Table of Contents[Ferstopje][Toanje]
- 1. Wat bedoele jo mei MLOps?
- 2. Hoe ferskille datawittenskippers, data-yngenieurs en ML-yngenieurs fan elkoar?
- 3. Wat ûnderskiedt MLOps fan ModelOps en AIOps?
- 4. Kin jo fertelle my wat fan 'e foardielen fan MLOps?
- 5. Kin jo fertelle my de komponinten fan MLOps?
- 6. Hokker risiko's komme mei it brûken fan gegevenswittenskip?
- 7. Kinne jo útlizze, wat is modeldrift?
- 8. Hoefolle ferskillende manieren kinne MLOps tapast wurde, neffens jo?
- 9. Wat skiedt statyske ynset fan dynamyske ynset?
- 10. Hokker produksjetesttechniken binne jo bewust fan?
- 11. Wat ûnderskiedt streamferwurking fan batchferwurking?
- 12. Wat bedoelst mei Training Serving Skew?
- 13. Wat bedoele jo mei Model Registry?
- 14. Kinne jo útwurkje oer de foardielen fan Model Registry?
- 15. Kin jo útlizze de Champion-Challenger technyk wurket?
- 16. Beskriuw de applikaasjes op ûndernimmingsnivo fan 'e MLOps-libbenssyklus?
- Konklúzje
Bedriuwen brûke opkommende technologyen lykas keunstmjittige yntelliginsje (AI) en masine learen (ML) faker om de tagonklikheid fan it publyk ta ynformaasje en tsjinsten te fergrutsjen.
Dizze technologyen wurde hieltyd mear brûkt yn in ferskaat oan sektoaren, ynklusyf bankieren, finânsjes, detailhannel, produksje, en sels sûnenssoarch.
Gegevenswittenskippers, yngenieurs foar masine learen, en yngenieurs yn keunstmjittige yntelliginsje binne yn fraach fan in tanimmend oantal bedriuwen.
It witten fan it mooglike masine learen fragen oer operaasje ynterview dy't ynhier fan managers en recruiters foar jo kinne stelle is essensjeel as jo wolle wurkje yn 'e ML- as MLOps-fjilden.
Jo kinne leare hoe't jo kinne reagearje op guon fan 'e MLOps-ynterviewfragen yn dizze post as jo wurkje oan it krijen fan jo dreambaan.
1. Wat bedoele jo mei MLOps?
It ûnderwerp fan it operasjonalisearjen fan ML-modellen is it fokus fan MLOps, ek wol bekend as Machine Learning Operations, in ûntwikkeljend fjild binnen de mear grutte AI / DS / ML-arena.
It haaddoel fan 'e software engineering oanpak en kultuer bekend as MLOps is it yntegrearjen fan it meitsjen fan masine learen / data wittenskip modellen en harren folgjende operasjonalisaasje (Ops).
Konvinsjonele DevOps en MLOps diele bepaalde oerienkomsten, lykwols, MLOps ferskilt ek sterk fan tradisjonele DevOps.
MLOps foeget in nije laach fan kompleksiteit ta troch te fokusjen op gegevens, wylst DevOps primêr rjochtet op it operasjonalisearjen fan koade en softwarereleases dy't net steatlik wêze kinne.
De kombinaasje fan ML, Data en Ops is wat MLOps syn mienskiplike namme jout (masjine-learen, data-engineering, en DevOps).
2. Hoe ferskille datawittenskippers, data-yngenieurs en ML-yngenieurs fan elkoar?
It ferskilt, nei myn miening, ôfhinklik fan it bedriuw. De omjouwing foar it ferfier en transformaasje fan gegevens, lykas har opslach, wurdt opboud troch data-yngenieurs.
Gegevenswittenskippers binne saakkundigen yn it brûken fan wittenskiplike en statistyske techniken om gegevens te analysearjen en konklúzjes te tekenjen, ynklusyf it meitsjen fan foarsizzingen oer takomstich gedrach basearre op de trends dy't no yn plak binne.
