Clár na nÁbhar[Folaigh][Taispeáin]
- 1. Cad atá i gceist agat le MLOps?
- 2. Conas a athraíonn eolaithe sonraí, innealtóirí sonraí agus innealtóirí ML óna chéile?
- 3. Cad a dhéanann idirdhealú idir MLOps agus ModelOps agus AIOps?
- 4. An féidir leat cuid de na buntáistí a bhaineann le MLOps a insint dom?
- 5. An féidir leat comhpháirteanna MLOps a insint dom?
- 6. Cad iad na rioscaí a bhaineann le húsáid eolaíocht sonraí?
- 7. An féidir leat a mhíniú, cad is sruth múnla ann?
- 8. Cé mhéad bealaí éagsúla is féidir MLOps a chur i bhfeidhm, i do thuairim?
- 9. Cad a scarann imscaradh statach ó imscaradh dinimiciúil?
- 10. Cad iad na teicnící tástála táirgeachta atá ar eolas agat?
- 11. Cad a dhéanann idirdhealú ar phróiseáil sruth ó phróiseáil bhaisc?
- 12. Cad atá i gceist agat le Traenáil Freastal ar Sceabhach?
- 13. Cad atá i gceist agat le Clárlann Eiseamláireach?
- 14. An féidir leat cur síos a dhéanamh ar na buntáistí a bhaineann le Clárlann Eiseamláireach?
- 15. An féidir leat an teicníc Champion-Challenger a oibríonn a mhíniú?
- 16. Déan cur síos ar fheidhmchláir shaolré MLOps ar leibhéal fiontair?
- Conclúid
Tá cuideachtaí ag baint úsáide as teicneolaíochtaí atá ag teacht chun cinn cosúil le hintleachta saorga (AI) agus meaisínfhoghlaim (ML) níos minice chun inrochtaineacht an phobail ar fhaisnéis agus ar sheirbhísí a mhéadú.
Tá na teicneolaíochtaí seo á n-úsáid níos mó agus níos mó in earnálacha éagsúla, lena n-áirítear baincéireacht, airgeadas, miondíol, déantúsaíocht, agus fiú cúram sláinte.
Tá éileamh ar eolaithe sonraí, innealtóirí meaisínfhoghlama, agus innealtóirí hintleachta saorga ó líon cuideachtaí atá ag méadú.
A fhios agam an féidir foghlaim meaisín Tá sé ríthábhachtach ceisteanna agallaimh oibríochta a d'fhéadfadh bainisteoirí agus earcóirí a fhostú duit más mian leat oibriú i réimsí ML nó MLOps.
Is féidir leat foghlaim conas freagairt do chuid de na ceisteanna agallaimh MLOps sa phost seo agus tú ag obair i dtreo do phost aisling a fháil.
1. Cad atá i gceist agat le MLOps?
Is é an t-ábhar a bhaineann le samhlacha ML a oibriú ná fócas na MLOps, ar a dtugtar Oibríochtaí Meaisín Foghlama freisin, réimse atá ag forbairt laistigh den mhórréimse AI/DS/ML.
Is é príomhsprioc an chuir chuige agus an chultúir innealtóireachta bogearraí ar a dtugtar MLOps cruthú samhlacha meaisínfhoghlama/eolaíocht sonraí agus a n-oibriúchán ina dhiaidh sin (OPs) a chomhtháthú.
Tá cosúlachtaí áirithe ag DevOps traidisiúnta agus MLOps, áfach, tá difríocht mhór idir MLOps agus DevOps traidisiúnta freisin.
Cuireann MLOps sraith nua castachta leis trí dhíriú ar shonraí, ach díríonn DevOps go príomha ar eisiúint cód agus bogearraí a oibriú nach féidir a lua.
Is é an meascán de ML, Data, agus Ops a thugann a ainm coitianta do MLOps (foghlaim meaisín, innealtóireacht sonraí, agus DevOps).
2. Conas a athraíonn eolaithe sonraí, innealtóirí sonraí agus innealtóirí ML óna chéile?
Athraíonn sé, i mo thuairim, ag brath ar an ngnólacht. Tá an timpeallacht le haghaidh iompar agus claochlú sonraí, chomh maith lena stóráil, tógtha suas ag innealtóirí sonraí.
