Modul penutup ini menghubungkan seluruh materi dengan praktik production dan arah teknologi. Empat topiknya membahas arsitektur pipeline spaCy beserta komponen kustom, penskalaan pemrosesan teks melalui batch, streaming, dan caching, jembatan menuju transformer, lalu keputusan antara pendekatan klasik dan LLM berdasarkan biaya, latensi, determinisme, dan privasi. Setelah modul ini, kelanjutan yang wajar adalah kurikulum llm-apps.
Pipeline dan jembatan menuju transformer
Modul penutup: pipeline spaCy di production, penskalaan pemrosesan, dan keputusan klasik atau LLM.
0/0 selesai
- Pipeline spaCy di production
Arsitektur pipeline, komponen kustom, dan gabungan aturan dengan statistik.
- Penskalaan pemrosesan teks
Pemrosesan batch, streaming, dan caching untuk korpus besar pada tingkat pengenalan.
- Jembatan menuju transformer
Perubahan yang dibawa attention pada 2017-2018 dan arah menuju kurikulum deep-learning.
- Keputusan klasik atau LLM
Biaya, latensi, determinisme, dan privasi sebagai penentu pilihan pendekatan beserta serah terima ke llm-apps.