সুচিপত্র[লুকান][দেখান]
- 1. MLOps বলতে কি বুঝ?
- 2. কীভাবে ডেটা বিজ্ঞানী, ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং এমএল ইঞ্জিনিয়ার একে অপরের থেকে আলাদা?
- 3. MLOps কে ModelOps এবং AIOps থেকে আলাদা করে কি?
- 4. আপনি কি আমাকে MLOps এর কিছু সুবিধা বলতে পারবেন?
- 5. আপনি কি আমাকে MLOps এর উপাদান বলতে পারেন?
- 6. ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করে কী কী ঝুঁকি আসে?
- 7. আপনি ব্যাখ্যা করতে পারেন, মডেল ড্রিফট কি?
- 8. আপনার মতে এমএলওপগুলি কতগুলি ভিন্ন উপায়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে?
- 9. গতিশীল স্থাপনা থেকে স্ট্যাটিক স্থাপনাকে কী আলাদা করে?
- 10. কোন উৎপাদন পরীক্ষার কৌশল সম্পর্কে আপনি সচেতন?
- 11. ব্যাচ প্রসেসিং থেকে স্ট্রিম প্রসেসিংকে কী আলাদা করে?
- 12. ট্রেনিং সার্ভিং স্কু বলতে কী বোঝ?
- 13. মডেল রেজিস্ট্রি বলতে কি বুঝ?
- 14. আপনি কি মডেল রেজিস্ট্রির সুবিধা সম্পর্কে বিস্তারিত বলতে পারেন?
- 15. আপনি কি চ্যাম্পিয়ন-চ্যালেঞ্জার কৌশল কাজ করে ব্যাখ্যা করতে পারেন?
- 16. MLOps জীবনচক্রের এন্টারপ্রাইজ-স্তরের অ্যাপ্লিকেশনগুলি বর্ণনা করুন?
- উপসংহার
তথ্য ও পরিষেবাগুলিতে জনসাধারণের অ্যাক্সেসযোগ্যতা বাড়াতে কোম্পানিগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর মতো উদীয়মান প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করছে।
এই প্রযুক্তিগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যাঙ্কিং, ফিনান্স, খুচরা, উত্পাদন এবং এমনকি স্বাস্থ্যসেবা সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হচ্ছে।
ডেটা সায়েন্টিস্ট, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, এবং আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সে ইঞ্জিনিয়ারদের চাহিদা বাড়ছে ক্রমবর্ধমান সংখ্যক কোম্পানি থেকে।
সম্ভাব্য জানা মেশিন লার্নিং আপনি যদি ML বা MLOps ক্ষেত্রগুলিতে কাজ করতে চান তাহলে অপারেশন ইন্টারভিউ প্রশ্ন যা নিয়োগকারী ম্যানেজার এবং নিয়োগকারীরা আপনার কাছে তুলে ধরতে পারে তা অপরিহার্য।
আপনি এই পোস্টে MLOps-এর সাক্ষাত্কারের কিছু প্রশ্নের উত্তর দিতে শিখতে পারেন যখন আপনি আপনার স্বপ্নের চাকরি পাওয়ার জন্য কাজ করেন।
1. MLOps বলতে কি বুঝ?
এমএল মডেলগুলিকে কার্যকর করার বিষয় হল MLOps-এর ফোকাস, যা মেশিন লার্নিং অপারেশন নামেও পরিচিত, এটি আরও বড় AI/DS/ML ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি উন্নয়নশীল ক্ষেত্র৷
MLOps নামে পরিচিত সফ্টওয়্যার প্রকৌশল পদ্ধতি এবং সংস্কৃতির মূল লক্ষ্য হল মেশিন লার্নিং/ডেটা সায়েন্স মডেল এবং তাদের পরবর্তী অপারেশনালাইজেশন (Ops) তৈরি করা।
প্রচলিত DevOps এবং MLOps নির্দিষ্ট কিছু মিল ভাগ করে, তবে, MLOps এছাড়াও ঐতিহ্যগত DevOps থেকে অনেক আলাদা।
MLOps ডেটার উপর ফোকাস করে জটিলতার একটি নতুন স্তর যোগ করে, যেখানে DevOps প্রাথমিকভাবে কোড এবং সফ্টওয়্যার রিলিজগুলিকে কার্যকর করার উপর ফোকাস করে যা রাষ্ট্রীয় হতে পারে না।
ML, Data, এবং Ops-এর সংমিশ্রণ হল MLOps-এর সাধারণ নাম (মেশিন লার্নিং, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং, এবং DevOps)।
2. কীভাবে ডেটা বিজ্ঞানী, ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং এমএল ইঞ্জিনিয়ার একে অপরের থেকে আলাদা?