Is saineolaithe iad eolaithe sonraí maidir le teicnící eolaíocha agus staitistiúla a úsáid chun anailís a dhéanamh ar shonraí agus chun conclúidí a bhaint amach, lena n-áirítear réamh-mheastacháin a dhéanamh ar iompraíocht sa todhchaí bunaithe ar na treochtaí atá i bhfeidhm anois.
Bhí innealtóirí bogearraí ag déanamh staidéir ar oibríochtaí agus ag bainistiú bonneagar imlonnaithe cúpla bliain ó shin. Bhí foirne OP, ar an láimh eile, ag déanamh staidéir ar fhorbairt agus iad ag úsáid bonneagar mar chód. Tháirg an dá shruth seo seasamh DevOps.
Tá MLOps sa chatagóir chéanna le Eolaí Sonraí agus Innealtóir Sonraí. Tá innealtóirí sonraí ag fáil eolais ar an mbonneagar a theastaíonn chun tacú le saolréanna samhlacha agus chun píblínte a chruthú le haghaidh oiliúna leanúnaí.
Féachann eolaithe sonraí lena gcumas imlonnaithe múnla agus scórála a fhorbairt.
Tógann innealtóirí ML píblíne sonraí de ghrád táirgthe ag baint úsáide as an mbonneagar a athraíonn sonraí amh isteach san ionchur a theastaíonn ó shamhail eolaíochta sonraí, a dhéanann an tsamhail a óstáil agus a rith, agus a aschuireann tacar sonraí scóráilte chuig córais iartheachtacha.
Tá innealtóirí sonraí agus eolaithe sonraí araon in ann a bheith ina n-innealtóirí ML.
3. Cad a dhéanann idirdhealú idir MLOps agus ModelOps agus AIOps?
Agus ceann go ceann á thógáil halgartaim foghlama meaisín, Is feidhmchlár DevOps é MLOps a chuimsíonn bailiú sonraí, réamhphróiseáil sonraí, cruthú samhlacha, imscaradh múnla i dtáirgeadh, monatóireacht múnla i dtáirgeadh, agus uasghrádú tréimhsiúil múnla.
Tugtar ModelOps ar úsáid DevOps chun cur i bhfeidhm iomlán aon halgartaim a láimhseáil, mar Múnlaí Bunaithe ar Riail, ar a dtugtar ModelOps.
OPs AI ag giaráil prionsabail DevOps chun aipeanna AI a chruthú ón tús.
4. An féidir leat cuid de na buntáistí a bhaineann le MLOps a insint dom?
- Is féidir le heolaithe sonraí agus le forbróirí MLOps trialacha a reáchtáil arís go tapa lena chinntiú go gcuirtear oiliúint agus measúnú cuí ar mhúnlaí ós rud é go gcabhraíonn MLOps le huathoibriú a dhéanamh ar na tascanna/céimeanna ar fad nó ar an gcuid is mó den MDLC (saolré forbartha samhla). Ina theannta sin ceadanna sonraí agus leagan samhlacha.
- Trí smaointe MLOps a chur i bhfeidhm is féidir le hInnealtóirí Sonraí agus Eolaithe Sonraí rochtain neamhshrianta a bheith acu ar thacair shonraí saothraithe agus choimeádta, rud a luathaíonn forbairt samhlacha go heaspónantúil.
- Beidh eolaithe sonraí in ann titim siar ar an tsamhail a d’fheidhmigh níos fearr mura gcomhlíonann an t-atriall reatha na hionchais a bhuí leis an gcumas samhlacha agus tacair shonraí a leagan, rud a chuirfidh go mór le rian iniúchta na samhla.
- Toisc go bhfuil modhanna MLOps ag brath go mór ar DevOps, ionchorpraíonn siad freisin roinnt coincheap CI/CD, a chuireann feabhas ar an cáilíocht agus iontaofacht an chóid.
