Clàr-innse[Falaich][Seall]
- 1. Dè tha thu a' ciallachadh le MLOps?
- 2. Ciamar a tha luchd-saidheans dàta, innleadairean dàta, agus innleadairean ML ag atharrachadh bho chèile?
- 3. Dè a tha eadar-dhealaichte bho MLOps bho ModelOps agus AIOps?
- 4. An innis thu dhomh cuid de na buannachdan a tha an lùib MLOps?
- 5. An innis thu dhomh co-phàirtean MLOps?
- 6. Dè na cunnartan a thig an cois cleachdadh saidheans dàta?
- 7. An urrainn dhut mìneachadh, dè a th' ann am modail drift?
- 8. Nad bheachd-sa, cia mheud dòigh eadar-dhealaichte a dh'fhaodar MLOps a chur an sàs?
- 9. Dè a tha a' sgaradh cleachdadh statach bho chleachdadh fiùghantach?
- 10. Dè na dòighean deuchainn toraidh air a bheil thu mothachail?
- 11. Dè a tha eadar-dhealaichte bho ghiollachd sruthan bho ghiollachd baidse?
- 12. Dè tha thu a’ ciallachadh le Trèanadh a’ frithealadh Skew?
- 13. Dè tha thu a' ciallachadh le Model Registry?
- 14. An urrainn dhut mìneachadh a dhèanamh air na buannachdan bho Chlàraidh Modail?
- 15. An urrainn dhut an dòigh-obrach Champion-Challenger a mhìneachadh ag obair?
- 16. Thoir cunntas air na cleachdaidhean aig ìre iomairt ann an cearcall-beatha MLOps?
- Co-dhùnadh
Bidh companaidhean a’ cleachdadh theicneòlasan a tha a’ tighinn am bàrr leithid inntleachd fuadain (AI) agus ionnsachadh innealan (ML) nas trice gus ruigsinneachd poblach air fiosrachadh agus seirbheisean àrdachadh.
Tha na teicneòlasan sin gan cleachdadh barrachd is barrachd ann an grunn roinnean, a’ gabhail a-steach bancaireachd, ionmhas, reic, saothrachadh, agus eadhon cùram slàinte.
Tha iarrtas mòr air luchd-saidheans dàta, innleadairean ionnsachaidh innealan, agus innleadairean ann an inntleachd fuadain bho àireamh a tha a’ sìor fhàs de chompanaidhean.
A bhith eòlach air na tha comasach ionnsachadh innealan Tha e riatanach ceistean agallaimh obrachaidh a dh’ fhaodadh a bhith a’ fastadh mhanaidsearan is luchd-fastaidh dhut ma tha thu airson a bhith ag obair anns na raointean ML no MLOps.
Faodaidh tu ionnsachadh mar a dhèiligeas tu ri cuid de cheistean agallaimh MLOps san dreuchd seo fhad ‘s a tha thu ag obair a dh’ ionnsaigh an obair aisling agad fhaighinn.
1. Dè tha thu a' ciallachadh le MLOps?
Tha cuspair obrachadh mhodalan ML mar fhòcas air MLOps, ris an canar cuideachd Innealan Ionnsachaidh Innealan, raon a tha a’ leasachadh taobh a-staigh raon nas motha de AI/DS/ML.
Is e prìomh amas dòigh-obrach innleadaireachd bathar-bog agus cultar ris an canar MLOps cruthachadh mhodalan ionnsachadh inneal / saidheans dàta fhilleadh a-steach agus an cur an gnìomh às deidh sin (Ops).
Tha cuid de rudan coltach ri DevOps gnàthach agus MLOps, ge-tà, tha MLOps cuideachd gu math eadar-dhealaichte bho DevOps traidiseanta.
Bidh MLOps a’ cur sreath ùr de iom-fhillteachd ris le bhith a’ cur fòcas air dàta, ach tha DevOps gu sònraichte ag amas air cur an gnìomh còd agus fiosan bathar-bog nach urrainn a bhith stàiteil.
Is e an cothlamadh de ML, Data, agus Ops a tha a’ toirt an t-ainm cumanta dha MLOps (ionnsachadh inneal, innleadaireachd dàta, agus DevOps).
