Создание классификатора кодовой базы с помощью Jev
Разработчик делится созданием классификатора кодовой базы с помощью Jev, предполагая, что это может решить проблему переусложнённого кода от агентов, и спрашивает, что тестировать дальше.
Запуск моделей принятия решений в стиле Jev на Databricks
Узнайте, как запускать модели с открытыми весами, такие как SemIf-OpenJev, на бессерверных GPU с помощью AI Runtime и Model Serving от Databricks, и вызывать их напрямую из SQL или заданий Lakeflow через ai_query для получения структурированных результатов.
Here's how to run Jev-style decision models directly on governed data with Databricks 👇 Serve open-weight models like SemIf-OpenJev on serverless GPUs with AI Runtime + Model Serving, then call them directly from SQL or Lakeflow jobs using ai_query to return structured
· 20 likesOpen on X
More like this
Jev обеспечивает LLM-as-a-Judge в 20–200 раз быстрее и в 40–400 раз дешевле
Jev использовался для выбора модели AGI, обеспечивая в 20–200 раз большую скорость и в 40–400 раз меньшую стоимость, делая LLM-as-a-judge чрезвычайно быстрым и почти бесплатным.
Тестирование приложений с TypeSafe Jev и OpenCode
Filip делится небольшим демо, показывающим скорость тестирования приложений с TypeSafe Jev и OpenCode.