5. An féidir leat comhpháirteanna MLOps a insint dom?
dearadh: Cuimsíonn MLOps go mór smaointeoireacht dearaidh. Ag tosú le nádúr na ceiste, tástáil hipitéisí, ailtireacht, agus imscaradh
Foirgneamh samhail: Tá tástáil agus bailíochtú múnla mar chuid den chéim seo, chomh maith leis na píblínte innealtóireachta sonraí agus an turgnamh chun na córais foghlama meaisín is fearr a chur ar bun.
Oibríochtaí: Ní mór an tsamhail a chur chun feidhme mar chuid de na hoibríochtaí agus a sheiceáil agus a mheas go leanúnach. Déantar monatóireacht ansin ar na próisis CI/CD agus cuirtear tús le huirlis cheolfhoirne a úsáid.
6. Cad iad na rioscaí a bhaineann le húsáid eolaíocht sonraí?
- Tá sé deacair an tsamhail a scála ar fud na cuideachta.
- Gan rabhadh, stopann an tsamhail agus stopann sé ag feidhmiú.
- Den chuid is mó, éiríonn cruinneas na samhlacha níos measa le himeacht ama.
- Déanann an tsamhail réamh-mheastacháin mhíchruinne bunaithe ar bhreathnóireacht shonrach nach féidir a scrúdú tuilleadh.
- Ba cheart go gcoimeádfadh eolaithe sonraí samhlacha freisin, ach tá siad daor.
- Is féidir MLOps a úsáid chun na rioscaí seo a laghdú.
7. An féidir leat a mhíniú, cad is sruth múnla ann?
Nuair a thagann meath ar fheidhmíocht chéim tátail mhúnla (ag úsáid sonraí ón bhfíorshaol) óna fheidhmíocht sa chéim oiliúna, tugtar sruth samhlaíochta air seo, ar a dtugtar freisin sruth smaointe (ag úsáid sonraí stairiúla, lipéadaithe).
Tá feidhmíocht na samhla sceabhach i gcomparáid leis na céimeanna oiliúna agus freastail, mar sin an t-ainm "traein / freastal sceabhacha."
Fachtóirí iomadúla, lena n-áirítear:
- Tá athrú tagtha ar an mbealach bunúsach a dháiltear sonraí.
- Dhírigh an oiliúint ar líon beag catagóirí, áfach, chuir athrú comhshaoil a tharla díreach réimse eile leis.
- I gcás deacrachtaí NLP, tá méid díréireach níos mó comharthaí uimhreach ag na sonraí fíor-dhomhanda ná na sonraí oiliúna.
- Tarluithe gan choinne, amhail samhail atá bunaithe ar shonraí réamh-COVID a mheastar a bheith i bhfad níos measa ar shonraí a bailíodh le linn na heipidéime COVID-19.
Tá gá i gcónaí le monatóireacht leanúnach a dhéanamh ar fheidhmíocht an mhúnla chun athrú sa tsamhail a aithint.
Is beagnach i gcónaí a bhíonn gá le hathoiliúint mhúnla mar leigheas nuair a bhíonn meath leanúnach ar fheidhmíocht na samhla; ní mór an chúis atá leis an meath a aithint agus ní mór nósanna imeachta cóireála cuí a úsáid.
8. Cé mhéad bealaí éagsúla is féidir MLOps a chur i bhfeidhm, i do thuairim?
Tá trí mhodh ann chun MLOps a chur i bhfeidhm:
MLOps leibhéal 0 (Próiseas de Láimh): Sa leibhéal seo, déantar gach céim - lena n-áirítear ullmhú sonraí, anailís agus oiliúint - de láimh. Ní mór gach céim a dhéanamh de láimh, chomh maith leis an aistriú ó cheann go chéile.
Is é an bunphrionsabal ná nach ndéanann d’fhoireann eolaíochta sonraí ach líon beag samhlacha a bhainistiú nach ndéantar nuashonrú orthu go minic.
Mar thoradh air sin, níl Comhtháthú Leanúnach (CI) nó Imscaradh Leanúnach (CD) ann, agus de ghnáth déantar tástáil ar an gcód a chomhtháthú i bhforghníomhú scripte nó i bhforghníomhú leabhar nótaí, agus imscartar ar siúl i micrisheirbhís le a REST API.
