Mündəricat[Gizlət][Göstər]
- 1. MLOps dedikdə nəyi nəzərdə tutursunuz?
- 2. Məlumat alimləri, məlumat mühəndisləri və ML mühəndisləri bir-birindən necə fərqlənir?
- 3. MLOpları ModelOps və AIOps-dan nə ilə fərqləndirir?
- 4. MLOpların bəzi faydalarını deyə bilərsinizmi?
- 5. MLOps komponentlərini deyə bilərsinizmi?
- 6. Data elmindən istifadə ilə bağlı hansı risklər var?
- 7. Model driftinin nə olduğunu izah edə bilərsinizmi?
- 8. Sizcə, MLOps neçə müxtəlif üsullarla tətbiq oluna bilər?
- 9. Statik yerləşdirməni dinamik yerləşdirmədən nə fərqləndirir?
- 10. Hansı istehsal sınaq üsullarından xəbərdarsınız?
- 11. Axın emalını toplu emaldan nə ilə fərqləndirir?
- 12. Təlim Xidməti Skew dedikdə nə nəzərdə tutursunuz?
- 13. Model reyestri dedikdə nəyi nəzərdə tutursunuz?
- 14. Model Reyestrinin üstünlükləri haqqında ətraflı məlumat verə bilərsinizmi?
- 15. Champion-Challenger texnikasının işini izah edə bilərsinizmi?
- 16. MLOps həyat dövrünün müəssisə səviyyəsində tətbiqlərini təsvir edin?
- Nəticə
Şirkətlər ictimaiyyətin məlumat və xidmətlərə əlçatanlığını artırmaq üçün süni intellekt (AI) və maşın öyrənməsi (ML) kimi inkişaf etməkdə olan texnologiyalardan daha tez-tez istifadə edirlər.
Bu texnologiyalar bankçılıq, maliyyə, pərakəndə satış, istehsal və hətta səhiyyə də daxil olmaqla müxtəlif sektorlarda getdikcə daha çox istifadə olunur.
Məlumat alimləri, maşın öyrənmə mühəndisləri və süni intellekt üzrə mühəndislər getdikcə daha çox şirkət tərəfindən tələb olunur.
Mümkün olanı bilmək maşın təlim ML və ya MLOps sahələrində işləmək istəyirsinizsə, menecerlərin və işəgötürənlərin işə götürülməsinin sizə verə biləcəyi əməliyyat müsahibə sualları vacibdir.
Xəyal etdiyiniz işi əldə etmək üçün işləyərkən bu yazıdan bəzi MLOps müsahibə suallarına necə cavab verməyi öyrənə bilərsiniz.
1. MLOps dedikdə nəyi nəzərdə tutursunuz?
ML modellərinin işlədilməsi mövzusu daha böyük AI/DS/ML arenasında inkişaf etməkdə olan bir sahə olan Maşın Öyrənmə Əməliyyatları kimi tanınan MLOp-ların diqqət mərkəzindədir.
MLOps kimi tanınan proqram mühəndisliyi yanaşmasının və mədəniyyətinin əsas məqsədi maşın öyrənməsi/məlumat elmləri modellərinin yaradılmasını və onların sonrakı əməliyyatlarını (Ops) inteqrasiya etməkdir.
Adi DevOps və MLOps müəyyən oxşarlıqları bölüşür, lakin MLOps da ənənəvi DevOps-dan çox fərqlənir.
MLOps məlumatlara diqqət yetirməklə yeni mürəkkəblik qatı əlavə edir, DevOps isə ilk növbədə vəziyyətə uyğun olmayan kod və proqram təminatı buraxılışlarının işlənməsinə diqqət yetirir.
ML, Data və Ops birləşmələri MLOps-a ümumi adını (maşın öyrənməsi, məlumat mühəndisliyi və DevOps) verir.