2. Ciamar a tha luchd-saidheans dàta, innleadairean dàta, agus innleadairean ML ag atharrachadh bho chèile?
Bidh e ag atharrachadh, nam bheachd-sa, a rèir na companaidh. Tha an àrainneachd airson còmhdhail agus cruth-atharrachadh dàta, a bharrachd air a stòradh, air a thogail le innleadairean dàta.
Tha luchd-saidheans dàta nan eòlaichean ann a bhith a’ cleachdadh dhòighean saidheansail agus staitistigeil gus dàta a mhion-sgrùdadh agus co-dhùnaidhean a dhèanamh, a’ toirt a-steach ro-innse mu ghiùlan san àm ri teachd stèidhichte air na gluasadan a tha ann an-dràsta.
Bha innleadairean bathar-bog a’ sgrùdadh gnìomhachd agus a’ riaghladh bun-structair cleachdadh beagan bhliadhnaichean air ais. Air an làimh eile, bha sgiobaidhean Ops a’ sgrùdadh leasachadh agus iad a’ cleachdadh bun-structair mar chòd. Chaidh suidheachadh DevOps a thoirt gu buil leis an dà shruth seo.
Tha MLOps san aon roinn ri Eòlaiche-fiosrachaidh agus Einnseanair Dàta. Tha innleadairean dàta a’ faighinn eòlas air a’ bhun-structar a dh’ fheumar gus taic a thoirt do chuairtean beatha modail agus pìoban-loidhne a chruthachadh airson trèanadh leantainneach.
Bidh luchd-saidheans dàta a’ feuchainn ris na comasan cleachdaidh agus sgòraidh modail aca a leasachadh.
Tha loidhne-phìoban dàta ìre cinneasachaidh air a thogail le innleadairean ML a’ cleachdadh a’ bhun-structair a dh’ atharraicheas dàta amh a-steach don chur-a-steach a dh’ fheumas modal saidheans dàta, a’ cumail agus a’ ruith a’ mhodail, agus a’ cur a-mach stòr-dàta le sgòr gu siostaman sìos an abhainn.
Tha an dà chuid innleadairean dàta agus luchd-saidheans dàta comasach air a bhith nan innleadairean ML.
3. Dè a tha eadar-dhealaichte bho MLOps bho ModelOps agus AIOps?
Nuair a bhios tu a’ togail ceann-gu-deireadh algorithms ionnsachadh inneal, Tha MLOps na thagradh DevOps a tha a’ toirt a-steach cruinneachadh dàta, ro-ghiollachd dàta, cruthachadh mhodalan, cleachdadh mhodail ann an cinneasachadh, sgrùdadh modail ann an cinneasachadh, agus ùrachadh modail bho àm gu àm.
Canar ModelOps ri cleachdadh DevOps ann a bhith a’ làimhseachadh buileachadh iomlan algoirmean sam bith, leithid Modalan Stèidhichte air Riaghailt.
AI Ops a’ cleachdadh phrionnsapalan DevOps gus aplacaidean AI a chruthachadh bhon fhìor thoiseach.
4. An innis thu dhomh cuid de na buannachdan a tha an lùib MLOps?
- Faodaidh luchd-saidheans dàta agus luchd-leasachaidh MLOps deuchainnean ath-ruith gu sgiobalta gus dèanamh cinnteach gu bheil modalan air an trèanadh agus air am measadh gu h-iomchaidh leis gu bheil MLOps a’ cuideachadh le fèin-ghluasad a dhèanamh air a h-uile gnìomh / ceum no a’ mhòr-chuid de na gnìomhan / ceumannan anns an MDLC (cearcall-beatha leasachaidh modail). A bharrachd air ceadan dàta agus dreach modail.
- Le bhith a’ cur bheachdan MLOps an gnìomh tha cothrom aig Innleadairean Dàta agus Luchd-saidheans Dàta cothrom gun bhacadh air stòran-dàta àiteach is leigheasach, a luathaicheas leasachadh mhodalan gu h-obann.
- Bidh e comasach do luchd-saidheans dàta tuiteam air ais air a’ mhodail a rinn nas fheàrr mura h-eil an tionndadh gnàthach a rèir na bha dùil le taing don chomas air modalan agus stòran-dàta a bhith air an tionndadh, a chuireas gu mòr ris an t-slighe sgrùdaidh modail.