MLOps leibhéal 1 (uathoibriú na píblíne ML): Trí phróiseas ML a uathoibriú, is é an cuspóir an tsamhail (CT) a oiliúint go leanúnach. Is féidir leat seachadadh seirbhíse réamh-mheasta samhail leanúnach a chur i gcrích ar an mbealach seo.
Cinntíonn ár n-imscaradh píblíne oiliúna iomláin go ndéantar an múnla a oiliúint go huathoibríoch i dtáirgeadh agus úsáid á baint as sonraí nua atá bunaithe ar thruiceoirí gníomhacha píblíne.
MLOps leibhéal 2 (uathoibriú na píblíne CI/CD): Téann sé céim amháin os cionn leibhéal MLOps. Teastaíonn córas láidir CI/CD uathoibrithe más mian leat píblínte i dtáirgeadh a nuashonrú go tapa agus go hiontaofa:
- Cruthaíonn tú cód foinse agus déanann tú go leor tástálacha le linn na céime CI. Is iad pacáistí, earraí inrite, agus déantáin aschuir an stáitse, a imlonnófar níos déanaí.
- Déantar na déantáin a chruthaigh an chéim CI a imscaradh chuig an spriocthimpeallacht le linn na céime CD. Píblíne imscartha le cur i bhfeidhm na samhla athbhreithnithe is ea aschur na céime.
- Sula dtosaíonn an píblíne ar atriall nua den turgnamh, ní mór d'eolaithe sonraí fós an chéim anailíse sonraí agus múnla a dhéanamh de láimh.
9. Cad a scarann imscaradh statach ó imscaradh dinimiciúil?
Tá an tsamhail oilte as líne le haghaidh Imscaradh Statach. I bhfocail eile, déanaimid an múnla a thraenáil go beacht uair amháin agus ansin úsáidimid é ar feadh tamaill. Tar éis don mhúnla a bheith oilte go háitiúil, déantar é a stóráil agus a sheoladh chuig an bhfreastalaí le húsáid chun tuar fíor-ama a tháirgeadh.
Déantar an tsamhail a dháileadh ansin mar bhogearraí feidhmchláir in-shuiteáilte. clár a cheadaíonn scóráil bhaisc iarratas, mar léiriú.
Tá an tsamhail oilte ar líne le haghaidh Imscaradh Dinimiciúla. Is é sin, tá sonraí nua á gcur leis an gcóras i gcónaí, agus déantar an tsamhail a nuashonrú go leanúnach chun cuntas a thabhairt air.
Mar thoradh air sin, is féidir leat tuar a dhéanamh ag baint úsáide as freastalaí ar éileamh. Ina dhiaidh sin, cuirtear an tsamhail in úsáid trína sholáthar mar chríochphointe API a fhreagraíonn do cheisteanna úsáideoirí, ag baint úsáide as creat gréasáin cosúil le Fleascán nó FastAPI.
10. Cad iad na teicnící tástála táirgeachta atá ar eolas agat?
Tástáil bhaisc: Trí thástáil a dhéanamh i suíomh atá difriúil ó shuíomh a thimpeallachta oiliúna, fíoraíonn sé an tsamhail. Agus úsáid á baint as méadracht roghnaithe, mar chruinneas, RMSE, etc., déantar baisc-thástáil ar ghrúpa samplaí sonraí chun tátal samhla a fhíorú.
Is féidir tástáil bhaisc a dhéanamh ar ardáin éagsúla ríomhaireachta, mar shampla freastalaí tástála, cianfhreastalaí, nó an scamall. De ghnáth, soláthraítear an tsamhail mar chomhad sraitheach, a luchtaítear mar réad agus tátal a bhaint as sonraí tástála.
A tástála / B: Úsáidtear go minic é chun anailís a dhéanamh ar fheachtais mhargaíochta agus chun seirbhísí a dhearadh (láithreáin ghréasáin, feidhmchláir mhóibíleacha, etc.).
