Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
- 1. Beth yw ystyr MLOps?
- 2. Sut mae gwyddonwyr data, peirianwyr data, a pheirianwyr ML yn amrywio oddi wrth ei gilydd?
- 3. Beth sy'n gwahaniaethu MLOps oddi wrth ModelOps ac AIOps?
- 4. A allwch chi ddweud wrthyf rai o fanteision MLOps?
- 5. A allwch chi ddweud wrthyf gydrannau MLOps?
- 6. Pa risgiau a ddaw yn sgil defnyddio gwyddor data?
- 7. Allwch chi egluro, beth yw drifft model?
- 8. Sawl ffordd wahanol y gellir defnyddio MLOps, yn eich barn chi?
- 9. Beth sy'n gwahanu defnydd statig oddi wrth leoli deinamig?
- 10. Pa dechnegau profi cynhyrchu ydych chi'n ymwybodol ohonynt?
- 11. Beth sy'n gwahaniaethu prosesu ffrwd o brosesu swp?
- 12. Beth ydych chi'n ei olygu wrth Hyfforddi Gweini Sgiw?
- 13. Beth ydych chi'n ei olygu wrth Gofrestru Enghreifftiol?
- 14. Allwch chi ymhelaethu ar fanteision Cofrestrfa Enghreifftiol?
- 15. Allwch chi egluro bod y dechneg Hyrwyddwr-Her yn gweithio?
- 16. Disgrifiwch gymwysiadau cylch bywyd MLOps ar lefel menter?
- Casgliad
Mae cwmnïau'n defnyddio technolegau sy'n dod i'r amlwg fel deallusrwydd artiffisial (AI) a dysgu peiriant (ML) yn amlach i gynyddu hygyrchedd y cyhoedd i wybodaeth a gwasanaethau.
Mae'r technolegau hyn yn cael eu defnyddio fwyfwy mewn amrywiaeth o sectorau, gan gynnwys bancio, cyllid, manwerthu, gweithgynhyrchu, a hyd yn oed gofal iechyd.
Mae galw cynyddol am wyddonwyr data, peirianwyr dysgu peiriannau, a pheirianwyr mewn deallusrwydd artiffisial gan nifer cynyddol o gwmnïau.
Gwybod y posib dysgu peiriant Mae cwestiynau cyfweliad gweithrediad y gallai llogi rheolwyr a recriwtwyr eu peri i chi yn hanfodol os ydych chi am weithio yn y meysydd ML neu MLOps.
Gallwch ddysgu sut i ymateb i rai o gwestiynau cyfweliad MLOps yn y swydd hon wrth i chi weithio tuag at gael eich swydd ddelfrydol.
1. Beth yw ystyr MLOps?
Mae'r pwnc o weithredu modelau ML yn ffocws i MLOps, a elwir hefyd yn Machine Learning Operations, maes sy'n datblygu o fewn yr arena AI/DS/ML mwy mawr.
Prif nod y dull peirianneg meddalwedd a'r diwylliant o'r enw MLOps yw integreiddio'r broses o greu modelau dysgu peiriannau / gwyddor data a'u gweithrediad dilynol (Ops).
Mae DevOps confensiynol ac MLOps yn rhannu rhai tebygrwydd, fodd bynnag, mae MLOps hefyd yn wahanol iawn i DevOps traddodiadol.
Mae MLOps yn ychwanegu haen newydd o gymhlethdod trwy ganolbwyntio ar ddata, tra bod DevOps yn canolbwyntio'n bennaf ar weithredu datganiadau cod a meddalwedd na all fod yn wladwriaethol.
Y cyfuniad o ML, Data, ac Ops yw'r hyn sy'n rhoi ei enw cyffredin i MLOps (dysgu peiriannau, peirianneg data, a DevOps).