- Leis gu bheil modhan MLOps gu mòr an urra ri DevOps, bidh iad cuideachd a’ toirt a-steach grunn bhun-bheachdan CI / CD, a tha ag àrdachadh na càileachd agus earbsachd a 'chòd.
5. An innis thu dhomh co-phàirtean MLOps?
Design: Tha MLOps gu mòr a’ toirt a-steach smaoineachadh dealbhaidh. A’ tòiseachadh le nàdar na cùise, a’ dèanamh deuchainn air barailean, ailtireachd, agus cleachdadh
Togalach modail: Tha deuchainn agus dearbhadh modail mar phàirt den cheum seo, còmhla ris na pìoban innleadaireachd dàta agus deuchainneachd gus na siostaman ionnsachaidh inneal as fheàrr a stèidheachadh.
obrachaidhean: Feumar am modail a chuir an gnìomh mar phàirt den ghnìomhachd agus a sgrùdadh agus a mheasadh gu leantainneach. Bithear an uairsin a’ cumail sùil air pròiseasan CI/CD agus a’ tòiseachadh a’ cleachdadh inneal orcastra.
6. Dè na cunnartan a thig an cois cleachdadh saidheans dàta?
- Tha e duilich am modail a sgèileadh air feadh na companaidh.
- Gun rabhadh, bidh am modail a ’dùnadh sìos agus a’ stad ag obair.
- Sa mhòr-chuid, bidh cruinneas nam modalan a’ fàs nas miosa thar ùine.
- Bidh am modail a’ dèanamh ro-innsean mearachdach stèidhichte air sealladh sònraichte nach gabh sgrùdadh a bharrachd.
- Bu chòir do luchd-saidheans dàta modalan a chumail suas cuideachd, ach tha iad daor.
- Faodar MLOps a chleachdadh gus na cunnartan sin a lughdachadh.
7. An urrainn dhut mìneachadh, dè a th' ann am modail drift?
Nuair a tha coileanadh ìre co-dhùnaidh modail (a’ cleachdadh dàta san t-saoghal fhìor) a’ dol sìos bho choileanadh na h-ìre trèanaidh aige, canar gluasad modail ris an seo, ris an canar cuideachd gluasad beachd (a’ cleachdadh dàta eachdraidheil le bileagan).
Tha coileanadh a’ mhodail sgith an coimeas ris na h-ìrean trèanaidh is frithealaidh, agus mar sin tha an t-ainm “trèana/seirbheis skew.”
Iomadh factaran, nam measg:
- Tha an dòigh bunaiteach anns a bheil dàta air a sgaoileadh air atharrachadh.
- Bha an trèanadh a’ cuimseachadh air àireamh bheag de roinnean, ge-tà, chuir gluasad àrainneachdail a bha dìreach air tachairt raon eile ris.
- Ann an duilgheadasan NLP, tha àireamh nas motha de chomharran àireamh aig dàta an t-saoghail fhìor na an dàta trèanaidh.
- Tachartasan ris nach robh dùil, leithid modail a chaidh a thogail air dàta ro-COVID a thathar an dùil a nì e gu math nas miosa air dàta a chaidh a chruinneachadh rè an tinneas tuiteamach COVID-19.
Feumar sùil leantainneach a chumail air coileanadh a’ mhodail gus gluasad modail a chomharrachadh.
Cha mhòr nach eil feum air ath-thrèanadh mhodail mar leigheas nuair a tha crìonadh leantainneach ann an coileanadh modail; feumar adhbhar a’ chrìonaidh a chomharrachadh agus feumar modhan làimhseachaidh iomchaidh a chleachdadh.
8. Nad bheachd-sa, cia mheud dòigh eadar-dhealaichte a dh'fhaodar MLOps a chur an sàs?
Tha trì dòighean ann airson MLOps a chur an gnìomh:
MLOps ìre 0 (Pròiseas làimhe): Aig an ìre seo, thèid a h-uile ceum - a’ gabhail a-steach ullachadh dàta, mion-sgrùdadh agus trèanadh - a choileanadh le làimh. Feumaidh gach ìre a bhith air a dhèanamh le làimh, a bharrachd air gluasad bho aon gu fear eile.
Is e am bun-bheachd bunaiteach nach bi an sgioba saidheans dàta agad a’ riaghladh ach àireamh bheag de mhodalan nach eil air an ùrachadh gu tric.