Software-yngenieurs studearren operaasjes en behearden in pear jier lyn ynsetynfrastruktuer. Ops-teams, oan 'e oare kant, studearren ûntwikkeling wylst se ynfrastruktuer as koade brûkten. In DevOps-posysje waard produsearre troch dizze twa streamen.
MLOps is yn deselde kategory as Data Scientist en Data Engineer. Data-yngenieurs krije kennis oer de ynfrastruktuer dy't nedich is om modellibben te stypjen en pipelines te meitsjen foar trochgeande training.
Gegevenswittenskippers besykje har modelynset en skoaremooglikheden te ûntwikkeljen.
In gegevenspipeline fan produksjegraad wurdt boud troch ML-yngenieurs dy't de ynfrastruktuer brûke dy't rûge gegevens transformeart yn 'e ynput dy't nedich is troch in gegevenswittenskipsmodel, hosts en rint it model, en útfiert in skoare dataset nei downstream-systemen.
Sawol data-yngenieurs as datawittenskippers binne yn steat om ML-yngenieurs te wurden.
3. Wat ûnderskiedt MLOps fan ModelOps en AIOps?
By it bouwen fan ein-oan-ein masine learen algoritmen, MLOps is in DevOps-applikaasje dy't gegevenssammeling, gegevensfoarferwurking, modeloanmeitsjen, modelynset yn produksje, modelmonitoring yn produksje, en periodike upgrade fan modellen omfettet.
It gebrûk fan DevOps by it behanneljen fan de hiele ymplemintaasje fan alle algoritmen, lykas Rule-Based Models, stiet bekend as ModelOps.
AI Op brûkt DevOps-prinsipes om AI-apps fanôf it begjin te meitsjen.
4. Kin jo fertelle my wat fan 'e foardielen fan MLOps?
- Gegevenswittenskippers en MLOps-ûntwikkelders kinne proeven fluch opnij útfiere om te soargjen dat modellen passend wurde oplaat en beoardiele, om't MLOps helpt by it automatisearjen fan alle of de measte taken / stappen yn 'e MDLC (modelûntwikkelingslibben). Dêrneist fergunnings gegevens en model ferzje.
- Troch MLOps-ideeën yn 'e praktyk te bringen kinne data-yngenieurs en datawittenskippers unbeheinde tagong hawwe ta kultivearre en gearstalde datasets, wat de ûntwikkeling fan modellen eksponentiell fersnelt.
- Gegevenswittenskippers sille werom kinne falle op it model dat better prestearre as de hjoeddeistige iteraasje net foldocht oan ferwachtingen, tanksij de mooglikheid om modellen en datasetten ferzje te hawwen, wat it modelkontrôlespoar signifikant sil ferbetterje.
- Om't MLOps-metoaden sterk fertrouwe op DevOps, omfetsje se ek in oantal CI/CD-konsepten, wat de kwaliteit en betrouberens fan 'e koade.
5. Kin jo fertelle my de komponinten fan MLOps?
Ûntwerp: MLOps befetsje swier ûntwerp tinken. Begjin mei de aard fan it probleem, testen fan hypotezen, arsjitektuer en ynset
Model gebou: Modeltesten en falidaasje binne diel fan dizze stap, tegearre mei de pipelines foar gegevenstechnyk en eksperiminten om de bêste masine-learsystemen op te stellen.
Operations: It model moat wurde ymplementearre as ûnderdiel fan 'e operaasjes en kontinu kontrolearre en evaluearre. De CI/CD-prosessen wurde dan kontrolearre en begon mei in orkestraasje-ark.
6. Hokker risiko's komme mei it brûken fan gegevenswittenskip?
- It is lestich om it model oer it bedriuw te skaaljen.
- Sûnder warskôging slút it model ôf en stopet mei funksjonearjen.
- Meastentiids wurdt de krektens fan 'e modellen slimmer mei de tiid.
