Kaundan[Itago][Ipakita]
- 1. Unsay imong gipasabot sa MLOps?
- 2. Sa unsang paagi magkalahi ang mga data scientist, data engineer, ug ML engineers sa usag usa?
- 3. Unsay nagpalahi sa MLOps gikan sa ModelOps ug AIOps?
- 4. Mahimo ba nimong isulti kanako ang pipila sa mga benepisyo sa MLOps?
- 5. Mahimo ba nimo akong isulti sa mga sangkap sa MLOps?
- 6. Unsa nga mga risgo ang moabut sa paggamit sa data science?
- 7. Mahimo ba nimo ipasabut, unsa ang model drift?
- 8. Pila ka lainlaing mga paagi ang mahimong magamit sa mga MLO, sa imong opinyon?
- 9. Unsay nagbulag sa static deployment gikan sa dynamic deployment?
- 10. Unsa nga mga teknik sa pagsulay sa produksiyon ang imong nahibal-an?
- 11. Unsay nagpalahi sa pagproseso sa sapa gikan sa pagproseso sa batch?
- 12. Unsay buot nimong ipasabot sa Training Serving Skew?
- 13. Unsay buot nimong ipasabot sa Model Registry?
- 14. Mahimo ba nimo nga detalyado ang mga benepisyo sa Model Registry?
- 15. Mahimo ba nimo ipasabut ang Champion-Challenger technique nga mga buhat?
- 16. Ihulagway ang lebel sa negosyo nga mga aplikasyon sa MLOps lifecycle?
- Panapos
Gigamit sa mga kompanya ang mga bag-ong teknolohiya sama sa artificial intelligence (AI) ug machine learning (ML) nga mas kanunay aron madugangan ang accessibility sa publiko sa impormasyon ug serbisyo.
Kini nga mga teknolohiya labi nga gigamit sa lainlaing mga sektor, lakip ang banking, pinansya, tingi, paggama, ug bisan ang pag-atiman sa panglawas.
Ang mga siyentipiko sa datos, mga inhenyero sa pagkat-on sa makina, ug mga inhenyero sa artificial intelligence gikinahanglan gikan sa nagkadaghang mga kompanya.
Nahibal-an ang posible pagkat-on sa makina Ang mga pangutana sa interbyu sa operasyon nga ang pag-hire sa mga manedyer ug mga recruiter mahimong ipangutana kanimo hinungdanon kung gusto nimo magtrabaho sa mga natad sa ML o MLOps.
Mahibal-an nimo kung giunsa pagtubag ang pipila nga mga pangutana sa interbyu sa MLOps sa kini nga post samtang nagtrabaho ka aron makuha ang imong gipangandoy nga trabaho.
1. Unsay imong gipasabot sa MLOps?
Ang hilisgutan sa pagpaandar sa mga modelo sa ML mao ang pokus sa MLOps, nailhan usab nga Machine Learning Operations, usa ka nag-uswag nga natad sa sulod sa mas dagkong AI/DS/ML arena.
Ang panguna nga katuyoan sa pamaagi ug kultura sa software engineering nga nailhan nga MLOps mao ang paghiusa sa paghimo sa mga modelo sa pagkat-on sa makina / data science ug ang ilang sunod nga operasyon (Ops).
Ang mga naandan nga DevOps ug MLOps adunay pipila nga mga pagkaparehas, bisan pa, ang mga MLOps lahi usab kaayo sa tradisyonal nga DevOps.
Ang MLOps nagdugang usa ka bag-ong layer sa pagkakomplikado pinaagi sa pag-focus sa datos, samtang ang DevOps nag-una nga naka-focus sa pagpaandar sa code ug software nga gipagawas nga dili mahimong stateful.
Ang kombinasyon sa ML, Data, ug Ops mao ang naghatag sa MLOps sa kasagarang ngalan niini (machine learning, data engineering, ug DevOps).