এটি আমার মতে, ফার্মের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়। ডেটা পরিবহন এবং রূপান্তরের পরিবেশ, সেইসাথে এর স্টোরেজ, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা তৈরি করা হয়।
ডেটা বিজ্ঞানীরা এখন যে প্রবণতা রয়েছে তার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যত আচরণ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা সহ ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্তগুলি আঁকতে বৈজ্ঞানিক এবং পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলি ব্যবহার করার বিশেষজ্ঞ।
সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়াররা কয়েক বছর আগে অপারেশন এবং স্থাপনার পরিকাঠামো পরিচালনা করছিলেন। অপরদিকে অপস দলগুলি অবকাঠামোকে কোড হিসাবে ব্যবহার করার সময় উন্নয়ন অধ্যয়ন করছিল। একটি DevOps অবস্থান এই দুটি স্ট্রিম দ্বারা উত্পাদিত হয়েছিল।
MLOps একই বিভাগে আছে ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ার। ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা মডেল লাইফসাইকেলকে সমর্থন করতে এবং চলমান প্রশিক্ষণের জন্য পাইপলাইন তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো সম্পর্কে জ্ঞান অর্জন করছেন।
ডেটা বিজ্ঞানীরা তাদের মডেল স্থাপনা এবং স্কোরিং ক্ষমতা বিকাশের চেষ্টা করেন।
একটি প্রোডাকশন-গ্রেড ডেটা পাইপলাইন এমএল ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা তৈরি করা হয় অবকাঠামো ব্যবহার করে যা কাঁচা ডেটাকে ডেটা সায়েন্স মডেলের জন্য প্রয়োজনীয় ইনপুটে রূপান্তরিত করে, মডেলটি হোস্ট করে এবং চালায় এবং ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমে একটি স্কোর করা ডেটাসেট আউটপুট করে।
ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট উভয়ই এমএল ইঞ্জিনিয়ার হতে সক্ষম।
3. MLOps কে ModelOps এবং AIOps থেকে আলাদা করে কি?
এন্ড-টু-এন্ড নির্মাণ করার সময় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, MLOps হল একটি DevOps অ্যাপ্লিকেশন যাতে ডেটা সংগ্রহ, ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ, মডেল তৈরি, উৎপাদনে মডেল স্থাপন, উৎপাদনে মডেল পর্যবেক্ষণ, এবং মডেল পর্যায়ক্রমিক আপগ্রেড অন্তর্ভুক্ত থাকে।
নিয়ম-ভিত্তিক মডেলের মতো যেকোন অ্যালগরিদমের সম্পূর্ণ বাস্তবায়ন পরিচালনার জন্য DevOps-এর ব্যবহার মডেলঅপস নামে পরিচিত।
এআইওএস স্ক্র্যাচ থেকে AI অ্যাপ তৈরি করতে DevOps নীতিগুলি ব্যবহার করছে৷
4. আপনি কি আমাকে MLOps এর কিছু সুবিধা বলতে পারবেন?
- ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং MLOps ডেভেলপাররা দ্রুত ট্রায়ালগুলি পুনরায় চালাতে পারেন যাতে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষিত এবং যথাযথভাবে মূল্যায়ন করা হয় কারণ MLOps MDLC (মডেল ডেভেলপমেন্ট লাইফসাইকেল) এর সমস্ত বা বেশিরভাগ কাজ/পদক্ষেপগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়তা করে। অতিরিক্ত অনুমতি ডেটা এবং মডেল সংস্করণ.
- MLOps ধারণাগুলিকে বাস্তবে প্রয়োগ করা ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের চাষ করা এবং কিউরেট করা ডেটাসেটে সীমাহীন অ্যাক্সেস পেতে সক্ষম করে, যা মডেলগুলির বিকাশকে ত্বরান্বিত করে।
- ডেটা বিজ্ঞানীরা মডেল এবং ডেটাসেট সংস্করণ করার ক্ষমতার কারণে যদি বর্তমান পুনরাবৃত্তি প্রত্যাশা পূরণ না করে, যা মডেল অডিট ট্রেইলকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করবে সেই মডেলটিতে ফিরে আসতে সক্ষম হবে।
- যেহেতু MLOps পদ্ধতিগুলি দৃঢ়ভাবে DevOps-এর উপর নির্ভর করে, তাই তারা অনেকগুলি CI/CD ধারণাও অন্তর্ভুক্ত করে, যা কোডের গুণমান এবং নির্ভরযোগ্যতা.