2. Məlumat alimləri, məlumat mühəndisləri və ML mühəndisləri bir-birindən necə fərqlənir?
Məncə, firmadan asılı olaraq dəyişir. Məlumatların daşınması və çevrilməsi, habelə onların saxlanması üçün mühit məlumat mühəndisləri tərəfindən qurulur.
Məlumat alimləri məlumatları təhlil etmək və nəticə çıxarmaq üçün elmi və statistik üsullardan istifadə edən ekspertlərdir, o cümlədən hazırda mövcud olan tendensiyalar əsasında gələcək davranış haqqında proqnozlar verir.
Proqram mühəndisləri bir neçə il əvvəl əməliyyatları öyrənir və yerləşdirmə infrastrukturunu idarə edirdilər. Əməliyyat qrupları isə infrastrukturdan kod kimi istifadə edərkən inkişafı öyrənirdilər. Bu iki axın tərəfindən DevOps mövqeyi yaradıldı.
MLOps ilə eyni kateqoriyadadır Data Scientist və Məlumat Mühəndisi. Məlumat mühəndisləri model həyat dövrlərini dəstəkləmək və davamlı təlim üçün boru kəmərləri yaratmaq üçün lazım olan infrastruktur haqqında biliklər əldə edirlər.
Məlumat alimləri model yerləşdirmə və qiymətləndirmə imkanlarını inkişaf etdirməyə çalışırlar.
İstehsal səviyyəli məlumat kəməri xam məlumatları məlumat elmi modeli üçün lazım olan girişə çevirən, modeli saxlayan və işlədən infrastrukturdan istifadə edərək ML mühəndisləri tərəfindən qurulur və aşağı axın sistemlərinə hesablanmış verilənlər toplusunu çıxarır.
Həm məlumat mühəndisləri, həm də məlumat alimləri ML mühəndisləri olmağa qadirdirlər.
3. MLOpları ModelOps və AIOps-dan nə ilə fərqləndirir?
Uçdan uca qurarkən maşın öyrənmə alqoritmləri, MLOps məlumatların toplanması, məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, model yaradılması, istehsalda model yerləşdirilməsi, istehsalda model monitorinqi və modelin dövri təkmilləşməsini özündə birləşdirən DevOps tətbiqidir.
Qaydalara əsaslanan modellər kimi istənilən alqoritmlərin bütün icrasını idarə etmək üçün DevOps-dan istifadə ModelOps kimi tanınır.
AI Əməliyyatları sıfırdan AI proqramları yaratmaq üçün DevOps prinsiplərindən istifadə edir.
4. MLOpların bəzi faydalarını deyə bilərsinizmi?
- Məlumat alimləri və MLOps tərtibatçıları modellərin öyrədilməsini və müvafiq şəkildə qiymətləndirilməsini təmin etmək üçün sınaqları tez bir zamanda təkrar edə bilərlər, çünki MLOps MDLC-də (modelin inkişaf dövrü) bütün və ya çoxlu tapşırıqların/addımların avtomatlaşdırılmasına kömək edir. Əlavə olaraq icazə verir verilənlərin və modelin versiyalaşdırılması.
- MLOps ideyalarını praktikada tətbiq etmək Data Mühəndislərinə və Məlumat Alimlərinə modellərin inkişafını eksponent surətdə sürətləndirən becərilmiş və seçilmiş məlumat dəstlərinə məhdudiyyətsiz giriş imkanı verir.
- Məlumat alimləri, modellərin və verilənlər bazalarının versiyaya malik olması imkanı sayəsində cari iterasiya gözləntiləri doğrultmasa, daha yaxşı çıxış edən modelə qayıda biləcəklər ki, bu da modelin audit yolunu əhəmiyyətli dərəcədə artıracaq.
- MLOps metodları güclü şəkildə DevOps-a güvəndiyi üçün onlar həmçinin bir sıra CI/CD konsepsiyalarını özündə birləşdirir və bu, kodun keyfiyyəti və etibarlılığı.