- It model makket ûnkrekte foarsizzings basearre op in spesifike observaasje dy't net fierder ûndersocht wurde kin.
- Gegevenswittenskippers moatte ek modellen ûnderhâlde, mar se binne djoer.
- MLOps kinne brûkt wurde om dizze risiko's te ferminderjen.
7. Kinne jo útlizze, wat is modeldrift?
As de prestaasjes fan 'e konklúzjefaze fan in model (gebrûk fan gegevens yn 'e echte wrâld) efterútgong fan 'e prestaasjes fan' e trainingsfaze, wurdt dit bekend as modeldrift, ek wol ideedrift neamd (mei histoaryske, markearre gegevens).
De prestaasjes fan it model binne skeef yn fergeliking mei de trainings- en tsjinjefazen, fandêr de namme "skew train/serve."
Tal fan faktoaren, ynklusyf:
- De fûnemintele manier wêrop gegevens wurde ferspraat is feroare.
- De oplieding rjochte him op in lyts oantal kategoryen, lykwols, in miljeu ferskowing dy't krekt plakfûn hat in oar gebiet tafoege.
- Yn NLP-swierrichheden hawwe de gegevens yn 'e echte wrâld in ûnevenredich gruttere hoemannichte oantal tokens dan de trainingsgegevens.
- Unferwachte foarfallen, lykas in model boud op pre-COVID-gegevens dy't foarsein wurdt om signifikant minder te prestearjen op gegevens sammele tidens de COVID-19-epidemy.
It kontinu kontrolearjen fan de prestaasjes fan it model is altyd nedich om modeldrift te identifisearjen.
Modeloplieding is hast altyd nedich as remedie as der in oanhâldende delgong is yn modelprestaasjes; de reden foar de delgong moat wurde identifisearre en passende behannelingprosedueres moatte wurde brûkt.
8. Hoefolle ferskillende manieren kinne MLOps tapast wurde, neffens jo?
D'r binne trije metoaden om MLOps yn 'e praktyk te bringen:
MLOps nivo 0 (Hânlieding): Op dit nivo wurde alle stappen - ynklusyf gegevenstarieding, analyse en training - mei de hân útfierd. Elke poadium moat mei de hân wurde útfierd, lykas de oergong fan de iene nei de folgjende.
It ûnderlizzende útgongspunt is dat jo team fan gegevenswittenskippen allinich in lyts oantal modellen beheart dy't net faak wurde bywurke.
As gefolch is d'r gjin Continuous Integration (CI) of Continuous Deployment (CD), en it testen fan de koade is typysk yntegreare yn skriptútfiering of notebookútfiering, mei ynset dy't plakfynt yn in mikrotsjinst mei in REST API.
MLOps nivo 1 (automatisearring fan de ML pipeline): Troch it ML-proses te automatisearjen is it doel it model (CT) kontinu op te trenen. Jo kinne op dizze manier trochgeande levering fan modelfoarsizzingstsjinsten berikke.
Us ynset fan in heule trainingpipeline soarget derfoar dat it model automatysk wurdt traind yn produksje mei gebrûk fan nije gegevens basearre op aktive pipeline-triggers.
MLOps nivo 2 (automatisearring fan de CI/CD pipeline): It giet ien stap boppe MLOps nivo. In sterk automatisearre CI / CD-systeem is nedich as jo pipelines yn produksje fluch en betrouber wolle bywurkje:
- Jo meitsje boarnekoade en fiere ferskate tests út yn 'e CI-poadium. Pakketten, útfierbere bestannen en artefakten binne de útgongen fan it poadium, dy't op in letter momint sille wurde ynset.
- De artefakten makke troch it CI-poadium wurde ynset yn 'e doelomjouwing tidens de CD-stap. In ynset pipeline mei de herziene model-ymplemintaasje is de útfier fan it poadium.
- Foardat de pipeline in nije iteraasje fan it eksperimint begjint, moatte gegevenswittenskippers noch de faze fan gegevens en modelanalyse manuell dwaan.