Mar thoradh air an sin, chan eil Amalachadh Leantainneach (CI) no Cleachdadh Leantainneach (CD), agus mar as trice bidh deuchainn air a’ chòd air fhilleadh a-steach do choileanadh sgriobta no coileanadh leabhar notaichean, le cleachdadh a’ gabhail àite ann am meanbh-sheirbheis le a CÒRR API.
MLOps ìre 1 (fèin-ghluasad na loidhne-phìoban ML): Le bhith ag fèin-ghluasad a’ phròiseas ML, is e an amas am modail (CT) a thrèanadh gu leantainneach. Faodaidh tu lìbhrigeadh seirbheis ro-innse modail leantainneach a choileanadh san dòigh seo.
Le bhith a’ cleachdadh loidhne-phìoban trèanaidh slàn a’ dèanamh cinnteach gu bheil am modail air a thrèanadh gu fèin-ghluasadach ann an cinneasachadh a’ cleachdadh dàta ùr stèidhichte air piobrachadh loidhne-phìoban gnìomhach.
MLOps ìre 2 (fèin-ghluasad air loidhne-phìoban CI/CD): Tha e a’ dol aon cheum os cionn ìre MLOps. Tha feum air siostam CI/CD fèin-ghluasadach làidir ma tha thu airson pìoban ann an cinneasachadh ùrachadh gu sgiobalta agus gu earbsach:
- Bidh thu a’ cruthachadh còd stòr agus a’ dèanamh grunn dheuchainnean air feadh ìre CI. Is e pasganan, stuthan so-ghnìomhaichte, agus stuthan artifacts toraidhean an àrd-ùrlair, a thèid an cleachdadh nas fhaide air adhart.
- Tha na stuthan a chruthaich ìre CI air an cleachdadh don àrainneachd targaid rè ceum CD. Is e loidhne-phìoban a chaidh a chleachdadh le buileachadh modail ath-sgrùdaichte toradh an àrd-ùrlair.
- Mus tòisich an loidhne-phìoban air tionndadh ùr den deuchainn, feumaidh luchd-saidheans dàta fhathast an ìre mion-sgrùdadh dàta agus modail a dhèanamh le làimh.
9. Dè a tha a' sgaradh cleachdadh statach bho chleachdadh fiùghantach?
Tha am modail air a thrèanadh far loidhne airson Cleachdadh Statach. Ann am faclan eile, bidh sinn a’ trèanadh a’ mhodail dìreach aon turas agus an uairsin ga chleachdadh airson ùine. Às deidh don mhodail a bhith air a thrèanadh gu h-ionadail, thèid a stòradh agus a chuir chun t-seirbheisiche gus a chleachdadh gus ro-innse fìor-ùine a thoirt gu buil.
Tha am modail an uairsin air a sgaoileadh mar bhathar-bog tagraidh a ghabhas stàladh. prògram a leigeas le baidse-sgòradh iarrtasan, mar eisimpleir.
Tha am modail air a thrèanadh air-loidhne airson Cleachdadh fiùghantach. Is e sin, tha dàta ùr an-còmhnaidh ga chur ris an t-siostam, agus tha am modail air ùrachadh gu leantainneach gus cunntas a thoirt air.
Mar thoradh air an sin, faodaidh tu ro-innse a dhèanamh a’ cleachdadh frithealaiche air iarrtas. Às deidh sin, thèid am modail a chleachdadh le bhith air a thoirt seachad mar phuing crìochnachaidh API a fhreagras air ceistean luchd-cleachdaidh, a’ cleachdadh frèam lìn mar Flasg no FastAPI.
10. Dè na dòighean deuchainn toraidh air a bheil thu mothachail?
Deuchainn batch: Le bhith a’ dèanamh deuchainnean ann an suidheachadh eadar-dhealaichte bhon àrainneachd trèanaidh aige, bidh e a’ dearbhadh a’ mhodail. A’ cleachdadh metrics de roghainn, leithid cruinneas, RMSE, msaa, thathas a’ dèanamh deuchainn baidse air buidheann de shamhlaichean dàta gus dearbhadh a dhèanamh air co-dhùnadh modail.