5. MLOps komponentlərini deyə bilərsinizmi?
Layihə: MLOplara dizayn düşüncəsi daxildir. Məsələnin təbiətindən başlayaraq, fərziyyələrin yoxlanılması, arxitektura və yerləşdirmə
Modelin qurulması: Modelin yoxlanılması və təsdiqlənməsi məlumat mühəndisliyi boru kəmərləri və ən yaxşı maşın öyrənmə sistemlərini qurmaq üçün təcrübə ilə birlikdə bu addımın bir hissəsidir.
Əməliyyatlar: Model əməliyyatların bir hissəsi kimi həyata keçirilməli və davamlı olaraq yoxlanılmalı və qiymətləndirilməlidir. Daha sonra CI/CD prosesləri izlənilir və orkestrasiya alətindən istifadə edilməyə başlanır.
6. Data elmindən istifadə ilə bağlı hansı risklər var?
- Modeli şirkət daxilində genişləndirmək çətindir.
- Xəbərdarlıq etmədən model sönür və fəaliyyətini dayandırır.
- Əsasən, modellərin dəqiqliyi zaman keçdikcə pisləşir.
- Model əlavə tədqiq edilə bilməyən xüsusi müşahidə əsasında qeyri-dəqiq proqnozlar verir.
- Məlumat alimləri də modelləri saxlamalıdırlar, lakin onlar bahadır.
- Bu riskləri azaltmaq üçün MLOps istifadə edilə bilər.
7. Model driftinin nə olduğunu izah edə bilərsinizmi?
Modelin nəticə çıxarma mərhələsi performansı (real dünya məlumatlarından istifadə etməklə) onun təlim fazasının performansından pisləşdikdə, bu, model sürüşməsi kimi tanınır, həmçinin ideya sürüşməsi (tarixi, etiketlənmiş məlumatlardan istifadə etməklə) kimi tanınır.
Modelin performansı məşq və xidmət mərhələləri ilə müqayisədə əyridir, buna görə də adı “qatar/xidmət əyri”.
Çoxsaylı amillər, o cümlədən:
- Məlumatların paylanmasının əsas üsulu dəyişdi.
- Təlim az sayda kateqoriyaya diqqət yetirdi, lakin yeni baş verən ekoloji dəyişiklik başqa bir sahə əlavə etdi.
- NLP çətinliklərində, real dünya məlumatlarında təlim məlumatlarına nisbətən qeyri-mütənasib olaraq daha çox sayda işarə var.
- COVID-19 epidemiyası zamanı toplanmış məlumatlarda əhəmiyyətli dərəcədə pis performans göstərəcəyi proqnozlaşdırılan COVID-dən əvvəlki məlumatlar əsasında qurulmuş model kimi gözlənilməz hadisələr.
Modelin sürüşməsini müəyyən etmək üçün daim modelin performansını izləmək tələb olunur.
Modelin performansında davamlı azalma olduqda, demək olar ki, həmişə bir vasitə kimi modelin yenidən hazırlanması tələb olunur; azalmanın səbəbi müəyyən edilməli və müvafiq müalicə prosedurlarından istifadə edilməlidir.
8. Sizcə, MLOps neçə müxtəlif üsullarla tətbiq oluna bilər?
MLOpları praktikada tətbiq etməyin üç üsulu var:
MLOps səviyyəsi 0 (Əl ilə Proses): Bu səviyyədə məlumatların hazırlanması, təhlili və təlim daxil olmaqla bütün addımlar əl ilə həyata keçirilir. Hər bir mərhələ əl ilə həyata keçirilməlidir, eləcə də birindən digərinə keçid.
Əsas müddəa budur ki, məlumat elmi komandanız yalnız tez-tez yenilənməyən az sayda modeli idarə edir.
Nəticədə, Davamlı İnteqrasiya (CI) və ya Davamlı Yerləşdirmə (CD) yoxdur və kodun sınanması adətən skript icrasına və ya notebook icrasına inteqrasiya olunur, yerləşdirmə mikroservisdə baş verir. REST API.