9. Wat skiedt statyske ynset fan dynamyske ynset?
It model wurdt oplaat offline foar Statyske ynset. Mei oare wurden, wy traine it model ien kear krekt en brûke it dan foar in skoft. Neidat it model lokaal is oplaat, wurdt it opslein en stjoerd nei de tsjinner om te brûken om real-time foarsizzingen te produsearjen.
It model wurdt dan ferspraat as ynstalleare applikaasjesoftware. in programma dat mooglik makket batch skoare fan fersiken, as yllustraasje.
It model wurdt oplaat online foar Dynamyske ynset. Dat is, nije gegevens wurde konstant tafoege oan it systeem, en it model wurdt kontinu bywurke om derfan te rekkenjen.
As gefolch kinne jo foarsizzings meitsje mei in server op oanfraach. Dêrnei wurdt it model yn gebrûk nommen troch te leverjen as in API-einpunt dat reagearret op brûkersfragen, mei in webramt lykas Flask of FastAPI.
10. Hokker produksjetesttechniken binne jo bewust fan?
Batch testen: Troch testen út te fieren yn in ynstelling dy't oars is as dy fan har trainingsomjouwing, ferifieart it it model. Mei help fan metriken fan kar, lykas krektens, RMSE, ensfh., wurdt batchtesten dien op in groep gegevenssamples om modelynferinsje te ferifiearjen.
Batch-testen kinne wurde útfierd op in ferskaat oan komputerplatfoarms, lykas in testtsjinner, in tsjinner op ôfstân of de wolk. Typysk wurdt it model levere as in serialisearre bestân, dat wurdt laden as in objekt en ôflaat fan testgegevens.
A / B testen: It wurdt faak brûkt foar it analysearjen fan marketingkampanjes en ek foar it ûntwerp fan tsjinsten (websides, mobile applikaasjes, ensfh.).
Op grûn fan it bedriuw as operaasjes wurde statistyske oanpak brûkt om de resultaten fan A / B-testen te analysearjen om te besluten hokker model better sil prestearje yn produksje. Gewoanlik wurdt A / B-testen dien op 'e folgjende manier:
- Live as real-time gegevens binne ferdield of segmentearre yn twa sets, Set A en Set B.
- Set A-gegevens wurde stjoerd nei it ferâldere model, wylst Set B-gegevens nei it bywurke model stjoerd wurde.
- Ofhinklik fan 'e saak of prosessen foar saaklik gebrûk, kinne ferskate statistyske oanpak brûkt wurde om modelprestaasjes te evaluearjen (Bygelyks krektens, presyzje, ensfh.) Om te bepalen oft it nije model (model B) it âlde model (model A) útkomt.
- Wy dogge dan statistyske hypoteze-testen: De nulhypoteze seit dat it nije model gjin effekt hat op 'e gemiddelde wearde fan' e saaklike yndikatoaren dy't wurde kontrolearre. Neffens de alternative hypoteze fergruttet it nije model de gemiddelde wearde fan 'e tafersjochbedriuw yndikatoaren.
- As lêste beoardielje wy as it nije model resulteart yn in signifikante ferbettering yn bepaalde saaklike KPI's.
In skaad- of poadiumtest: In model wurdt evaluearre yn in duplikaat fan in produksjeomjouwing foardat it brûkt wurdt yn produksje (staging-omjouwing).
Dit is krúsjaal foar it bepalen fan de prestaasjes fan it model mei realtime gegevens en it validearjen fan de fearkrêft fan it model. wurdt útfierd troch deselde gegevens ôf te lieden as de produksjepipeline en it leverjen fan de ûntwikkele tûke as in model om te testen op in staging-tsjinner.
It ienige nadeel is dat gjin saaklike karren sille wurde makke op 'e staging-tsjinner of sichtber foar ein brûkers as gefolch fan' e ûntwikkelingstak.
De fearkrêft en prestaasjes fan it model sille statistysk wurde beoardiele mei de resultaten fan 'e staging-omjouwing mei de passende metriken.