Bunaithe ar an gcuideachta nó ar na hoibríochtaí, úsáidtear cur chuige staitistiúil chun anailís a dhéanamh ar thorthaí na tástála A/B chun a chinneadh cé acu samhail a fheidhmeoidh níos fearr sa táirgeadh. De ghnáth, déantar tástáil A/B ar an mbealach seo a leanas:
- Déantar sonraí beo nó fíor-ama a roinnt nó a dheighilt ina dhá shraith, Socraigh A agus Set B.
- Seoltar sonraí Set A chuig an tsamhail atá as dáta, agus seoltar sonraí Set B chuig an tsamhail nuashonraithe.
- Ag brath ar chás nó ar phróisis úsáide gnó, is féidir roinnt cineálacha cur chuige staitistiúla a úsáid chun feidhmíocht mhúnla a mheas (mar shampla cruinneas, cruinneas, etc.) chun a chinneadh an sáraíonn an tsamhail nua (múnla B) an seanmhúnla (múnla A).
- Déanaimid tástáil staitistiúil hipitéise ansin: Deir an hipitéis nialasach nach bhfuil aon éifeacht ag an tsamhail nua ar mheánluach na dtáscairí gnó a bhfuil monatóireacht á déanamh orthu. De réir an hipitéis mhalartach, méadaíonn an tsamhail nua meánluach na dtáscairí gnó monatóireachta.
- Ar deireadh, déanaimid measúnú ar cibé an dtagann feabhas suntasach ar KPIanna áirithe gnó mar thoradh ar an tsamhail nua.
Tástáil scátha nó stáitse: Déantar múnla a mheas i ndúblach de thimpeallacht táirgthe sula n-úsáidfear é i dtáirgeadh (timpeallacht stáitse).
Tá sé seo ríthábhachtach chun feidhmíocht an mhúnla a chinneadh le sonraí fíor-ama agus chun athléimneacht an mhúnla a bhailíochtú. a dhéantar trí na sonraí céanna a thabhairt isteach leis an bpíblíne táirgthe agus an brainse forbartha nó múnla a sheachadadh le tástáil ar fhreastalaí stáitse.
Is é an t-aon mhíbhuntáiste amháin ná nach ndéanfar aon roghanna gnó ar an bhfreastalaí stáitsithe ná ní bheidh siad le feiceáil ag úsáideoirí deiridh mar thoradh ar an mbrainse forbartha.
Déanfar athléimneacht agus feidhmíocht na samhla a mheas go staitistiúil agus úsáid á baint as torthaí na timpeallachta stáitse ag baint úsáide as an méadracht chuí.
11. Cad a dhéanann idirdhealú ar phróiseáil sruth ó phróiseáil bhaisc?
Is féidir linn na saintréithe a úsáidimid chun ár réamhaisnéisí fíor-ama a tháirgeadh a ionramháil ag baint úsáide as dhá mhodh próiseála: baisc agus sruth.
Próiseas bhaisc gnéithe ó phointe ama roimhe seo le haghaidh réad ar leith, a úsáidtear ansin chun tuar fíor-ama a ghiniúint.
- Anseo, táimid in ann ríomhanna dian gné a dhéanamh as líne agus na sonraí a ullmhú le haghaidh tátal tapa.
- Gnéithe, áfach, aois ó bhí siad réamhshocraithe san am atá caite. D’fhéadfadh sé seo a bheith ina míbhuntáiste mór má tá do prognóis bunaithe ar tharluithe le déanaí. (Mar shampla, idirbhearta calaoiseacha a shainaithint a luaithe is féidir.)
Le gnéithe sruthaithe beagnach fíor-ama d'aonán ar leith, déantar an tátal i bpróiseáil sruth ar shraith ionchuir ar leith.
- Anseo, trí ghnéithe sruthaithe fíor-ama a thabhairt don tsamhail, is féidir linn tuar níos cruinne a fháil.
- Mar sin féin, tá gá le bonneagar breise chun sruthanna a phróiseáil agus chun sruthanna sonraí a chothabháil (Kafka, Kinesis, srl). (Apache Flink, Beam, etc.)