2. Sa unsang paagi magkalahi ang mga data scientist, data engineer, ug ML engineers sa usag usa?
Nagkalainlain kini, sa akong opinyon, depende sa kompanya. Ang palibot alang sa transportasyon ug pagbag-o sa datos, ingon man ang pagtipig niini, gitukod sa mga inhenyero sa datos.
Ang mga siyentipiko sa datos mga eksperto sa paggamit sa mga teknik sa siyensya ug estadistika sa pag-analisar sa datos ug paghimog mga konklusyon, lakip ang paghimog mga panagna bahin sa umaabot nga pamatasan base sa mga uso nga naa na karon.
Ang mga inhenyero sa software nagtuon sa mga operasyon ug nagdumala sa imprastraktura sa pag-deploy pipila ka tuig ang milabay. Ang mga Ops team, sa laing bahin, nagtuon sa kalamboan samtang naggamit sa imprastraktura isip code. Usa ka posisyon sa DevOps ang gihimo niining duha ka sapa.
Ang mga MLOps naa sa parehas nga kategorya sa Data Scientist ug Data Engineer. Ang mga inhenyero sa datos nakakuha og kahibalo bahin sa imprastraktura nga gikinahanglan aron suportahan ang mga modelo sa mga siklo sa kinabuhi ug paghimo og mga pipeline alang sa padayon nga pagbansay.
Ang mga siyentipiko sa datos nagtinguha nga mapalambo ang ilang pag-deploy sa modelo ug mga kapabilidad sa pag-iskor.
Ang usa ka pipeline sa data nga lebel sa produksiyon gitukod sa mga inhenyero sa ML nga naggamit sa imprastraktura nga nagbag-o sa hilaw nga datos sa input nga gikinahanglan sa usa ka modelo sa siyensya sa datos, nag-host ug nagpadagan sa modelo, ug nagpagawas sa usa ka marka nga dataset sa mga downstream nga sistema.
Parehong mga inhenyero sa datos ug mga siyentipiko sa datos makahimo nga mahimong mga inhenyero sa ML.
3. Unsay nagpalahi sa MLOps gikan sa ModelOps ug AIOps?
Sa dihang nagtukod og end-to-end Mga algorithm sa pagkat-on sa makina, Ang MLOps usa ka aplikasyon sa DevOps nga naglakip sa pagkolekta sa datos, pag-pre-process sa datos, paghimo sa modelo, pag-deploy sa modelo sa produksiyon, pagmonitor sa modelo sa produksiyon, ug pag-upgrade matag karon ug unya.
Ang paggamit sa DevOps sa pagdumala sa tibuok pagpatuman sa bisan unsang mga algorithm, sama sa Rule-Based Models, nailhan nga ModelOps.
AI Ops ang paggamit sa mga prinsipyo sa DevOps aron makahimo og AI apps gikan sa wala.
4. Mahimo ba nimong isulti kanako ang pipila sa mga benepisyo sa MLOps?
- Ang mga data scientist ug mga developer sa MLOps dali nga makabalik sa mga pagsulay aron masiguro nga ang mga modelo gibansay ug gisusi sa tukma tungod kay ang mga MLOps nagtabang sa pag-automate sa tanan o kadaghanan sa mga buluhaton / lakang sa MDLC (modelo sa pagpauswag sa kinabuhi). Dugang permiso data ug modelo versioning.
- Ang pagpraktis sa mga ideya sa MLOps makapahimo sa mga Data Engineers ug Data Scientist nga adunay walay pugong nga pag-access sa mga kultibado ug na-curate nga mga dataset, nga paspas nga nagpadali sa pagpalambo sa mga modelo.
- Mahimong mabalik sa mga siyentipiko sa datos ang modelo nga labi ka maayo kung ang karon nga pag-uli dili motuman sa mga gilauman salamat sa katakus nga adunay mga modelo ug mga dataset nga bersyon, nga labi nga makapauswag sa agianan sa pag-audit sa modelo.
- Ingon nga ang mga pamaagi sa MLOps kusganong nagsalig sa DevOps, gilakip usab nila ang daghang mga konsepto sa CI / CD, nga nagpalambo sa kalidad ug kasaligan sa code.