11. Wat ûnderskiedt streamferwurking fan batchferwurking?
Wy kinne de skaaimerken manipulearje dy't wy brûke om ús real-time prognosen te produsearjen mei twa ferwurkingsmetoaden: batch en stream.
Batch proses funksjes fan in foarôfgeand punt yn 'e tiid foar in spesifyk objekt, dat dan wurdt brûkt om real-time foarsizzingen te generearjen.
- Hjir kinne wy yntinsive funksjeberekkeningen offline dwaan en de gegevens hawwe taret op rappe konklúzjes.
- Features, lykwols, in leeftyd sûnt se waarden foarbeskaaide yn it ferline. Dit kin in grut nadeel wêze as jo prognose basearre is op resinte foarfallen. (Bygelyks identifisearjen fan frauduleuze transaksjes sa gau as mooglik.)
Mei hast realtime, streamingfunksjes foar in spesifike entiteit, wurdt de konklúzje útfierd yn streamferwurking op in bepaalde set ynputs.
- Hjir kinne wy troch it model realtime streamingfunksjes te jaan, krekter foarsizzingen krije.
- Ekstra ynfrastruktuer is lykwols nedich foar streamferwurking en om gegevensstreamen te behâlden (Kafka, Kinesis, ensfh.). (Apache Flink, Beam, ensfh.)
12. Wat bedoelst mei Training Serving Skew?
It ferskil tusken prestaasjes by it tsjinjen en prestaasjes tidens training is bekend as de training-servearjende skew. Dizze skew kin wurde feroarsake troch de folgjende faktoaren:
- In ferskil yn hoe't jo gegevens behannelje tusken de pipelines foar tsjinjen en training.
- In ferskowing yn 'e gegevens fan jo training nei jo tsjinst.
- In feedbackkanaal tusken jo algoritme en model.
13. Wat bedoele jo mei Model Registry?
Model Registry is in sintraal repository wêr't modelmakkers modellen kinne publisearje dy't geskikt binne foar gebrûk yn produksje.
Untwikkelders kinne gearwurkje mei oare teams en belanghawwenden om de libbensduur fan alle modellen binnen it bedriuw te behearjen mei it register. De oplaat modellen kinne wurde upload nei it modelregister troch in gegevenswittenskipper.
De modellen wurde taret foar testen, falidaasje en ynset nei produksje as se ienris yn it register binne. Derneist wurde oplaat modellen opslein yn modelregisters foar rappe tagong troch elke yntegreare applikaasje of tsjinst.
Om it model te testen, evaluearje en yn te setten foar produksje, softwareûntwikkelders en resinsinten kinne fluch werkenne en kieze krekt de bêste ferzje fan de oplaat modellen (basearre op de evaluaasje kritearia).
14. Kinne jo útwurkje oer de foardielen fan Model Registry?
De folgjende binne wat manieren wêrop modelregistraasje it behear fan modellibben streamlines:
- Om de ynset makliker te meitsjen, bewarje de runtime-easken en metadata foar jo trained modellen.
- Jo trained, ynset, en pensjoen modellen moatte wurde registrearre, folge en ferzje yn in sintralisearre, trochsykber repository.
- Meitsje automatisearre pipelines dy't trochgeande levering, training en yntegraasje fan jo produksjemodel mooglik meitsje.
- Fergelykje nij oplaat modellen (as útdagermodellen) yn 'e staging-omjouwing mei modellen dy't op it stuit wurkje yn produksje (kampioenmodellen).
15. Kin jo útlizze de Champion-Challenger technyk wurket?
It is mooglik om ferskate operasjonele besluten te testen yn produksje mei in Champion Challenger-technyk. Jo hawwe wierskynlik heard oer A / B-testen yn 'e kontekst fan marketing.
Jo kinne bygelyks twa ûnderskate ûnderwerprigels skriuwe en se willekeurich ferspriede nei jo doeldemografyske om it iepen taryf foar in e-postkampanje te maksimalisearjen.