5. আপনি কি আমাকে MLOps এর উপাদান বলতে পারেন?
নকশা: MLOps ব্যাপকভাবে নকশা চিন্তা অন্তর্ভুক্ত. ইস্যুটির প্রকৃতি দিয়ে শুরু করে, হাইপোথিসিস, আর্কিটেকচার এবং স্থাপনার পরীক্ষা করা
মডেল ভবন: মডেল টেস্টিং এবং বৈধতা এই ধাপের অংশ, সাথে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং পাইপলাইন এবং সেরা মেশিন লার্নিং সিস্টেম সেট আপ করার পরীক্ষা।
অপারেশনস: মডেলটি অবশ্যই ক্রিয়াকলাপের অংশ হিসাবে প্রয়োগ করতে হবে এবং ক্রমাগত পরীক্ষা ও মূল্যায়ন করতে হবে। তারপরে CI/CD প্রক্রিয়াগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং একটি অর্কেস্ট্রেশন টুল ব্যবহার করে শুরু করা হয়।
6. ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করে কী কী ঝুঁকি আসে?
- কোম্পানি জুড়ে মডেল স্কেল করা কঠিন।
- সতর্কতা ছাড়াই, মডেলটি বন্ধ হয়ে যায় এবং কাজ করা বন্ধ করে দেয়।
- বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, মডেলগুলির যথার্থতা সময়ের সাথে খারাপ হয়ে যায়।
- মডেলটি একটি নির্দিষ্ট পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে ভুল ভবিষ্যদ্বাণী করে যা আরও পরীক্ষা করা যায় না।
- ডেটা বিজ্ঞানীদেরও মডেলগুলি বজায় রাখা উচিত, তবে সেগুলি দামী।
- এই ঝুঁকি কমাতে MLOps ব্যবহার করা যেতে পারে।
7. আপনি ব্যাখ্যা করতে পারেন, মডেল ড্রিফট কি?
যখন একটি মডেলের ইনফারেন্স ফেজ পারফরম্যান্স (বাস্তব-বিশ্বের ডেটা ব্যবহার করে) তার প্রশিক্ষণ পর্যায়ের কর্মক্ষমতা থেকে খারাপ হয়ে যায়, তখন এটি মডেল ড্রিফ্ট নামে পরিচিত, আইডিয়া ড্রিফ্ট (ঐতিহাসিক, লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে) নামেও পরিচিত।
মডেলের পারফরম্যান্স প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন পর্যায়ের তুলনায় তির্যক, তাই নাম "ট্রেন/সার্ভ স্ক্যু"।
অসংখ্য কারণ, সহ:
- ডেটা বিতরণের মৌলিক উপায় পরিবর্তিত হয়েছে।
- প্রশিক্ষণটি অল্প সংখ্যক বিভাগের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তবে, একটি পরিবেশগত পরিবর্তন যা এইমাত্র সংঘটিত হয়েছিল তা আরেকটি ক্ষেত্র যোগ করেছে।
- এনএলপি সমস্যায়, বাস্তব-বিশ্বের ডেটাতে প্রশিক্ষণের ডেটার তুলনায় অসামঞ্জস্যপূর্ণ সংখ্যার টোকেন বেশি থাকে।
- অপ্রত্যাশিত ঘটনা, যেমন COVID-19 মহামারী চলাকালীন সংগৃহীত ডেটাতে উল্লেখযোগ্যভাবে খারাপ কাজ করার পূর্বাভাস দেওয়া হচ্ছে প্রাক-COVID ডেটার উপর তৈরি একটি মডেল।
মডেল ড্রিফ্ট শনাক্ত করার জন্য ক্রমাগত মডেলের কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন।
মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণ প্রায় সবসময় একটি প্রতিকার হিসাবে প্রয়োজন যখন মডেল কর্মক্ষমতা একটি ক্রমাগত পতন হয়; পতনের কারণ চিহ্নিত করতে হবে এবং উপযুক্ত চিকিৎসা পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে।
8. আপনার মতে এমএলওপগুলি কতগুলি ভিন্ন উপায়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে?