MLOps səviyyəsi 1 (ML boru kəmərinin avtomatlaşdırılması): ML prosesini avtomatlaşdırmaqla məqsəd modeli (CT) davamlı olaraq öyrətməkdir. Bu şəkildə davamlı model proqnozlaşdırma xidmətinin çatdırılmasını həyata keçirə bilərsiniz.
Bizim bütöv bir təlim kəmərinin yerləşdirilməsi modelin aktiv boru kəməri tetikleyicilerine əsaslanan yeni məlumatlardan istifadə etməklə istehsala avtomatik öyrədilməsini təmin edir.
MLOps səviyyəsi 2 (CI/CD boru kəmərinin avtomatlaşdırılması): MLOps səviyyəsindən bir addım yuxarı gedir. İstehsalda boru kəmərlərini tez və etibarlı şəkildə yeniləmək istəyirsinizsə, güclü avtomatlaşdırılmış CI/CD sistemi tələb olunur:
- Siz mənbə kodu yaradırsınız və CI mərhələsində çoxsaylı testlər həyata keçirirsiniz. Paketlər, icra olunanlar və artefaktlar daha sonra tətbiq olunacaq səhnənin çıxışlarıdır.
- CI mərhələsi tərəfindən yaradılan artefaktlar CD addımı zamanı hədəf mühitə yerləşdirilir. Yenidən işlənmiş model tətbiqi ilə yerləşdirilmiş boru kəməri mərhələnin nəticəsidir.
- Boru kəməri eksperimentin yeni iterasiyasına başlamazdan əvvəl məlumat alimləri hələ də məlumat və model təhlili mərhələsini əl ilə etməlidirlər.
9. Statik yerləşdirməni dinamik yerləşdirmədən nə fərqləndirir?
Model oflayn rejimdə öyrədilir Statik Yerləşdirmə. Başqa sözlə, biz modeli dəqiq bir dəfə öyrədirik və sonra bir müddət istifadə edirik. Model yerli olaraq öyrədildikdən sonra o, saxlanılır və real vaxt proqnozları hazırlamaq üçün istifadə edilmək üçün serverə göndərilir.
Model daha sonra quraşdırıla bilən tətbiq proqramı kimi paylanır. illüstrasiya kimi sorğuların toplu olaraq qiymətləndirilməsinə imkan verən proqram.
Model onlayn olaraq öyrədilir Dinamik Yerləşdirmə. Yəni sistemə mütəmadi olaraq yeni məlumatlar əlavə olunur və onun hesaba alınması üçün model davamlı olaraq yenilənir.
Nəticə etibarı ilə siz tələb olunan serverdən istifadə edərək proqnozlar verə bilərsiniz. Bundan sonra, model istifadəçi sorğularına cavab verən API son nöqtəsi kimi təqdim edilərək istifadəyə verilir. Flask və ya FastAPI.
10. Hansı istehsal sınaq üsullarından xəbərdarsınız?
Toplu test: Təlim mühitindən fərqli bir şəraitdə sınaq keçirərək, modeli yoxlayır. Dəqiqlik, RMSE və s. kimi seçim metriklərindən istifadə edərək, toplu test modeli nəticəni yoxlamaq üçün bir qrup məlumat nümunəsi üzərində aparılır.
Toplu sınaq test serveri, uzaq server və ya bulud kimi müxtəlif hesablama platformalarında həyata keçirilə bilər. Tipik olaraq, model bir obyekt kimi yüklənən və test məlumatlarından çıxarılan seriallaşdırılmış fayl kimi təqdim olunur.
A / B testi: Tez-tez marketinq kampaniyalarının təhlili, eləcə də xidmətlərin dizaynı (veb-saytlar, mobil proqramlar və s.) üçün istifadə olunur.