2. Sut mae gwyddonwyr data, peirianwyr data, a pheirianwyr ML yn amrywio oddi wrth ei gilydd?
Mae'n amrywio, yn fy marn i, yn dibynnu ar y cwmni. Mae'r amgylchedd ar gyfer cludo a thrawsnewid data, yn ogystal â'i storio, yn cael ei adeiladu gan beirianwyr data.
Mae gwyddonwyr data yn arbenigwyr mewn defnyddio technegau gwyddonol ac ystadegol i ddadansoddi data a dod i gasgliadau, gan gynnwys rhagfynegi ymddygiad yn y dyfodol yn seiliedig ar y tueddiadau sydd ar waith yn awr.
Roedd peirianwyr meddalwedd yn astudio gweithrediadau a rheoli seilwaith lleoli ychydig flynyddoedd yn ôl. Roedd timau Ops, ar y llaw arall, yn astudio datblygiad wrth ddefnyddio seilwaith fel cod. Cynhyrchwyd safbwynt DevOps gan y ddwy ffrwd hyn.
Mae MLOps yn yr un categori â Gwyddonydd Data a Pheiriannydd Data. Mae peirianwyr data yn ennill gwybodaeth am y seilwaith sydd ei angen i gefnogi cylchoedd bywyd model a chreu piblinellau ar gyfer hyfforddiant parhaus.
Mae gwyddonwyr data yn ceisio datblygu eu galluoedd defnyddio model a sgorio.
Mae piblinell ddata gradd cynhyrchu yn cael ei hadeiladu gan beirianwyr ML gan ddefnyddio'r seilwaith sy'n trawsnewid data crai yn fewnbwn sydd ei angen ar fodel gwyddor data, yn cynnal ac yn rhedeg y model, ac yn allbynnu set ddata â sgôr i systemau i lawr yr afon.
Mae peirianwyr data a gwyddonwyr data yn gallu dod yn beirianwyr ML.
3. Beth sy'n gwahaniaethu MLOps oddi wrth ModelOps ac AIOps?
Wrth adeiladu o'r dechrau i'r diwedd algorithmau dysgu peiriannau, Mae MLOps yn gymhwysiad DevOps sy'n cynnwys casglu data, rhag-brosesu data, creu modelau, defnyddio modelau wrth gynhyrchu, monitro modelau wrth gynhyrchu, ac uwchraddio model o bryd i'w gilydd.
Gelwir y defnydd o DevOps wrth drin gweithrediad cyfan unrhyw algorithmau, megis Modelau Seiliedig ar Reolau, yn ModelOps.
AI Ops yn defnyddio egwyddorion DevOps i greu apiau AI o'r dechrau.
4. A allwch chi ddweud wrthyf rai o fanteision MLOps?
- Gall gwyddonwyr data a datblygwyr MLOps ailgynnal treialon yn gyflym i sicrhau bod modelau’n cael eu hyfforddi a’u hasesu’n briodol gan fod MLOps yn helpu i awtomeiddio’r cyfan neu’r rhan fwyaf o’r tasgau/camau yn y MDLC (cylch oes datblygu model). Yn ogystal trwyddedau data a fersiynau model.
- Mae rhoi syniadau MLOps ar waith yn galluogi Peirianwyr Data a Gwyddonwyr Data i gael mynediad anghyfyngedig i setiau data wedi’u meithrin a’u curadu, sy’n cyflymu datblygiad modelau yn esbonyddol.
- Bydd gwyddonwyr data yn gallu cwympo’n ôl ar y model a berfformiodd yn well os nad yw’r iteriad presennol yn bodloni’r disgwyliadau, diolch i’r gallu i gael fersiynau o fodelau a setiau data, a fydd yn gwella llwybr archwilio’r model yn sylweddol.
- Gan fod dulliau MLOps yn dibynnu'n gryf ar DevOps, maent hefyd yn ymgorffori nifer o gysyniadau CI/CD, sy'n gwella'r ansawdd a dibynadwyedd y cod.