It systeem logt de prestaasjes fan in e-post (dat wol sizze, e-post iepen aksje) yn relaasje ta de ûnderwerprigel, wêrtroch jo de iepeningsrate fan elke ûnderwerpline kinne fergelykje om te bepalen hokker it meast effektyf is.
Champion-Challenger is yn dit ferbân te fergelykjen mei A / B-testen. Jo kinne beslute logika te evaluearjen elke útkomst en selektearje de meast effektive as jo eksperimintearje mei ferskate metoaden om te kommen ta in kar.
It meast súksesfolle model korrelearret mei de kampioen. De earste útdager en de oerienkommende list fan útdagers binne no alles wat oanwêzich is yn 'e earste útfieringsfaze ynstee fan de kampioen.
De kampioen wurdt keazen troch it systeem foar fierdere wurkstap útfieringen.
De útdagers wurde mei-inoar kontrastearre. De nije kampioen wurdt dan bepaald troch de útdager dy't de grutste resultaten produsearret.
De taken belutsen by it proses foar fergeliking fan kampioen-útdager wurde hjirûnder yn mear detail neamd:
- Evaluearje elk fan 'e rivalisearjende modellen.
- It beoardieljen fan de lêste skoares.
- Fergelykje de evaluaasjeresultaten om de oerwinnende útdager te fêstigjen.
- De frisse kampioen tafoegje oan it argyf
16. Beskriuw de applikaasjes op ûndernimmingsnivo fan 'e MLOps-libbenssyklus?
Wy moatte ophâlde mei it beskôgjen fan masine-learen as allinich in iteratyf eksperimint om masine-learmodellen yn produksje yn te gean. MLOps is de uny fan software engineering mei masine learen.
It ôfmakke resultaat moat as sadanich foarsteld wurde. Dêrom moat de koade foar in technologysk produkt wurde hifke, funksjoneel en modulêr.
MLOps hat in lifespan dy't te fergelykjen is mei in konvinsjonele masine-learenstream, mei útsûndering dat it model yn it proses wurdt hâlden oant produksje.
De MLOps-yngenieurs hâlde dit dan yn 'e gaten om te soargjen dat de modelkwaliteit yn produksje is wat de bedoeling is.
Hjir binne wat gebrûk-gefallen foar ferskate fan 'e MLOps-technologyen:
- Modelregistraasjes: It is wat it liket te wêzen. Gruttere teams bewarje en ûnderhâlde spoar fan ferzjemodellen yn modelregistraasjes. Sels weromgean nei in eardere ferzje is in opsje.
- Feature Store: By it omgean mei gruttere datasets kinne d'r ferskate ferzjes wêze fan 'e analytyske datasets en subsets foar spesifike taken. In funksje-winkel is in nijsgjirrige, smaakfol manier om gegevenstariedingswurk te brûken fan eardere runs of ek fan oare teams.
- Winkels foar metadata: It is krúsjaal om metadata goed te kontrolearjen yn 'e heule produksje as net-strukturearre gegevens, lykas ôfbyldings- en tekstgegevens, mei súkses moatte wurde brûkt.
Konklúzje
It is krúsjaal om yn gedachten te hâlden dat, yn 'e mearderheid fan' e gefallen, de ynterviewer op syk is nei in systeem, wylst de kandidaat in oplossing siket.
De earste is basearre op jo technyske feardigens, wylst de twadde alles giet oer de metoade dy't jo brûke om jo kompetinsje te demonstrearjen.
D'r binne ferskate prosedueres dy't jo moatte nimme as jo reagearje op MLOps-ynterviewfragen om de ynterviner te helpen better te begripen hoe't jo fan doel binne it probleem by de hân te beoardieljen en oan te pakken.
Har konsintraasje is mear op 'e ferkearde reaksje dan op' e juste. In oplossing fertelt in ferhaal, en jo systeem is de bêste yllustraasje fan jo kennis en kapasiteit foar kommunikaasje.
Leave a Reply