Şirkət və ya əməliyyatlara əsaslanaraq, hansı modelin istehsalda daha yaxşı performans göstərəcəyinə qərar vermək üçün A/B testinin nəticələrini təhlil etmək üçün statistik yanaşmalardan istifadə edilir. Adətən, A/B testi aşağıdakı şəkildə aparılır:
- Canlı və ya real vaxt məlumatları iki dəstə bölünür və ya seqmentlərə bölünür, Set A və Set B.
- Set A məlumatları köhnəlmiş modelə, Set B məlumatları isə yenilənmiş modelə göndərilir.
- Biznesdən istifadə vəziyyətindən və ya proseslərdən asılı olaraq, yeni modelin (model B) köhnə modeli (model A) üstələdiyini müəyyən etmək üçün model performansını (məsələn, dəqiqlik, dəqiqlik və s.) qiymətləndirmək üçün bir neçə statistik yanaşma istifadə oluna bilər.
- Daha sonra biz statistik fərziyyə testini edirik: Sıfır fərziyyə deyir ki, yeni model monitorinq edilən biznes göstəricilərinin orta dəyərinə heç bir təsir göstərmir. Alternativ fərziyyəyə görə, yeni model monitorinq biznes göstəricilərinin orta qiymətini artırır.
- Nəhayət, yeni modelin müəyyən biznes KPI-lərində əhəmiyyətli təkmilləşdirmə ilə nəticələnib-nəticəsinin olmadığını qiymətləndiririk.
Kölgə və ya səhnə testi: Model istehsalda istifadə edilməzdən əvvəl istehsal mühitinin dublikatında qiymətləndirilir (səhnə mühiti).
Bu, real vaxt məlumatları ilə modelin performansını müəyyən etmək və modelin dayanıqlığını təsdiqləmək üçün çox vacibdir. istehsal boru kəməri ilə eyni məlumatı çıxarmaqla və hazırlanmış filialı və ya bir quruluş serverində sınaqdan keçiriləcək modeli çatdırmaqla həyata keçirilir.
Yeganə çatışmazlıq odur ki, inkişaf bölməsi nəticəsində quruluş serverində heç bir iş seçimi edilməyəcək və ya son istifadəçilərə görünməyəcək.
Modelin dayanıqlılığı və performansı müvafiq ölçülərdən istifadə edərək səhnələşdirmə mühitinin nəticələrindən istifadə etməklə statistik olaraq qiymətləndiriləcək.
11. Axın emalını toplu emaldan nə ilə fərqləndirir?
İki emal metodundan istifadə edərək real vaxt proqnozlarımızı hazırlamaq üçün istifadə etdiyimiz xüsusiyyətləri manipulyasiya edə bilərik: toplu və axın.
Partiya prosesi daha sonra real vaxt proqnozları yaratmaq üçün istifadə olunan müəyyən bir obyekt üçün əvvəlki nöqtədən xüsusiyyətlər.
- Burada biz intensiv xüsusiyyət hesablamalarını oflayn edə bilirik və məlumatları tez nəticə çıxarmaq üçün hazırlaya bilərik.
- Xüsusiyyətlər isə, keçmişdən bəri bir yaş əvvəldən təyin olundu. Proqnozunuz son hadisələrə əsaslanırsa, bu, böyük bir çatışmazlıq ola bilər. (Məsələn, mümkün qədər tez saxta əməliyyatların müəyyən edilməsi.)
Müəyyən bir qurum üçün real vaxta yaxın, axın funksiyaları ilə nəticə, verilmiş girişlər dəsti üzrə axın emalında həyata keçirilir.
- Burada modelə real vaxt rejimində, axın xüsusiyyətlərini verməklə daha dəqiq proqnozlar əldə edə bilərik.
- Bununla belə, axın emalı və məlumat axınlarını saxlamaq üçün əlavə infrastruktur tələb olunur (Kafka, Kinesis və s.). (Apache Flink, Beam və s.)