5. Mahimo ba nimo akong isulti sa mga sangkap sa MLOps?
Design: Ang mga MLO daghan kaayog naglakip sa disenyo nga panghunahuna. Sugod sa kinaiya sa isyu, pagsulay sa mga pangagpas, arkitektura, ug pag-deploy
Pagtukod sa modelo: Ang pagsulay ug pag-validate sa modelo bahin sa kini nga lakang, kauban ang mga pipeline sa data engineering ug eksperimento aron ma-set up ang labing kaayo nga sistema sa pagkat-on sa makina.
Operations: Ang modelo kinahanglang ipatuman isip kabahin sa mga operasyon ug padayon nga susihon ug susihon. Ang mga proseso sa CI/CD gimonitor ug gisugdan gamit ang usa ka himan sa orkestrasyon.
6. Unsa nga mga risgo ang moabut sa paggamit sa data science?
- Lisud ang pag-scale sa modelo sa tibuuk nga kompanya.
- Sa walay pasidaan, ang modelo mohunong ug mohunong sa pag-obra.
- Kasagaran, ang katukma sa mga modelo nagkagrabe sa paglabay sa panahon.
- Ang modelo naghimo sa dili tukma nga mga panagna base sa usa ka piho nga obserbasyon nga dili na masusi pa.
- Ang mga siyentipiko sa datos kinahanglan usab nga magpadayon sa mga modelo, apan kini mahal.
- Ang mga MLOp mahimong gamiton aron makunhuran kini nga mga risgo.
7. Mahimo ba nimo ipasabut, unsa ang model drift?
Kung ang performance sa inference phase sa usa ka modelo (gamit ang tinuod nga kalibutan nga datos) madaot gikan sa performance sa yugto sa pagbansay, kini nailhan nga model drift, nailhan usab nga idea drift (gamit ang historical, labeled data).
Ang pasundayag sa modelo dili maayo kung itandi sa mga hugna sa pagbansay ug pagserbisyo, busa ang ngalan nga "train/serve skew."
Daghang mga hinungdan, lakip ang:
- Ang sukaranan nga paagi sa pag-apod-apod sa datos nausab.
- Ang pagbansay nagpunting sa gamay nga gidaghanon sa mga kategorya, bisan pa, usa ka pagbag-o sa kalikopan nga bag-o lang nahitabo nagdugang usa ka lugar.
- Sa mga kalisud sa NLP, ang tinuod nga kalibutan nga datos adunay usa ka disproportionately mas dako nga gidaghanon sa mga token sa numero kaysa sa datos sa pagbansay.
- Wala damha nga mga panghitabo, sama sa usa ka modelo nga gitukod sa wala pa ang COVID nga datos nga gitagna nga mohimo labi ka grabe sa mga datos nga nakolekta sa panahon sa epidemya sa COVID-19.
Ang padayon nga pagmonitor sa pasundayag sa modelo gikinahanglan kanunay aron mailhan ang pag-anod sa modelo.
Ang pag-retraining sa modelo hapit kanunay gikinahanglan isip usa ka tambal kung adunay padayon nga pagkunhod sa performance sa modelo; ang hinungdan sa pagkunhod kinahanglan mahibal-an ug ang angay nga mga pamaagi sa pagtambal kinahanglan gamiton.
8. Pila ka lainlaing mga paagi ang mahimong magamit sa mga MLO, sa imong opinyon?
Adunay tulo ka mga pamaagi sa pagpraktis sa MLOps:
MLOps level 0 (Manual nga Proseso): Niini nga lebel, ang tanan nga mga lakang—lakip ang pag-andam sa datos, pagtuki, ug pagbansay—gibuhat nga mano-mano. Ang matag yugto kinahanglan nga himuon nga mano-mano, ingon man ang pagbalhin gikan sa usa ngadto sa sunod.
Ang nagpahiping premyo mao nga ang imong data science team nagdumala lang ug gamay nga gidaghanon sa mga modelo nga dili kanunay gi-update.