5. A allwch chi ddweud wrthyf gydrannau MLOps?
dylunio: Mae MLOps yn cynnwys meddwl dylunio yn helaeth. Gan ddechrau gyda natur y mater, profi damcaniaethau, pensaernïaeth, a defnydd
Adeiladu model: Mae profi a dilysu modelau yn rhan o'r cam hwn, ynghyd â'r piblinellau peirianneg data ac arbrofi i sefydlu'r systemau dysgu peiriannau gorau.
Gweithrediadau: Rhaid gweithredu'r model fel rhan o'r gweithrediadau a'i wirio a'i werthuso'n barhaus. Yna caiff y prosesau CI/CD eu monitro a dechreuir defnyddio offeryn cerddorfaol.
6. Pa risgiau a ddaw yn sgil defnyddio gwyddor data?
- Mae'n anodd graddio'r model ar draws y cwmni.
- Heb rybudd, mae'r model yn cau i lawr ac yn stopio gweithredu.
- Yn bennaf, mae cywirdeb y modelau yn gwaethygu gydag amser.
- Mae'r model yn gwneud rhagfynegiadau anghywir yn seiliedig ar arsylwad penodol na ellir ei archwilio ymhellach.
- Dylai gwyddonwyr data hefyd gynnal modelau, ond maent yn ddrud.
- Gellir defnyddio MLOps i leihau'r risgiau hyn.
7. Allwch chi egluro, beth yw drifft model?
Pan fydd perfformiad cam casglu model (gan ddefnyddio data byd go iawn) yn dirywio o'i berfformiad cyfnod hyfforddi, gelwir hyn yn ddrifft model, a elwir hefyd yn ddrifft syniad (gan ddefnyddio data hanesyddol, wedi'i labelu).
Mae perfformiad y model yn gwyro o'i gymharu â'r cyfnodau hyfforddi a gweini, a dyna pam yr enw “train/service sgiw.”
Ffactorau niferus, gan gynnwys:
- Mae'r ffordd sylfaenol o ddosbarthu data wedi newid.
- Roedd yr hyfforddiant yn canolbwyntio ar nifer fach o gategorïau, fodd bynnag, roedd newid amgylcheddol a ddigwyddodd newydd ychwanegu maes arall.
- Mewn anawsterau NLP, mae gan ddata'r byd go iawn swm anghymesur o fwy o docynnau rhif na'r data hyfforddi.
- Digwyddiadau annisgwyl, fel model a adeiladwyd ar ddata cyn-COVID y rhagwelir y bydd yn perfformio'n sylweddol waeth ar ddata a gasglwyd yn ystod yr epidemig COVID-19.
Mae angen monitro perfformiad y model yn barhaus bob amser er mwyn nodi drifft model.
Mae angen ailhyfforddi modelau bron bob amser fel ateb pan fo dirywiad cyson ym mherfformiad y model; rhaid nodi'r rheswm dros y dirywiad a defnyddio gweithdrefnau trin priodol.
8. Sawl ffordd wahanol y gellir defnyddio MLOps, yn eich barn chi?
Mae tri dull o roi MLOps ar waith:
MLOps lefel 0 (Proses â Llaw): Ar y lefel hon, mae pob cam - gan gynnwys paratoi data, dadansoddi a hyfforddi - yn cael eu perfformio â llaw. Rhaid cyflawni pob cam â llaw, yn ogystal â'r trawsnewid o un i'r llall.
Y rhagosodiad sylfaenol yw mai dim ond nifer fach o fodelau nad ydynt yn cael eu diweddaru'n aml y mae eich tîm gwyddor data yn eu rheoli.
O ganlyniad, nid oes Integreiddio Parhaus (CI) na Defnydd Parhaus (CD), ac mae profi'r cod fel arfer yn cael ei integreiddio i gyflawni sgriptiau neu gyflawni llyfr nodiadau, gyda defnydd yn digwydd mewn microwasanaeth gyda REST API.