Faodar deuchainn baidse a dhèanamh air grunn àrd-ùrlaran coimpiutaireachd, leithid frithealaiche deuchainn, frithealaiche iomallach, no an sgòth. Mar as trice, tha am modail air a thoirt seachad mar fhaidhle sreathach, a tha air a luchdachadh mar nì agus air a dhearbhadh bho dhàta deuchainn.
A / B deuchainnean: Tha e air a chleachdadh gu tric airson mion-sgrùdadh air iomairtean margaidheachd a bharrachd air airson dealbhadh sheirbheisean (làraich-lìn, tagraidhean gluasadach, msaa).
Stèidhichte air a’ chompanaidh no gnìomhachd, thathas a’ cleachdadh dhòighean staitistigeil gus toraidhean deuchainn A/B a sgrùdadh gus co-dhùnadh dè am modail a nì nas fheàrr ann an cinneasachadh. Mar as trice, bidh deuchainn A / B air a dhèanamh san dòigh a leanas:
- Tha dàta beò no fìor-ùine air a roinn no air a roinn ann an dà sheata, Set A agus Set B.
- Thèid dàta Set A a chuir chun mhodail seann-fhasanta, agus thèid dàta Set B a chuir chun mhodail ùraichte.
- A rèir cùis no pròiseasan cleachdadh gnìomhachais, faodar grunn dhòighean staitistigeil a chleachdadh gus coileanadh modail a mheasadh (mar eisimpleir, cruinneas, mionaideachd, msaa) gus faighinn a-mach a bheil am modail ùr (modail B) a’ coileanadh nas fheàrr na an t-seann mhodail (modail A).
- Bidh sinn an uairsin a’ dèanamh deuchainn beachd-bharail staitistigeil: Tha am beachd-bharail null ag ràdh nach eil buaidh sam bith aig a’ mhodail ùr air luach cuibheasach nan comharran gnìomhachais air a bheilear a’ cumail sùil. A rèir beachd-bharail eile, tha am modail ùr ag àrdachadh luach cuibheasach nan comharran gnìomhachais sgrùdaidh.
- Mu dheireadh, bidh sinn a’ measadh a bheil am modail ùr a’ leantainn gu leasachadh mòr ann an cuid de KPIan gnìomhachais.
Sgàil no deuchainn ìre: Tha modail air a mheasadh ann an dùblachadh de àrainneachd cinneasachaidh mus tèid a chleachdadh ann an riochdachadh (àrainneachd stèidse).
Tha seo deatamach airson coileanadh a’ mhodail a dhearbhadh le dàta fìor-ùine agus dearbhadh seasmhachd a’ mhodail. air a dhèanamh le bhith a’ toirt a-steach an aon dàta ris an loidhne-phìoban cinneasachaidh agus a’ lìbhrigeadh a’ mheur leasaichte no modail a thèid a dhearbhadh air frithealaiche stèidse.
Is e an aon eas-bhuannachd nach bi roghainnean gnìomhachais air an dèanamh air an t-seirbheisiche stèidse no ri fhaicinn do luchd-cleachdaidh deireannach mar thoradh air a’ mheur leasachaidh.
Thèid tapachd agus coileanadh a’ mhodail a mheasadh gu staitistigeil a’ cleachdadh toraidhean na h-àrainneachd stèidse a’ cleachdadh na meatrach iomchaidh.
11. Dè a tha eadar-dhealaichte bho ghiollachd sruthan bho ghiollachd baidse?
Is urrainn dhuinn na feartan a bhios sinn a’ cleachdadh gus na ro-innsean fìor-ùine againn a thoirt gu buil a’ cleachdadh dà dhòigh giollachd: baidse agus sruth.
Pròiseas batch feartan bho àm roimhe airson rud sònraichte, a tha an uairsin air a chleachdadh gus ro-innse fìor-ùine a ghineadh.
- An seo, is urrainn dhuinn àireamhachadh feart dian a dhèanamh far-loidhne agus an dàta ullachadh airson co-dhùnadh sgiobalta.
- Feartan, ge-tà, aois bhon a bha iad ro-shuidhichte san àm a dh'fhalbh. Dh’ fhaodadh seo a bhith na phrìomh tharraing air ais ma tha an prognosis agad stèidhichte air tachartasan o chionn ghoirid. (Mar eisimpleir, a’ comharrachadh gnothaichean meallta cho luath ‘s a ghabhas.)