Ingon usa ka sangputanan, wala’y Continuous Integration (CI) o Continuous Deployment (CD), ug ang pagsulay sa code sagad nga gisagol sa pagpatuman sa script o pagpatuman sa notebook, nga adunay pag-deploy nga nahitabo sa usa ka microservice nga adunay PAHULAY API.
MLOps level 1 (awtomatiko sa ML pipeline): Pinaagi sa pag-automate sa proseso sa ML, ang tumong mao ang padayon nga pagbansay sa modelo (CT). Mahimo nimong makab-ot ang padayon nga paghatud sa serbisyo sa prediksyon sa modelo niining paagiha.
Ang among pag-deploy sa usa ka tibuuk nga pipeline sa pagbansay nagsiguro nga ang modelo awtomatik nga gibansay sa produksiyon gamit ang bag-ong datos base sa mga aktibo nga pipeline nga nag-trigger.
Ang lebel sa MLOps 2 (awtomatiko sa pipeline sa CI/CD): Kini usa ka lakang labaw sa lebel sa MLOps. Gikinahanglan ang usa ka lig-on nga automated CI/CD system kung gusto nimo nga i-update ang mga pipeline sa produksiyon nga dali ug kasaligan:
- Naghimo ka ug source code ug nagpatuman sa daghang mga pagsulay sa tibuok yugto sa CI. Ang mga package, executable, ug artifact mao ang mga output sa entablado, nga i-deploy sa ulahi nga panahon.
- Ang mga artifact nga gihimo sa yugto sa CI gi-deploy sa target nga palibot sa panahon sa lakang sa CD. Ang gipakatap nga pipeline nga adunay giusab nga pagpatuman sa modelo mao ang output sa entablado.
- Sa wala pa magsugod ang pipeline sa usa ka bag-ong pag-usab sa eksperimento, kinahanglan pa nga buhaton sa mga siyentipiko sa datos nga mano-mano ang bahin sa pagtuki sa datos ug modelo.
9. Unsay nagbulag sa static deployment gikan sa dynamic deployment?
Ang modelo gibansay offline alang sa Static nga Deployment. Sa laing pagkasulti, gibansay namo ang modelo sa tukma kausa ug dayon gamiton kini sulod sa usa ka panahon. Human mabansay ang modelo sa lokal, kini gitipigan ug gipadala ngadto sa server aron magamit sa paghimo sa tinuod nga panahon nga mga panagna.
Ang modelo dayon ipang-apod-apod isip ma-install nga software sa aplikasyon. usa ka programa nga nagtugot sa batch nga pag-iskor sa mga hangyo, isip usa ka ilustrasyon.
Ang modelo gibansay online alang sa Dinamikong Deployment. Sa ato pa, ang bag-ong datos kanunay nga gidugang sa sistema, ug ang modelo padayon nga gi-update aron matubag kini.
Ingon usa ka sangputanan, makahimo ka mga panagna gamit ang usa ka server nga gipangayo. Pagkahuman niana, ang modelo gigamit pinaagi sa paghatag ingon usa ka katapusan nga punto sa API nga nagtubag sa mga pangutana sa gumagamit, gamit ang usa ka balangkas sa web sama sa. Flask o FastAPI.
10. Unsa nga mga teknik sa pagsulay sa produksiyon ang imong nahibal-an?
Batch testing: Pinaagi sa pagpahigayon sa pagsulay sa usa ka kahimtang nga lahi sa sa palibot sa pagbansay niini, kini nagpamatuod sa modelo. Gamit ang metrics sa pagpili, sama sa accuracy, RMSE, ug uban pa, ang batch testing gihimo sa usa ka grupo sa mga sample data aron mapamatud-an ang model inference.
Ang batch testing mahimong ipahigayon sa lain-laing mga computing platform, sama sa test server, remote server, o cloud. Kasagaran, ang modelo gihatag ingon usa ka serialized nga file, nga gikarga ingon usa ka butang ug nahibal-an gikan sa datos sa pagsulay.