MLOps lefel 1 (awtomatiaeth y biblinell ML): Trwy awtomeiddio'r broses ML, yr amcan yw hyfforddi'r model (CT) yn barhaus. Gallwch gyflawni darpariaeth gwasanaeth rhagfynegi model parhaus yn y modd hwn.
Mae ein defnydd o bibell hyfforddi gyfan yn sicrhau bod y model yn cael ei hyfforddi'n awtomatig mewn cynhyrchu gan ddefnyddio data newydd yn seiliedig ar sbardunau piblinell gweithredol.
MLOps lefel 2 (awtomatiaeth y biblinell CI/CD): Mae'n mynd un cam yn uwch na lefel MLOps. Mae angen system CI/CD awtomataidd gref os ydych chi am ddiweddaru piblinellau cynhyrchu yn gyflym ac yn ddibynadwy:
- Rydych chi'n creu cod ffynhonnell ac yn cynnal nifer o brofion trwy gydol y cam CI. Pecynnau, nwyddau gweithredadwy, ac arteffactau yw allbynnau'r llwyfan, a fydd yn cael eu defnyddio yn ddiweddarach.
- Mae'r arteffactau a grëwyd gan y cam CI yn cael eu defnyddio i'r amgylchedd targed yn ystod y cam CD. Arfaeth a ddefnyddir gyda gweithrediad y model diwygiedig yw allbwn y cam.
- Cyn i'r biblinell ddechrau iteriad newydd o'r arbrawf, rhaid i wyddonwyr data barhau i wneud y cam dadansoddi data a model â llaw.
9. Beth sy'n gwahanu defnydd statig oddi wrth leoli deinamig?
Mae'r model wedi'i hyfforddi all-lein ar gyfer Defnydd Statig. Mewn geiriau eraill, rydym yn hyfforddi'r model yn union unwaith ac yna'n ei ddefnyddio am gyfnod. Ar ôl i'r model gael ei hyfforddi'n lleol, caiff ei storio a'i anfon at y gweinydd i'w ddefnyddio i gynhyrchu rhagfynegiadau amser real.
Yna caiff y model ei ddosbarthu fel meddalwedd cymhwysiad gosodadwy. rhaglen sy'n caniatáu ar gyfer sgorio swp o geisiadau, fel enghraifft.
Mae'r model wedi'i hyfforddi ar-lein ar gyfer Defnydd Dynamig. Hynny yw, mae data newydd yn cael ei ychwanegu'n gyson at y system, ac mae'r model yn cael ei ddiweddaru'n barhaus i gyfrif amdano.
O ganlyniad, gallwch chi wneud rhagfynegiadau gan ddefnyddio gweinydd yn ôl y galw. Ar ôl hynny, mae'r model yn cael ei ddefnyddio trwy gael ei gyflenwi fel pwynt terfyn API sy'n ymateb i ymholiadau defnyddwyr, gan ddefnyddio fframwaith gwe fel Fflasg neu FastAPI.
10. Pa dechnegau profi cynhyrchu ydych chi'n ymwybodol ohonynt?
Profi swp: Trwy gynnal profion mewn lleoliad sy'n wahanol i amgylchedd ei hyfforddiant, mae'n gwirio'r model. Gan ddefnyddio metrigau o ddewis, megis cywirdeb, RMSE, ac ati, cynhelir profion swp ar grŵp o samplau data i wirio casgliad model.
Gellir cynnal profion swp ar amrywiaeth o lwyfannau cyfrifiadurol, megis gweinydd prawf, gweinydd o bell, neu'r cwmwl. Yn nodweddiadol, mae'r model yn cael ei ddarparu fel ffeil cyfresol, sy'n cael ei lwytho fel gwrthrych a'i gasglu o ddata prawf.
Mae profion / B: Fe'i defnyddir yn aml ar gyfer dadansoddi ymgyrchoedd marchnata yn ogystal ag ar gyfer dylunio gwasanaethau (gwefannau, cymwysiadau symudol, ac ati).