MLOps অনুশীলনে রাখার জন্য তিনটি পদ্ধতি রয়েছে:
MLOps স্তর 0 (ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া): এই স্তরে, সমস্ত ধাপ—ডাটা প্রস্তুতি, বিশ্লেষণ এবং প্রশিক্ষণ সহ—ম্যানুয়ালি সঞ্চালিত হয়। প্রতিটি পর্যায় ম্যানুয়ালি বাহিত করা আবশ্যক, সেইসাথে এক থেকে পরবর্তী রূপান্তর।
অন্তর্নিহিত ভিত্তি হল যে আপনার ডেটা সায়েন্স টিম শুধুমাত্র অল্প সংখ্যক মডেল পরিচালনা করে যা ঘন ঘন আপডেট করা হয় না।
ফলস্বরূপ, কন্টিনিউয়াস ইন্টিগ্রেশন (সিআই) বা কন্টিনিউয়াস ডিপ্লয়মেন্ট (সিডি) নেই, এবং কোড পরীক্ষা করা সাধারণত স্ক্রিপ্ট এক্সিকিউশন বা নোটবুক এক্সিকিউশনের সাথে একত্রিত হয়, যার সাথে একটি মাইক্রোসার্ভিসে স্থাপন করা হয়। বিশ্রাম এপিআই.
MLOps লেভেল 1 (ML পাইপলাইনের অটোমেশন): ML প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করে, উদ্দেশ্য হল মডেলকে (CT) ক্রমাগত প্রশিক্ষণ দেওয়া। আপনি এই ভাবে ক্রমাগত মডেল ভবিষ্যদ্বাণী পরিষেবা প্রদান সম্পন্ন করতে পারেন.
আমাদের একটি সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ পাইপলাইন স্থাপন নিশ্চিত করে যে মডেলটি সক্রিয় পাইপলাইন ট্রিগারের উপর ভিত্তি করে নতুন ডেটা ব্যবহার করে উত্পাদনে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত হয়।
MLOps লেভেল 2 (CI/CD পাইপলাইনের অটোমেশন): এটি MLOps স্তরের এক ধাপ উপরে যায়। আপনি যদি দ্রুত এবং নির্ভরযোগ্যভাবে উত্পাদনে পাইপলাইন আপডেট করতে চান তবে একটি শক্তিশালী স্বয়ংক্রিয় CI/CD সিস্টেম প্রয়োজন:
- আপনি সোর্স কোড তৈরি করেন এবং সিআই স্টেজ জুড়ে অসংখ্য পরীক্ষা চালান। প্যাকেজ, এক্সিকিউটেবল এবং আর্টিফ্যাক্টগুলি হল স্টেজের আউটপুট, যা পরবর্তী সময়ে স্থাপন করা হবে।
- সিআই পর্যায় দ্বারা তৈরি শিল্পকর্মগুলি সিডি ধাপের সময় লক্ষ্য পরিবেশে স্থাপন করা হয়। সংশোধিত মডেল বাস্তবায়নের সাথে একটি স্থাপন করা পাইপলাইন হল স্টেজের আউটপুট।
- পাইপলাইনটি পরীক্ষার একটি নতুন পুনরাবৃত্তি শুরু করার আগে, ডেটা বিজ্ঞানীদের এখনও ডেটা এবং মডেল বিশ্লেষণ ফেজটি ম্যানুয়ালি করতে হবে।
9. গতিশীল স্থাপনা থেকে স্ট্যাটিক স্থাপনাকে কী আলাদা করে?
মডেল অফলাইন জন্য প্রশিক্ষিত হয় স্ট্যাটিক স্থাপনা. অন্য কথায়, আমরা মডেলটিকে সুনির্দিষ্টভাবে একবার প্রশিক্ষণ দিই এবং তারপর একটি সময়ের জন্য এটি ব্যবহার করি। মডেলটিকে স্থানীয়ভাবে প্রশিক্ষিত করার পরে, এটি সংরক্ষণ করা হয় এবং রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে ব্যবহার করার জন্য সার্ভারে পাঠানো হয়।
মডেলটি তারপরে ইনস্টলযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন সফ্টওয়্যার হিসাবে বিতরণ করা হয়। একটি প্রোগ্রাম যা অনুরোধের ব্যাচ স্কোর করার অনুমতি দেয়, একটি উদাহরণ হিসাবে।
মডেলের জন্য অনলাইনে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় গতিশীল স্থাপনা. অর্থাৎ, নতুন ডেটা ক্রমাগত সিস্টেমে যোগ করা হচ্ছে, এবং মডেলটি ক্রমাগত আপডেট করা হচ্ছে এটির জন্য অ্যাকাউন্টে।
ফলস্বরূপ, আপনি চাহিদা অনুযায়ী একটি সার্ভার ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন। এর পরে, মডেলটিকে একটি API এন্ডপয়েন্ট হিসাবে সরবরাহ করে ব্যবহার করা হয় যা ব্যবহারকারীর প্রশ্নের প্রতিক্রিয়া জানায়, একটি ওয়েব ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে ফ্লাস্ক বা ফাস্টএপিআই.