Pagsulay sa A / B: Kanunay kini nga gigamit alang sa pag-analisar sa mga kampanya sa pagpamaligya ingon man alang sa pagdesinyo sa mga serbisyo (website, mobile application, ug uban pa).
Pinasukad sa kompanya o operasyon, gigamit ang mga pamaagi sa istatistika aron analisahon ang mga resulta sa pagsulay sa A/B aron makadesisyon kung unsang modelo ang labi ka maayo sa produksiyon. Kasagaran, ang pagsulay sa A/B gihimo sa mosunod nga paagi:
- Ang live o real-time nga datos gibahin o gibahin sa duha ka set, Set A ug Set B.
- Ang data sa Set A gipadala sa karaan nga modelo, samtang ang datos sa Set B gipadala sa na-update nga modelo.
- Depende sa kaso o mga proseso sa paggamit sa negosyo, daghang mga pamaagi sa istatistika ang magamit sa pagtimbang-timbang sa pasundayag sa modelo (pananglitan, katukma, katukma, ug uban pa) aron mahibal-an kung ang bag-ong modelo (modelo B) labi ka maayo sa daan nga modelo (modelo A).
- Gibuhat dayon namo ang statistical hypothesis testing: Ang null hypothesis nag-ingon nga ang bag-ong modelo walay epekto sa kasagaran nga bili sa mga indicators sa negosyo nga gimonitor. Sumala sa alternatibong pangagpas, ang bag-ong modelo nagdugang sa kasagaran nga kantidad sa mga indikasyon sa pag-monitor sa negosyo.
- Sa katapusan, among gisusi kung ang bag-ong modelo nagresulta sa usa ka hinungdanon nga pag-uswag sa pipila nga mga KPI sa negosyo.
Usa ka pagsulay sa anino o entablado: Ang usa ka modelo gitimbang-timbang sa usa ka duplicate sa usa ka palibot sa produksiyon sa wala pa gamiton sa produksiyon (staging environment).
Importante kini alang sa pagtino sa pasundayag sa modelo gamit ang real-time nga datos ug pag-validate sa kalig-on sa modelo. gihimo pinaagi sa pag-infer sa parehas nga datos sa pipeline sa produksiyon ug paghatud sa naugmad nga sanga o usa ka modelo nga sulayan sa usa ka server sa dula.
Ang bugtong disbentaha mao nga walay mga pagpili sa negosyo nga himoon sa staging server o makita sa mga end user isip resulta sa development branch.
Ang kalig-on ug pasundayag sa modelo paga-assess sa estadistika gamit ang mga resulta sa staging environment gamit ang angay nga metrics.
11. Unsay nagpalahi sa pagproseso sa sapa gikan sa pagproseso sa batch?
Mahimo natong manipulahon ang mga kinaiya nga atong gigamit sa paghimo sa atong real-time nga mga panagna gamit ang duha ka pamaagi sa pagproseso: batch ug stream.
Batch nga proseso mga bahin gikan sa usa ka nauna nga punto sa oras alang sa usa ka piho nga butang, nga gigamit dayon aron makamugna mga panagna sa tinuud nga oras.
- Dinhi, makahimo kami sa mga intensive feature calculations offline ug andam ang datos alang sa dali nga inference.
- Ang mga bahin, bisan pa, usa ka edad sukad kini gitino nang daan sa nangagi. Mahimong usa kini ka dakong disbentaha kung ang imong prognosis gibase sa bag-o nga mga panghitabo. (Pananglitan, pag-ila sa mga malimbungon nga transaksyon sa labing madali nga mahimo.)
Uban sa duol nga real-time, streaming nga mga bahin alang sa usa ka piho nga entidad, ang inference gihimo sa pagproseso sa sapa sa gihatag nga set sa mga input.
- Dinhi, pinaagi sa paghatag sa modelo sa real-time, streaming nga mga bahin, makakuha kita og mas tukma nga mga panagna.