Yn seiliedig ar y cwmni neu weithrediadau, defnyddir dulliau ystadegol i ddadansoddi canlyniadau profion A/B i benderfynu pa fodel fydd yn perfformio'n well wrth gynhyrchu. Fel arfer, cynhelir profion A / B yn y ffordd ganlynol:
- Mae data byw neu amser real yn cael ei rannu neu ei rannu'n ddwy set, Set A a Set B.
- Anfonir data Set A i'r model hen ffasiwn, tra bod data Set B yn cael ei anfon i'r model wedi'i ddiweddaru.
- Yn dibynnu ar yr achos neu brosesau defnydd busnes, gellir defnyddio sawl dull ystadegol i werthuso perfformiad model (er enghraifft, cywirdeb, manwl gywirdeb, ac ati) i benderfynu a yw'r model newydd (model B) yn perfformio'n well na'r hen fodel (model A).
- Yna rydym yn cynnal profion damcaniaeth ystadegol: Mae'r rhagdybiaeth nwl yn dweud nad yw'r model newydd yn cael unrhyw effaith ar werth cyfartalog y dangosyddion busnes sy'n cael eu monitro. Yn ôl y rhagdybiaeth amgen, mae'r model newydd yn cynyddu gwerth cyfartalog y dangosyddion busnes monitro.
- Yn olaf, rydym yn asesu a yw'r model newydd yn arwain at welliant sylweddol mewn rhai DPAau busnes.
Prawf cysgod neu lwyfan: Mae model yn cael ei werthuso mewn dyblyg o amgylchedd cynhyrchu cyn ei ddefnyddio mewn cynhyrchu (amgylchedd llwyfannu).
Mae hyn yn hanfodol ar gyfer pennu perfformiad y model gyda data amser real a dilysu gwytnwch y model. yn cael ei wneud trwy gasglu'r un data â'r biblinell gynhyrchu a chyflwyno'r gangen ddatblygedig neu fodel i'w brofi ar weinydd llwyfannu.
Yr unig anfantais yw na fydd unrhyw ddewisiadau busnes yn cael eu gwneud ar y gweinydd llwyfannu nac yn weladwy i ddefnyddwyr terfynol o ganlyniad i'r gangen ddatblygu.
Bydd gwydnwch a pherfformiad y model yn cael eu hasesu'n ystadegol gan ddefnyddio canlyniadau'r amgylchedd llwyfannu gan ddefnyddio'r metrigau priodol.
11. Beth sy'n gwahaniaethu prosesu ffrwd o brosesu swp?
Gallwn drin y nodweddion a ddefnyddiwn i gynhyrchu ein rhagolygon amser real gan ddefnyddio dau ddull prosesu: swp a ffrwd.
Proses swp nodweddion o amser blaenorol ar gyfer gwrthrych penodol, a ddefnyddir wedyn i gynhyrchu rhagfynegiadau amser real.
- Yma, rydym yn gallu gwneud cyfrifiadau nodwedd dwys all-lein a chael y data wedi'i baratoi ar gyfer casgliad cyflym.
- Nodweddion, fodd bynnag, oes ers iddynt gael eu pennu ymlaen llaw yn y gorffennol. Gallai hyn fod yn anfantais fawr os yw eich prognosis yn seiliedig ar ddigwyddiadau diweddar. (Er enghraifft, nodi trafodion twyllodrus cyn gynted ag y bo modd.)
Gyda nodweddion ffrydio bron amser real ar gyfer endid penodol, cynhelir y casgliad wrth brosesu nant ar set benodol o fewnbynnau.
- Yma, trwy roi nodweddion ffrydio amser real i'r model, gallwn gael rhagfynegiadau mwy cywir.