10. কোন উৎপাদন পরীক্ষার কৌশল সম্পর্কে আপনি সচেতন?
ব্যাচ পরীক্ষা: এর প্রশিক্ষণ পরিবেশের থেকে ভিন্ন একটি সেটিংয়ে পরীক্ষা পরিচালনা করে, এটি মডেলটি যাচাই করে। পছন্দের মেট্রিক্স ব্যবহার করে, যেমন নির্ভুলতা, RMSE, ইত্যাদি, মডেল অনুমান যাচাই করার জন্য ডেটা নমুনার একটি গ্রুপে ব্যাচ পরীক্ষা করা হয়।
ব্যাচ টেস্টিং বিভিন্ন কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে করা যেতে পারে, যেমন একটি টেস্ট সার্ভার, একটি রিমোট সার্ভার বা ক্লাউড। সাধারণত, মডেলটি একটি ক্রমিক ফাইল হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যা একটি বস্তু হিসাবে লোড করা হয় এবং পরীক্ষার ডেটা থেকে অনুমান করা হয়।
A / B পরীক্ষা: এটি প্রায়শই বিপণন প্রচারাভিযান বিশ্লেষণের পাশাপাশি পরিষেবাগুলির ডিজাইনের জন্য (ওয়েবসাইট, মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন, ইত্যাদি) ব্যবহার করা হয়।
কোম্পানি বা ক্রিয়াকলাপগুলির উপর ভিত্তি করে, পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি A/B পরীক্ষার ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয় যাতে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় কোন মডেলটি উত্পাদনে আরও ভাল পারফর্ম করবে। সাধারণত, A/B পরীক্ষা নিম্নলিখিত উপায়ে করা হয়:
- লাইভ বা রিয়েল-টাইম ডেটা দুটি সেটে বিভক্ত বা সেগমেন্ট করা হয়, সেট A এবং সেট B।
- সেট A ডেটা পুরানো মডেলে পাঠানো হয়, যখন সেট B ডেটা আপডেট করা মডেলে পাঠানো হয়।
- ব্যবসায়িক ব্যবহারের ক্ষেত্রে বা প্রক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে, নতুন মডেল (মডেল বি) পুরানো মডেল (মডেল এ) কে ছাড়িয়ে যায় কিনা তা নির্ধারণ করতে মডেলের কার্যকারিতা (উদাহরণস্বরূপ, নির্ভুলতা, নির্ভুলতা, ইত্যাদি) মূল্যায়ন করতে বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে।
- তারপরে আমরা পরিসংখ্যানগত হাইপোথিসিস পরীক্ষা করি: নাল হাইপোথিসিস বলে যে নতুন মডেলের ব্যবসার সূচকগুলির গড় মূল্যের উপর কোন প্রভাব নেই যা পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে। বিকল্প অনুমান অনুসারে, নতুন মডেলটি পর্যবেক্ষণ ব্যবসার সূচকগুলির গড় মান বৃদ্ধি করে।
- অবশেষে, আমরা মূল্যায়ন করি যে নতুন মডেলের ফলে কিছু ব্যবসায়িক কেপিআই-তে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়েছে কিনা।
একটি ছায়া বা পর্যায় পরীক্ষা: একটি মডেল উত্পাদন পরিবেশে (মঞ্চায়ন পরিবেশ) ব্যবহার করার আগে একটি উত্পাদন পরিবেশের একটি সদৃশ মূল্যায়ন করা হয়।
রিয়েল-টাইম ডেটা সহ মডেলের কর্মক্ষমতা নির্ধারণ এবং মডেলের স্থিতিস্থাপকতা যাচাই করার জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। উত্পাদন পাইপলাইনের মতো একই ডেটা অনুমান করে এবং একটি স্টেজিং সার্ভারে পরীক্ষা করার জন্য উন্নত শাখা বা একটি মডেল সরবরাহ করে বাহিত হয়।
একমাত্র ত্রুটি হল যে স্টেজিং সার্ভারে কোনো ব্যবসায়িক পছন্দ করা হবে না বা বিকাশ শাখার ফলে শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে দৃশ্যমান হবে না।
মডেলের স্থিতিস্থাপকতা এবং কর্মক্ষমতা উপযুক্ত মেট্রিক্স ব্যবহার করে স্টেজিং পরিবেশের ফলাফল ব্যবহার করে পরিসংখ্যানগতভাবে মূল্যায়ন করা হবে।
11. ব্যাচ প্রসেসিং থেকে স্ট্রিম প্রসেসিংকে কী আলাদা করে?