- Bisan pa, gikinahanglan ang dugang nga imprastraktura alang sa pagproseso sa sapa ug pagpadayon sa mga sapa sa datos (Kafka, Kinesis, ug uban pa). (Apache Flink, Beam, ug uban pa)
12. Unsay buot nimong ipasabot sa Training Serving Skew?
Ang kalainan tali sa pasundayag kung nagserbisyo ug pasundayag sa panahon sa pagbansay nailhan nga skew sa pagserbisyo sa pagbansay. Kini nga skew mahimong maaghat sa mosunod nga mga hinungdan:
- Usa ka kalainan sa kung giunsa nimo pagdumala ang datos tali sa mga pipeline alang sa pagserbisyo ug pagbansay.
- Usa ka pagbalhin sa datos gikan sa imong pagbansay ngadto sa imong serbisyo.
- Usa ka channel sa feedback tali sa imong algorithm ug modelo.
13. Unsay buot nimong ipasabot sa Model Registry?
Ang Model Registry usa ka sentro nga tipiganan diin ang mga tigbuhat sa modelo mahimong magmantala sa mga modelo nga angay gamiton sa produksiyon.
Ang mga developers mahimong makigtambayayong sa ubang mga team ug stakeholders sa pagdumala sa lifespan sa tanang modelo sulod sa negosyo gamit ang registry. Ang nabansay nga mga modelo mahimong ma-upload sa modelo nga rehistro sa usa ka data scientist.
Ang mga modelo giandam alang sa pagsulay, pag-validate, ug pag-deploy sa produksiyon kung naa na sila sa rehistro. Dugang pa, ang nabansay nga mga modelo gitipigan sa mga rehistro sa modelo alang sa dali nga pag-access sa bisan unsang integrated nga aplikasyon o serbisyo.
Aron masulayan, masusi, ug ma-deploy ang modelo sa produksiyon, software developers ug ang mga tigrepaso dali nga makaila ug makapili lang sa pinakamaayong bersyon sa nabansay nga mga modelo (base sa evaluation criteria).
14. Mahimo ba nimo nga detalyado ang mga benepisyo sa Model Registry?
Ang mosunod mao ang pipila ka mga paagi nga ang model registry nagpahapsay sa pagdumala sa lifecycle sa modelo:
- Aron mapadali ang pag-deploy, i-save ang mga kinahanglanon sa runtime ug metadata para sa imong nabansay nga mga modelo.
- Ang imong gibansay, gipakatap, ug retiradong mga modelo kinahanglang marehistro, masubay, ug ma-bersiyon sa usa ka sentralisado, mapangita nga repositoryo.
- Paghimo og mga automated pipelines nga makahimo sa padayon nga paghatod, pagbansay, ug paghiusa sa imong modelo sa produksyon.
- Itandi ang bag-ong nabansay nga mga modelo (o challenger models) sa staging environment sa mga modelo nga karon naglihok sa production (champion models).
15. Mahimo ba nimo ipasabut ang Champion-Challenger technique nga mga buhat?
Posible nga sulayan ang lainlaing mga desisyon sa operasyon sa produksiyon gamit ang teknik nga Champion Challenger. Tingali nakadungog ka bahin sa pagsulay sa A/B sa konteksto sa pagpamaligya.
Pananglitan, mahimo nimong isulat ang duha ka lahi nga linya sa hilisgutan ug ipanghatag kini nga random sa imong target nga demograpiko aron mapadako ang bukas nga rate alang sa usa ka kampanya sa email.
Ang sistema nag-log sa performance sa email (pananglitan, email open action) kalabot sa linya sa subject niini, nga magtugot kanimo sa pagtandi sa open rate sa matag subject line aron mahibal-an kung hain ang labing epektibo.
Ang Champion-Challenger kay ikatandi sa A/B testing niining bahina. Mahimo nimong gamiton ang lohika sa desisyon aron mahibal-an ang matag sangputanan ug pilion ang labing epektibo samtang nag-eksperimento ka sa lainlaing mga pamaagi aron makapili.
