Modul 10: Produksi: Infra, Etika & Capstone
Yang akan kamu kuasai
- Merancang deploy sistem AI: gateway, monitoring, dan biaya
- Menerapkan evaluasi berkelanjutan dan keamanan dasar agenik
- Menyelesaikan satu capstone end-to-end sebagai portofolio
1 · Teori (~5–10 mnt baca)
Ke produksi, pertanyaan berubah dari 'apakah modelnya pintar?' menjadi 'apakah sistemnya andal?'. Komponennya: gateway (auth, rate limit, routing model), evaluasi berkelanjutan (regression suite sebelum rilis), observability (trace, token, biaya per permintaan), dan rencana rollback.
Biaya = token masukan + keluaran + embedding + retrieval + pemanggilan alat + infrastruktur. Optimasi yang biasa menggerakkan angka: kurangi konteks tak relevan, cache, routing ke model kecil untuk tugas mudah, dan batch untuk pekerjaan non-interaktif.
Keamanan & etika bukan lampiran: prompt injection dari konten eksternal, kebocoran PII, excessive agency, dan rantai pasok (plugin/MCP pihak ketiga). Kerangka acuannya OWASP Top 10 untuk aplikasi LLM/agenik + prinsip least privilege di tiap boundary.
# checklist rilis minimal (simpan sebagai issue template) # [ ] eval regression lolos (n kasus, metrik sama) # [ ] tracing aktif: token, latensi, biaya per request # [ ] rate limit + auth di gateway # [ ] uji prompt injection pada input eksternal # [ ] rencana rollback + batas biaya harian
Output:
(template tersimpan)2 · Video
Tonton 1 video inti dari kurasi pencarian ini (gratis, di YouTube):
▶ Tonton Video Pilihan3 · Praktek
Praktek capstone: (1) pilih satu masalah, (2) bangun dengan eval + guardrail dari awal, (3) deploy kecil, (4) tulis post-mortem keputusan. Jelajahi phases/18 & 19 untuk etika dan contoh capstone.
Phase 17: Infrastructure & Production ↗Kuis
0/3 terjawab1. Pertanyaan utama di tahap produksi adalah…
2. Prompt injection paling berisiko datang dari…
3. Capstone yang bernilai portofolio ditandai dengan…