আমরা দুটি প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করে আমাদের রিয়েল-টাইম পূর্বাভাস তৈরি করতে যে বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করি তা হেরফের করতে পারি: ব্যাচ এবং স্ট্রিম৷
ব্যাচ প্রক্রিয়া একটি নির্দিষ্ট বস্তুর জন্য একটি পূর্ববর্তী বিন্দু থেকে বৈশিষ্ট্য, যা তারপর রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়।
- এখানে, আমরা অফলাইনে নিবিড় বৈশিষ্ট্য গণনা করতে এবং দ্রুত অনুমানের জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে সক্ষম।
- বৈশিষ্ট্য, যাইহোক, একটি বয়স যেহেতু তারা অতীতে পূর্বনির্ধারিত ছিল। আপনার পূর্বাভাস যদি সাম্প্রতিক ঘটনার উপর ভিত্তি করে হয় তবে এটি একটি বড় ত্রুটি হতে পারে। (উদাহরণস্বরূপ, যত তাড়াতাড়ি সম্ভব প্রতারণামূলক লেনদেন চিহ্নিত করা।)
একটি নির্দিষ্ট সত্তার জন্য কাছাকাছি রিয়েল-টাইম, স্ট্রিমিং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে, ইনপুটগুলির একটি নির্দিষ্ট সেটে স্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণে অনুমান করা হয়।
- এখানে, মডেলটিকে রিয়েল-টাইম, স্ট্রিমিং বৈশিষ্ট্যগুলি দিয়ে, আমরা আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী পেতে পারি।
- যাইহোক, স্ট্রীম প্রক্রিয়াকরণের জন্য এবং ডেটা স্ট্রীম (কাফকা, কাইনেসিস, ইত্যাদি) বজায় রাখার জন্য অতিরিক্ত অবকাঠামো প্রয়োজন। (Apache Flink, Beam, ইত্যাদি)
12. ট্রেনিং সার্ভিং স্কু বলতে কী বোঝ?
পরিবেশন করার সময় পারফরম্যান্স এবং প্রশিক্ষণের সময় পারফরম্যান্সের মধ্যে যে বৈষম্য তা ট্রেনিং-সার্ভিং স্কু নামে পরিচিত। এই তির্যক নিম্নলিখিত কারণগুলির দ্বারা প্ররোচিত হতে পারে:
- পরিবেশন এবং প্রশিক্ষণের জন্য পাইপলাইনগুলির মধ্যে আপনি কীভাবে ডেটা পরিচালনা করেন তার একটি পার্থক্য।
- আপনার প্রশিক্ষণ থেকে আপনার পরিষেবাতে ডেটার পরিবর্তন।
- আপনার অ্যালগরিদম এবং মডেলের মধ্যে একটি প্রতিক্রিয়া চ্যানেল।
13. মডেল রেজিস্ট্রি বলতে কি বুঝ?
মডেল রেজিস্ট্রি হল একটি কেন্দ্রীয় সংগ্রহস্থল যেখানে মডেল নির্মাতারা এমন মডেল প্রকাশ করতে পারেন যা উত্পাদনে ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত।
বিকাশকারীরা রেজিস্ট্রি ব্যবহার করে ব্যবসার ভিতরে সমস্ত মডেলের জীবনকাল পরিচালনা করতে অন্যান্য দল এবং স্টেকহোল্ডারদের সাথে সহযোগিতা করতে পারে। প্রশিক্ষিত মডেলগুলি একজন ডেটা বিজ্ঞানী দ্বারা মডেল রেজিস্ট্রিতে আপলোড করা যেতে পারে।
মডেলগুলি রেজিস্টারে থাকলে পরীক্ষার, বৈধতা এবং উৎপাদনে স্থাপনের জন্য প্রস্তুত করা হয়। অতিরিক্তভাবে, কোনো সমন্বিত অ্যাপ্লিকেশন বা পরিষেবা দ্বারা দ্রুত অ্যাক্সেসের জন্য প্রশিক্ষিত মডেলগুলি মডেল রেজিস্ট্রিতে সংরক্ষণ করা হয়।
মডেলটিকে পরীক্ষা, মূল্যায়ন এবং উৎপাদনে স্থাপন করার জন্য, সফ্টওয়্যার ডেভেলপারদের এবং পর্যালোচকরা দ্রুত চিনতে পারে এবং প্রশিক্ষিত মডেলের সেরা সংস্করণটি বেছে নিতে পারে (মূল্যায়নের মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে)।
14. আপনি কি মডেল রেজিস্ট্রির সুবিধা সম্পর্কে বিস্তারিত বলতে পারেন?