12. Təlim Xidməti Skew dedikdə nə nəzərdə tutursunuz?
Xidmət zamanı performans və məşq zamanı performans arasındakı uyğunsuzluq təlim-xidmət əyriliyi kimi tanınır. Bu əyrilik aşağıdakı amillərdən qaynaqlana bilər:
- Xidmət və təlim üçün boru kəmərləri arasında məlumatları necə idarə etdiyinizdə fərq.
- Verilənlərin təliminizdən xidmətinizə keçməsi.
- Alqoritminiz və modeliniz arasında əks əlaqə kanalı.
13. Model reyestri dedikdə nəyi nəzərdə tutursunuz?
Model Qeydiyyatı model yaradıcılarının istehsalda istifadə üçün uyğun olan modelləri dərc edə biləcəyi mərkəzi depodur.
Tərtibatçılar reyestrdən istifadə edərək biznes daxilindəki bütün modellərin istifadə müddətini idarə etmək üçün digər komandalar və maraqlı tərəflərlə əməkdaşlıq edə bilərlər. Təlim edilmiş modellər data alimi tərəfindən model reyestrinə yüklənə bilər.
Modellər reyestrdə olduqdan sonra sınaq, yoxlama və istehsala yerləşdirmə üçün hazırlanır. Bundan əlavə, təlim keçmiş modellər hər hansı bir inteqrasiya olunmuş proqram və ya xidmət tərəfindən sürətli çıxış üçün model reyestrlərində saxlanılır.
Modeli sınaqdan keçirmək, qiymətləndirmək və istehsala tətbiq etmək üçün, proqram tərtibatçıları və rəyçilər təlim keçmiş modellərin ən yaxşı versiyasını tez tanıya və seçə bilərlər (qiymətləndirmə meyarlarına əsasən).
14. Model Reyestrinin üstünlükləri haqqında ətraflı məlumat verə bilərsinizmi?
Aşağıdakılar model reyestrinin modelin həyat dövrünün idarə edilməsini asanlaşdıran bəzi yollarıdır:
- Yerləşdirməni asanlaşdırmaq üçün təlim keçmiş modelləriniz üçün icra vaxtı tələblərini və metadatanı yadda saxlayın.
- Təlim edilmiş, tətbiq edilmiş və təqaüdə çıxmış modelləriniz mərkəzləşdirilmiş, axtarış edilə bilən depoda qeydiyyata alınmalı, izlənilməli və versiyaya salınmalıdır.
- İstehsal modelinizin davamlı çatdırılmasına, təliminə və inteqrasiyasına imkan verən avtomatlaşdırılmış boru kəmərləri yaradın.
- Səhnə mühitində yeni təlim keçmiş modelləri (və ya rəqib modelləri) hazırda istehsalda olan modellərlə (çempion modellər) müqayisə edin.
15. Champion-Challenger texnikasının işini izah edə bilərsinizmi?
Champion Challenger texnikasından istifadə edərək istehsalda müxtəlif əməliyyat qərarlarını sınaqdan keçirmək mümkündür. Yəqin ki, marketinq kontekstində A/B testi haqqında eşitmisiniz.
Məsələn, bir e-poçt kampaniyası üçün açıq dərəcəsini artırmaq üçün iki fərqli mövzu xətti yaza və onları təsadüfi olaraq hədəf demoqrafiyanıza paylaya bilərsiniz.
Sistem e-poçtun performansını (yəni, e-poçtun açıq fəaliyyətini) mövzu xətti ilə bağlı qeyd edir, hansının ən effektiv olduğunu müəyyən etmək üçün hər bir mövzu xəttinin açıq dərəcəsini müqayisə etməyə imkan verir.
Champion-Challenger bu baxımdan A/B testi ilə müqayisə edilə bilər. Hər bir nəticəni qiymətləndirmək üçün qərar məntiqindən istifadə edə və seçimə gəlmək üçün müxtəlif üsullarla sınaqdan keçirərkən ən təsirli olanı seçə bilərsiniz.