Ang labing malampuson nga modelo adunay kalabotan sa kampeon. Ang unang challenger ug ang matching list sa challengers mao na ang tanan nga anaa sa unang execution phase imbes nga champion.
Ang kampeon gipili sa sistema alang sa dugang nga pagpatuman sa mga lakang sa trabaho.
Ang mga tighagit gipalahi sa usag usa. Ang bag-ong kampeon gitino dayon sa naghagit nga nagpatunghag labing daghang mga sangputanan.
Ang mga buluhaton nga nahilambigit sa proseso sa pagtandi nga naghagit sa kampeon gilista sa ubos sa mas detalyado:
- Pagtimbang-timbang sa matag usa sa mga kaatbang nga mga modelo.
- Pagtimbang-timbang sa katapusang mga iskor.
- Pagkumpara sa mga resulta sa ebalwasyon aron matukod ang madaogon nga tighagit.
- Pagdugang sa bag-ong kampeon sa archive
16. Ihulagway ang lebel sa negosyo nga mga aplikasyon sa MLOps lifecycle?
Kinahanglan natong hunongon ang paghunahuna sa pagkat-on sa makina isip usa lamang ka iterative nga eksperimento aron ang mga modelo sa pagkat-on sa makina makasulod sa produksyon. Ang MLOps mao ang unyon sa software engineering nga adunay pagkat-on sa makina.
Ang nahuman nga resulta kinahanglan nga mahanduraw sa ingon. Busa, ang code alang sa usa ka teknolohikal nga produkto kinahanglan nga sulayan, magamit, ug modular.
Ang MLOps adunay gitas-on sa kinabuhi nga ikatandi sa naandan nga dagan sa pagkat-on sa makina, gawas nga ang modelo gipadayon sa proseso hangtod sa produksiyon.
Ang MLOps Engineers unya magbantay niini aron masiguro nga ang modelo nga kalidad sa produksiyon mao ang gituyo.
Ania ang pipila ka mga kaso sa paggamit alang sa daghang mga teknolohiya sa MLOps:
- Mga Modelong Rehistro: Mao kini kung unsa kini. Ang mas dagkong mga team nagtipig ug nagmintinar sa track sa mga modelo sa bersyon sa mga rehistro sa modelo. Bisan ang pagbalik sa miaging bersyon usa ka kapilian.
- Feature Store: Kung nag-atubang sa mas dagkong mga set sa datos, mahimong adunay lahi nga mga bersyon sa analytical datasets ug mga subset alang sa piho nga mga buluhaton. Ang usa ka feature store usa ka cutting-edge, nindot nga paagi sa paggamit sa trabaho sa pag-andam sa datos gikan sa naunang run o gikan usab sa ubang mga team.
- Mga Tindahan para sa Metadata: Importante ang pagmonitor sa metadata sa hustong paagi sa tibuok produksiyon kung ang wala ma-istruktura nga datos, sama sa data sa hulagway ug teksto, malampusong gamiton.
Panapos
Importante nga hinumdoman nga, sa kadaghanan sa mga kaso, ang tig-interbyu nangita og sistema, samtang ang kandidato nangita og solusyon.
Ang una gibase sa imong teknikal nga kahanas, samtang ang ikaduha mao ang tanan bahin sa pamaagi nga imong gigamit aron ipakita ang imong katakus.
Adunay ubay-ubay nga mga pamaagi nga kinahanglan nimong buhaton sa pagtubag sa mga pangutana sa interbyu sa MLOps aron matabangan ang tig-interbyu nga mas masabtan kung giunsa nimo pagtimbang-timbang ug atubangon ang problema nga giatubang.
Ang ilang konsentrasyon labaw pa sa dili husto nga reaksyon kaysa sa husto. Ang usa ka solusyon nagsulti sa usa ka istorya, ug ang imong sistema mao ang labing kaayo nga paghulagway sa imong kahibalo ug kapasidad sa komunikasyon.
Leave sa usa ka Reply