নিম্নলিখিত কিছু উপায় রয়েছে যা মডেল রেজিস্ট্রি মডেল জীবনচক্র ব্যবস্থাপনাকে স্ট্রীমলাইন করে:
- স্থাপনা সহজতর করতে, আপনার প্রশিক্ষিত মডেলের জন্য রানটাইম প্রয়োজনীয়তা এবং মেটাডেটা সংরক্ষণ করুন।
- আপনার প্রশিক্ষিত, নিয়োজিত এবং অবসরপ্রাপ্ত মডেলগুলিকে কেন্দ্রীভূত, অনুসন্ধানযোগ্য সংগ্রহস্থলে নিবন্ধিত, ট্র্যাক এবং সংস্করণ করা উচিত।
- স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইন তৈরি করুন যা আপনার উত্পাদন মডেলের ক্রমাগত বিতরণ, প্রশিক্ষণ এবং একীকরণ সক্ষম করে।
- স্টেজিং পরিবেশে সদ্য প্রশিক্ষিত মডেলের (বা চ্যালেঞ্জার মডেল) তুলনা করুন সেই মডেলগুলির সাথে যেগুলি বর্তমানে উৎপাদনে কাজ করছে (চ্যাম্পিয়ন মডেল)।
15. আপনি কি চ্যাম্পিয়ন-চ্যালেঞ্জার কৌশল কাজ করে ব্যাখ্যা করতে পারেন?
একটি চ্যাম্পিয়ন চ্যালেঞ্জার কৌশল ব্যবহার করে উৎপাদনে বিভিন্ন অপারেশনাল সিদ্ধান্ত পরীক্ষা করা সম্ভব। আপনি সম্ভবত বিপণনের প্রসঙ্গে A/B পরীক্ষা সম্পর্কে শুনেছেন।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি দুটি স্বতন্ত্র বিষয় লাইন লিখতে পারেন এবং একটি ইমেল প্রচারের জন্য উন্মুক্ত হারকে সর্বাধিক করার জন্য আপনার লক্ষ্য জনসংখ্যায় এলোমেলোভাবে বিতরণ করতে পারেন।
সিস্টেমটি তার বিষয় লাইনের সাথে সম্পর্কিত একটি ইমেলের কার্যকারিতা (অর্থাৎ, ইমেল ওপেন অ্যাকশন) লগ করে, যা আপনাকে প্রতিটি বিষয় লাইনের খোলা হারের তুলনা করতে দেয় কোনটি সবচেয়ে কার্যকর তা নির্ধারণ করতে।
চ্যাম্পিয়ন-চ্যালেঞ্জার এই বিষয়ে A/B পরীক্ষার সাথে তুলনীয়। আপনি প্রতিটি ফলাফলের মূল্যায়ন করার জন্য সিদ্ধান্তের যুক্তি ব্যবহার করতে পারেন এবং একটি পছন্দ করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি নিয়ে পরীক্ষা করার সাথে সাথে সবচেয়ে কার্যকর একটি নির্বাচন করতে পারেন।
সবচেয়ে সফল মডেল চ্যাম্পিয়নের সাথে সম্পর্কযুক্ত। প্রথম চ্যালেঞ্জার এবং চ্যালেঞ্জারের ম্যাচিং তালিকা এখন চ্যাম্পিয়নের পরিবর্তে প্রথম মৃত্যুদন্ড পর্বে উপস্থিত রয়েছে।
পরবর্তী কাজের ধাপ নির্বাহের জন্য সিস্টেম দ্বারা চ্যাম্পিয়নকে বেছে নেওয়া হয়।
প্রতিদ্বন্দ্বীরা একে অপরের সাথে বিপরীত। নতুন চ্যাম্পিয়ন তারপর চ্যালেঞ্জার দ্বারা নির্ধারিত হয় যারা সর্বশ্রেষ্ঠ ফলাফল তৈরি করে।
চ্যাম্পিয়ন-চ্যালেঞ্জার তুলনা প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত কাজগুলি আরও বিশদে নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে:
- প্রতিদ্বন্দ্বী মডেল প্রতিটি মূল্যায়ন.