Ən uğurlu model çempionla əlaqələndirilir. İlk rəqib və rəqiblərin uyğun siyahısı indi çempion əvəzinə birinci icra mərhələsində mövcud olan hər şeydir.
Çempion gələcək iş addımlarının icrası üçün sistem tərəfindən seçilir.
Rəqiblər bir-biri ilə ziddiyyət təşkil edir. Yeni çempion daha sonra ən yüksək nəticə göstərən rəqib tərəfindən müəyyən edilir.
Çempion-challenger müqayisəsi prosesində iştirak edən vəzifələr daha ətraflı şəkildə aşağıda verilmişdir:
- Rəqib modellərin hər birinin qiymətləndirilməsi.
- Yekun xalların qiymətləndirilməsi.
- Qalib rəqibi müəyyən etmək üçün qiymətləndirmə nəticələrinin müqayisəsi.
- Arxivə təzə çempionun əlavə edilməsi
16. MLOps həyat dövrünün müəssisə səviyyəsində tətbiqlərini təsvir edin?
Maşın öyrənmə modellərinin istehsala girməsi üçün maşın öyrənməsini yalnız iterativ təcrübə kimi nəzərdən keçirməyi dayandırmalıyıq. MLOps proqram mühəndisliyinin maşın öyrənməsi ilə birliyidir.
Bitmiş nəticə belə təsəvvür edilməlidir. Buna görə də, texnoloji məhsulun kodu sınaqdan keçirilməli, funksional və modul olmalıdır.
MLOps, modelin istehsala qədər prosesdə saxlanması istisna olmaqla, adi maşın öyrənmə axını ilə müqayisə edilə bilən bir xidmət müddətinə malikdir.
MLOps Mühəndisləri daha sonra istehsalda model keyfiyyətinin nəzərdə tutulduğundan əmin olmaq üçün buna diqqət yetirirlər.
MLOps texnologiyalarının bir neçəsi üçün bəzi istifadə halları bunlardır:
- Model Reyestrləri: Göründüyü kimidir. Daha böyük komandalar model reyestrlərində versiya modellərini saxlayır və izləyir. Hətta əvvəlki versiyaya qayıtmaq da bir seçimdir.
- Xüsusiyyətlər Mağazası: Daha böyük məlumat dəstləri ilə işləyərkən, xüsusi tapşırıqlar üçün analitik məlumat dəstlərinin və alt çoxluqların fərqli versiyaları ola bilər. Xüsusiyyətlər mağazası əvvəlki dövrlərdə və ya digər komandalardan məlumatların hazırlanması işindən istifadə etmək üçün qabaqcıl, zövqlü bir üsuldur.
- Metaməlumatlar üçün anbarlar: Şəkil və mətn məlumatları kimi strukturlaşdırılmamış məlumatların uğurla istifadə edilməsi üçün istehsal boyu metaməlumatlara düzgün nəzarət etmək çox vacibdir.
Nəticə
Nəzərə almaq vacibdir ki, əksər hallarda müsahibə verən sistem axtarır, namizəd isə həll yolu axtarır.
Birincisi texniki bacarıqlarınıza əsaslanır, ikincisi isə bacarıqlarınızı nümayiş etdirmək üçün istifadə etdiyiniz metodla bağlıdır.
MLOps müsahibə suallarına cavab verərkən, müsahibin mövcud problemi necə qiymətləndirmək və həll etmək niyyətində olduğunuzu daha yaxşı başa düşməsinə kömək etmək üçün bir neçə prosedura əməl etməlisiniz.
Onların konsentrasiyası düzgün reaksiyadan daha çox yanlış reaksiya üzərindədir. Həll bir hekayə danışır və sisteminiz bilik və ünsiyyət qabiliyyətinizin ən yaxşı nümunəsidir.
Cavab yaz