12. Cad atá i gceist agat le Traenáil Freastal ar Sceabhach?
Tugtar an sceabhadh freastail oiliúna ar an difríocht idir feidhmíocht le linn seirbhíse agus feidhmíocht le linn oiliúna. Is féidir leis an sceabh seo a bheith mar thoradh ar na fachtóirí seo a leanas:
- Difríocht sa chaoi a láimhseálann tú sonraí idir na píblínte le haghaidh riartha agus oiliúna.
- Athrú ar na sonraí ó d'oiliúint go dtí do sheirbhís.
- Bealach aiseolais idir d'algartam agus samhail.
13. Cad atá i gceist agat le Clárlann Eiseamláireach?
Is stór lárnach í Clárlann Múnla inar féidir le cruthaitheoirí samhlacha samhlacha a fhoilsiú atá oiriúnach lena n-úsáid i dtáirgeadh.
Is féidir le forbróirí comhoibriú le foirne agus le geallsealbhóirí eile chun saolré gach samhail laistigh den ghnó a bhainistiú ag baint úsáide as an gclárlann. Is féidir le heolaí sonraí na samhlacha oilte a uaslódáil chuig an gclárlann samhlacha.
Ullmhaítear na samhlacha lena dtástáil, lena mbailíochtú, agus lena n-imscaradh chuig táirgeadh a luaithe a bheidh siad sa chlár. Ina theannta sin, déantar samhlacha oilte a stóráil i gclárlanna samhlacha le go mbeidh rochtain tapaidh orthu trí aon fheidhmchlár nó seirbhís chomhtháite.
Chun an tsamhail a thástáil, a mheas agus a imscaradh chuig táirgeadh, forbróirí bogearraí agus is féidir le hathbhreithneoirí an leagan is fearr de na samhlacha oilte a aithint agus a roghnú go tapa (bunaithe ar na critéir mheastóireachta).
14. An féidir leat cur síos a dhéanamh ar na buntáistí a bhaineann le Clárlann Eiseamláireach?
Seo a leanas roinnt bealaí ina ndéanann clárlann samhlacha bainistíocht ar shaolré na samhla a chuíchóiriú:
- Chun imscaradh a dhéanamh níos éasca, sábháil na riachtanais am rite agus meiteashonraí do do mhúnlaí oilte.
- Ba cheart do mhúnlaí oilte, imscartha agus scortha a chlárú, a rianú, agus a leagan i stór láraithe inchuardaithe.
- Cruthaigh píblínte uathoibrithe a chumasaíonn seachadadh leanúnach, oiliúint agus comhtháthú do mhúnla táirgthe.
- Déan comparáid idir samhlacha nua-oilte (nó múnlaí dúshláin) sa timpeallacht stáitsithe le samhlacha atá ag feidhmiú faoi láthair i dtáirgeadh (samhlacha curaidh).
15. An féidir leat an teicníc Champion-Challenger a oibríonn a mhíniú?
Is féidir cinntí oibríochtúla éagsúla i dtáirgeadh a thástáil ag baint úsáide as teicníc Champion Challenger. Is dócha gur chuala tú faoi thástáil A/B i gcomhthéacs na margaíochta.
Mar shampla, d'fhéadfá dhá líne ábhair ar leith a scríobh agus iad a dháileadh go randamach ar do spriocdhéimeagrafach chun an ráta oscailte d'fheachtas ríomhphoist a uasmhéadú.
Logálann an córas feidhmíocht ríomhphoist (ie, gníomh oscailte ríomhphoist) maidir lena líne ábhair, rud a ligeann duit ráta oscailte gach líne ábhair a chur i gcomparáid lena chinneadh cé acu is éifeachtaí.
Tá Champion-Challenger inchomparáide le tástáil A/B maidir leis seo. Is féidir leat loighic cinnidh a úsáid chun gach toradh a mheas agus an ceann is éifeachtaí a roghnú agus tú ag triail a bhaint as modhanna éagsúla chun teacht ar rogha.
Tá an tsamhail is rathúla i gcomhchoibhneas leis an gcraobh. Tá an chéad iomaitheoir agus liosta meaitseála na n-iomaitheoirí anois go léir atá i láthair sa chéad chéim fhorghníomhaithe in ionad an chraobh.
Roghnaíonn an córas an curadh le haghaidh céimeanna poist breise a fhorghníomhú.
Tá codarsnacht idir na hiomaitheoirí. Is é an t-iomaitheoir a thugann na torthaí is fearr a chinneann an curadh nua ansin.
Tá liosta níos mine thíos de na tascanna a bhaineann leis an bpróiseas comparáide curadh-dúshlánach:
- Meastóireacht a dhéanamh ar gach ceann de na samhlacha rival.
- Ag measúnú na scóir deiridh.
- Comparáid a dhéanamh idir na torthaí meastóireachta chun an iomaitheoir buaiteach a fháil amach.
- Curadh úr a chur leis an gcartlann
16. Déan cur síos ar fheidhmchláir shaolré MLOps ar leibhéal fiontair?
Ní mór dúinn stop a chur le machnamh a dhéanamh ar mheaisín-fhoghlaim mar thurgnamh atriallach amháin le gur féidir le samhlacha meaisínfhoghlama dul isteach sa táirgeadh. Is é MLOps aontas na hinnealtóireachta bogearraí le foghlaim meaisín.
Ba cheart an toradh críochnaithe a shamhlú mar sin. Mar sin, ní mór an cód le haghaidh táirge teicneolaíochta a thástáil, a bheith feidhmiúil agus modúlach.
Tá saolré ag MLOps atá inchomparáide le sreabhadh foghlama meaisín traidisiúnta, ach amháin go gcoimeádtar an tsamhail sa phróiseas go dtí go ndéantar é a tháirgeadh.
Coinníonn Innealtóirí MLOps súil air seo ansin chun a chinntiú go bhfuil cáilíocht an mhúnla sa táirgeadh mar atá beartaithe.
Seo roinnt cásanna úsáide le haghaidh roinnt de na teicneolaíochtaí MLOps:
- Clárlanna Múnla: Seo mar a dhealraíonn sé a bheith. Stórálann agus coinníonn foirne níos mó rian ar shamhlacha leagan i gclárlanna samhlacha. Is rogha é fiú dul ar ais go dtí leagan roimhe seo.
- Stóras Gné: Nuair atáthar ag déileáil le tacair sonraí níos mó, d'fhéadfadh go mbeadh leaganacha ar leith de na tacair sonraí anailíseacha agus de na fo-thacairí le haghaidh tascanna sonracha. Bealach ceannródaíoch, blasta is ea stór gné chun obair ullmhúcháin sonraí ó ritheanna níos luaithe nó ó fhoirne eile a úsáid freisin.
- Stórais le haghaidh Meiteashonraí: Tá sé ríthábhachtach monatóireacht cheart a dhéanamh ar mheiteashonraí le linn na táirgeachta má tá sonraí neamhstruchtúrtha, mar shonraí pictiúr agus téacs, le húsáid go rathúil.
Conclúid
Tá sé ríthábhachtach a choinneáil i gcuimhne, i bhformhór na gcásanna, go bhfuil an t-agallóir ag lorg córais, ach go bhfuil an t-iarrthóir ag lorg réiteach.
Tá an chéad cheann bunaithe ar do scileanna teicniúla, agus baineann an dara ceann leis an modh a úsáideann tú chun d'inniúlacht a léiriú.
Tá roinnt nósanna imeachta ann ba chóir duit a ghlacadh agus tú ag freagairt ceisteanna agallaimh MLOps chun cabhrú leis an agallóir tuiscint níos fearr a fháil ar an gcaoi a bhfuil sé ar intinn agat an fhadhb atá idir lámha a mheasúnú agus aghaidh a thabhairt uirthi.
Tá a dtiúchan níos mó ar an imoibriú mícheart ná ar an imoibriú ceart. Insíonn réiteach scéal, agus is é do chóras an léiriú is fearr ar do chuid eolais agus ar do chumas cumarsáide.
Leave a Reply