- চূড়ান্ত স্কোর মূল্যায়ন.
- বিজয়ী প্রতিদ্বন্দ্বী প্রতিষ্ঠার জন্য মূল্যায়নের ফলাফলের তুলনা করা।
- আর্কাইভে তাজা চ্যাম্পিয়ন যোগ করা হচ্ছে
16. MLOps জীবনচক্রের এন্টারপ্রাইজ-স্তরের অ্যাপ্লিকেশনগুলি বর্ণনা করুন?
আমাদের মেশিন লার্নিংকে শুধুমাত্র একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পরীক্ষা হিসাবে বিবেচনা করা বন্ধ করতে হবে যাতে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি উৎপাদনে প্রবেশ করতে পারে। MLOps হল মেশিন লার্নিং এর সাথে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এর মিলন।
সমাপ্ত ফলাফল যেমন কল্পনা করা উচিত. অতএব, একটি প্রযুক্তিগত পণ্যের কোডটি পরীক্ষা করা, কার্যকরী এবং মডুলার হতে হবে।
MLOps এর একটি জীবনকাল রয়েছে যা একটি প্রচলিত মেশিন লার্নিং প্রবাহের সাথে তুলনীয়, এই ব্যতিক্রমটি যে মডেলটিকে উৎপাদন পর্যন্ত প্রক্রিয়ায় রাখা হয়।
এমএলওপি ইঞ্জিনিয়াররা তারপরে এটির দিকে নজর রাখে যাতে নিশ্চিত করা যায় যে উত্পাদনে মডেলের গুণমানটি কী উদ্দেশ্যে করা হয়েছে।
এখানে কয়েকটি MLOps প্রযুক্তির জন্য কিছু ব্যবহার-ক্ষেত্র রয়েছে:
- মডেল রেজিস্ট্রি: এটা কি মনে হয়. বড় দলগুলি মডেল রেজিস্ট্রিগুলিতে সংস্করণ মডেলগুলির ট্র্যাক সংরক্ষণ করে এবং বজায় রাখে। এমনকি পূর্ববর্তী সংস্করণে ফিরে যাওয়া একটি বিকল্প।
- বৈশিষ্ট্য স্টোর: বড় ডেটা সেটগুলির সাথে কাজ করার সময়, নির্দিষ্ট কাজের জন্য বিশ্লেষণাত্মক ডেটাসেট এবং উপসেটগুলির স্বতন্ত্র সংস্করণ থাকতে পারে। একটি ফিচার স্টোর হল একটি অত্যাধুনিক, সুস্বাদু উপায় যা আগের রান বা অন্যান্য দল থেকে ডেটা তৈরির কাজ ব্যবহার করে।
- মেটাডেটার জন্য সঞ্চয়: যদি ছবি এবং টেক্সট ডেটার মতো অসংগঠিত ডেটা সফলভাবে ব্যবহার করতে হয় তাহলে উৎপাদন জুড়ে সঠিকভাবে মেটাডেটা নিরীক্ষণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
উপসংহার
এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, ইন্টারভিউয়ার একটি সিস্টেম খুঁজছেন, যেখানে প্রার্থী একটি সমাধান খুঁজছেন।
প্রথমটি আপনার প্রযুক্তিগত দক্ষতার উপর ভিত্তি করে, যেখানে দ্বিতীয়টি আপনার দক্ষতা প্রদর্শনের জন্য আপনি যে পদ্ধতিটি নিযুক্ত করেন সে সম্পর্কে।
MLOps সাক্ষাত্কারের প্রশ্নগুলির উত্তর দেওয়ার সময় আপনার বেশ কয়েকটি পদ্ধতি গ্রহণ করা উচিত যাতে ইন্টারভিউয়ারকে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে যে আপনি কীভাবে সমস্যাটি মূল্যায়ন করতে চান এবং সমাধান করতে চান।
তাদের ঘনত্ব সঠিক প্রতিক্রিয়ার চেয়ে ভুল প্রতিক্রিয়ার দিকে বেশি। একটি সমাধান একটি গল্প বলে, এবং আপনার সিস্টেম হল আপনার জ্ঞান এবং যোগাযোগের ক্ষমতার সেরা দৃষ্টান্ত।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন