Po ograniczeniu modeli open source pierwszym krokiem jest zatwierdzenie modelu.

Kiedy model open source zaczyna być ograniczany, pierwszą rzeczą, która się pojawia, nie jest pytanie: „Czy nadal można go pobrać?” ale „kto może jeszcze z niego korzystać?” Ten krok wygląda jak proces, ale w przypadku projektu jest w rzeczywistości powierzchnią kontrolną: domyślnie można uruchomić ten sam zestaw plików modelu, tę samą partię słów podpowiedzi i ten sam zestaw skryptów regresji. Później należy potwierdzić zatwierdzenie, utworzenie kopii lustrzanej, uprawnienia i ścieżki zastępcze, zanim będzie można naprawdę wprowadzić przepływ pracy.

Zmianę tę łatwo przecenić, ponieważ nie powoduje ona natychmiastowego wyłączenia systemu. Model nadal istnieje, interfejs nadal istnieje, na określonym koncie nadal można pobrać obraz, a pierwsza runda weryfikacji może nadal zostać zaliczona. To, co naprawdę zaczyna robić się niejasne, to drugi poziom: niektórzy ludzie otrzymują starą wersję, niektórzy otrzymują wersję ilościową, a niektórzy w ogóle nie mogą przekazać uprawnień. Podczas rozwiązywania problemów wszyscy nadal mówili o tej samej nazwie modelu, ale trzymali różne przedmioty.

W tej chwili bardzo niebezpieczne jest dalsze traktowanie dostępu do modelu jako „tymczasowego przekazania tokena”. Tymczasowa autoryzacja najlepiej tworzy złudzenia: możliwość uruchomienia dzisiaj nie oznacza, że ​​jutro rozpoznasz tę samą ścieżkę, a dzisiejsze wyniki powrotów nie oznaczają, że można ją jutro powtórzyć. Po ograniczeniu modelu pierwszą rzeczą, która staje się kosztowna, nie jest token ani sama moc obliczeniowa, ale koszt oceny. Za każdym razem, gdy zlokalizujesz problem, musisz najpierw zapytać, jaką masz wersję, z jakiego obrazu pochodzi, czy łańcuch zatwierdzania się zmienił i czy punkt wycofania został zachowany.

Zatem to, co naprawdę należy zrobić najpierw, to nie piękniejsza strona pobierania, ale zatwierdzenie modelu. Zatwierdzenie nie jest czynnością papierkową. Określa, kto może wejść do linii bazowej produkcji, kto może jedynie pozostać w obszarze eksperymentalnym, którego wyniki można wykorzystać do regresji, a którego wyniki można traktować jedynie jako jednorazowe odniesienie. Po zamknięciu tej warstwy granic model zaczyna wyglądać jak możliwa do utrzymania zależność; bez tej warstwy granic tzw. „użyteczne” to po prostu szczęśliwy strzał.

Najbardziej praktyczne podejście nie jest skomplikowane: ustal wersję modelu jako wyraźną linię bazową, zapisz obraz i źródło w rekordzie oraz umieść wyniki zatwierdzenia i ścieżki wycofywania w tym samym zestawie śladów. W ten sposób pojawia się ograniczenie, a stratą jest szerokość wejścia, a nie sam przepływ pracy. To, czego naprawdę należy chronić, nigdy nie polega na tym, że „każdy może tego dotknąć”, ale na tym, że po dotknięciu można wrócić do tej samej linii.