- Fodd bynnag, mae angen seilwaith ychwanegol ar gyfer prosesu ffrydiau a chynnal ffrydiau data (Kafka, Kinesis, ac ati). (Apache Flink, Beam, ac ati)
12. Beth ydych chi'n ei olygu wrth Hyfforddi Gweini Sgiw?
Gelwir y gwahaniaeth rhwng perfformiad wrth weini a pherfformiad yn ystod hyfforddiant yn sgiw gwasanaethu hyfforddi. Gall y ffactorau canlynol achosi'r gogwydd hwn:
- Gwahaniaeth yn y modd yr ydych yn trin data rhwng y piblinellau ar gyfer gweini a hyfforddiant.
- Symudiad yn y data o'ch hyfforddiant i'ch gwasanaeth.
- Sianel adborth rhwng eich algorithm a'ch model.
13. Beth ydych chi'n ei olygu wrth Gofrestru Enghreifftiol?
Mae'r Gofrestrfa Fodel yn storfa ganolog lle gall crewyr modelau gyhoeddi modelau sy'n addas i'w defnyddio wrth gynhyrchu.
Gall datblygwyr gydweithio â thimau a rhanddeiliaid eraill i reoli hyd oes yr holl fodelau o fewn y busnes gan ddefnyddio'r gofrestrfa. Gall y modelau hyfforddedig gael eu lanlwytho i'r gofrestr fodel gan wyddonydd data.
Mae'r modelau'n cael eu paratoi i'w profi, eu dilysu, a'u defnyddio i gynhyrchu unwaith y byddant ar y gofrestr. Yn ogystal, mae modelau hyfforddedig yn cael eu storio mewn cofrestrfeydd model i gael mynediad cyflym iddynt gan unrhyw raglen neu wasanaeth integredig.
Er mwyn profi, gwerthuso a defnyddio'r model i gynhyrchu, datblygwyr meddalwedd a gall adolygwyr adnabod a dewis yn gyflym y fersiwn orau o'r modelau hyfforddedig (yn seiliedig ar y meini prawf gwerthuso).
14. Allwch chi ymhelaethu ar fanteision Cofrestrfa Enghreifftiol?
Mae'r canlynol yn rhai ffyrdd y mae cofrestrfa fodel yn symleiddio rheolaeth cylch bywyd model:
- I'w gwneud yn haws eu defnyddio, arbedwch y gofynion amser rhedeg a metadata ar gyfer eich modelau hyfforddedig.
- Dylai eich modelau hyfforddedig, wedi'u defnyddio ac wedi ymddeol gael eu cofrestru, eu holrhain, a'u fersiwn mewn ystorfa ganolog, chwiliadwy.
- Creu piblinellau awtomataidd sy'n galluogi cyflwyno, hyfforddi ac integreiddio'ch model cynhyrchu yn barhaus.
- Cymharwch fodelau sydd newydd eu hyfforddi (neu fodelau herwyr) yn yr amgylchedd llwyfannu â modelau sy'n gweithredu ym maes cynhyrchu ar hyn o bryd (modelau pencampwyr).
15. Allwch chi egluro bod y dechneg Hyrwyddwr-Her yn gweithio?
Mae'n bosibl profi penderfyniadau gweithredol amrywiol wrth gynhyrchu gan ddefnyddio techneg Champion Challenger. Mae'n debyg eich bod wedi clywed am brofion A/B yng nghyd-destun marchnata.
Er enghraifft, efallai y byddwch yn ysgrifennu dwy linell pwnc gwahanol a'u dosbarthu ar hap i'ch demograffeg targed er mwyn cynyddu'r gyfradd agored ar gyfer ymgyrch e-bost.
Mae'r system yn cofnodi perfformiad e-bost (hy, gweithred agored e-bost) mewn perthynas â'i linell pwnc, gan ganiatáu i chi gymharu cyfradd agored pob llinell bwnc i benderfynu pa un yw'r mwyaf effeithiol.
Mae Champion-Challenger yn debyg i brofion A/B yn hyn o beth. Gallwch ddefnyddio rhesymeg penderfyniad i werthuso pob canlyniad a dewis yr un mwyaf effeithiol wrth i chi arbrofi gyda gwahanol ddulliau i ddod i ddewis.
Mae'r model mwyaf llwyddiannus yn cyfateb i'r pencampwr. Yr heriwr cyntaf a'r rhestr gyfatebol o herwyr bellach yw'r cyfan sy'n bresennol yn y cyfnod dienyddio cyntaf yn lle'r pencampwr.
Dewisir yr hyrwyddwr gan y system ar gyfer cyflawni camau pellach mewn swydd.
Mae'r herwyr yn cyferbynnu â'i gilydd. Yna mae'r pencampwr newydd yn cael ei bennu gan yr herwr sy'n cynhyrchu'r canlyniadau gorau.
Mae'r tasgau sy'n gysylltiedig â'r broses gymharu hyrwyddwr-herwyr wedi'u rhestru isod yn fanylach:
- Gwerthuso pob un o'r modelau cystadleuol.
- Asesu'r sgorau terfynol.
- Cymharu canlyniadau'r gwerthusiad i sefydlu'r heriwr buddugol.
- Ychwanegu'r pencampwr ffres i'r archif
16. Disgrifiwch gymwysiadau cylch bywyd MLOps ar lefel menter?
Mae angen i ni roi'r gorau i ystyried dysgu peirianyddol fel arbrawf ailadroddol yn unig er mwyn i fodelau dysgu peiriant ddechrau cynhyrchu. MLOps yw'r undeb o beirianneg meddalwedd gyda dysgu peirianyddol.
Dylid dychmygu'r canlyniad terfynol felly. Felly, mae'n rhaid i'r cod ar gyfer cynnyrch technolegol gael ei brofi, yn swyddogaethol ac yn fodiwlaidd.
Mae gan MLOps oes sy'n debyg i lif dysgu peiriant confensiynol, ac eithrio bod y model yn cael ei gadw yn y broses nes ei gynhyrchu.
Yna mae Peirianwyr MLOps yn cadw llygad ar hyn i sicrhau mai ansawdd y model wrth gynhyrchu yw'r hyn a fwriedir.
Dyma rai achosion defnydd ar gyfer nifer o dechnolegau MLOps:
- Cofrestrfeydd Model: Dyma'r hyn y mae'n ymddangos. Mae timau mwy yn storio ac yn cadw golwg ar fodelau fersiwn mewn cofrestrfeydd model. Mae hyd yn oed mynd yn ôl i fersiwn flaenorol yn opsiwn.
- Storfa Nodweddion: Wrth ymdrin â setiau data mwy, gallai fod fersiynau gwahanol o'r setiau data dadansoddol ac is-setiau ar gyfer tasgau penodol. Mae storfa nodwedd yn ffordd flaengar, chwaethus o ddefnyddio gwaith paratoi data o rediadau cynharach neu gan dimau eraill hefyd.
- Storfeydd ar gyfer Metadata: Mae'n hanfodol monitro metadata'n gywir drwy gydol y broses gynhyrchu os yw data anstrwythuredig, megis data llun a thestun, i'w defnyddio'n llwyddiannus.
Casgliad
Mae'n hanfodol cofio bod y cyfwelydd, yn y mwyafrif o achosion, yn chwilio am system, tra bod yr ymgeisydd yn chwilio am ateb.
Mae'r cyntaf yn seiliedig ar eich sgiliau technegol, tra bod yr ail yn ymwneud â'r dull a ddefnyddiwch i ddangos eich cymhwysedd.
Mae nifer o weithdrefnau y dylech eu dilyn wrth ymateb i gwestiynau cyfweliad MLOps i helpu'r cyfwelydd i ddeall yn well sut rydych yn bwriadu asesu a mynd i'r afael â'r broblem dan sylw.
Mae eu crynodiad yn fwy ar yr adwaith anghywir na'r un cywir. Mae datrysiad yn adrodd stori, a'ch system chi yw'r enghraifft orau o'ch gwybodaeth a'ch gallu i gyfathrebu.
Gadael ymateb