Le feartan sruthadh faisg air fìor-ùine airson eintiteas sònraichte, tha an co-dhùnadh air a dhèanamh ann an giullachd sruthan air seata sònraichte de chuir a-steach.
- An seo, le bhith a’ toirt feartan sruthadh fìor-ùine don mhodail, gheibh sinn ro-innse nas cruinne.
- Ach, tha feum air bun-structar a bharrachd airson giullachd sruthan agus gus sruthan dàta a chumail suas (Kafka, Kinesis, msaa). (Apache Flink, Beam, msaa.)
12. Dè tha thu a’ ciallachadh le Trèanadh a’ frithealadh Skew?
Canar an t-eadar-dhealachadh eadar coileanadh nuair a bhios tu a’ frithealadh agus coileanadh rè trèanaidh mar an t-skew frithealaidh trèanaidh. Faodaidh na factaran a leanas a bhith mar thoradh air an skew seo:
- Eadar-dhealachadh air mar a làimhsicheas tu dàta eadar na pìoban airson seirbheis agus trèanadh.
- Gluasad san dàta bhon trèanadh agad chun t-seirbheis agad.
- Sianal fios-air-ais eadar an algairim agad agus am modail.
13. Dè tha thu a' ciallachadh le Model Registry?
Tha Model Registry na phrìomh ionad-tasgaidh far am faod luchd-cruthachaidh mhodalan modalan fhoillseachadh a tha freagarrach airson an cleachdadh ann an cinneasachadh.
Faodaidh luchd-leasachaidh co-obrachadh le sgiobaidhean agus luchd-ùidh eile gus beatha a h-uile modal taobh a-staigh a’ ghnìomhachais a riaghladh a’ cleachdadh a’ chlàr. Faodaidh neach-saidheans dàta na modalan trèanaidh a luchdachadh suas chun chlàr mhodail.
Tha na modailean air an ullachadh airson deuchainn, dearbhadh, agus an cleachdadh gu cinneasachadh aon uair ‘s gu bheil iad sa chlàr. A bharrachd air an sin, tha modalan le trèanadh air an stòradh ann an clàran modail airson faighinn gu sgiobalta le tagradh no seirbheis aonaichte sam bith.
Gus am modail a dhearbhadh, a mheasadh agus a chuir gu cinneasachadh, luchd-leasachaidh bathar-bog agus faodaidh ath-sgrùdairean aithneachadh gu luath agus taghadh dìreach an dreach as fheàrr de na modalan trèanaidh (stèidhichte air na slatan-tomhais measaidh).
14. An urrainn dhut mìneachadh a dhèanamh air na buannachdan bho Chlàraidh Modail?
Tha na leanas cuid de dhòighean anns am bi clàr modail a’ sgioblachadh riaghladh cearcall-beatha modail:
- Gus cleachdadh a dhèanamh nas fhasa, sàbhail na riatanasan ùine ruith agus meata-dàta airson na modalan trèanaidh agad.
- Bu chòir na modalan trèanaidh, cleachdte agus cluaineis agad a bhith clàraichte, air an lorg, agus air an tionndadh ann an stòr meadhanaichte a ghabhas sgrùdadh.
- Cruthaich pìoban fèin-ghluasadach a leigeas le lìbhrigeadh leantainneach, trèanadh agus amalachadh do mhodail riochdachaidh.
- Dèan coimeas eadar modalan air an trèanadh às ùr (no modalan dùbhlanach) san àrainneachd stèidse ri modalan a tha an-dràsta ag obair ann an cinneasachadh (modalan curaidh).
15. An urrainn dhut an dòigh-obrach Champion-Challenger a mhìneachadh ag obair?
Tha e comasach diofar cho-dhùnaidhean obrachaidh a dhearbhadh ann an cinneasachadh a’ cleachdadh innleachd Champion Challenger. Is dòcha gu bheil thu air cluinntinn mu dheuchainnean A/B ann an co-theacsa margaidheachd.
Mar eisimpleir, faodaidh tu dà loidhne cuspair sònraichte a sgrìobhadh agus an sgaoileadh air thuaiream chun deamografach targaid agad gus an ìre fosgailte airson iomairt post-d a mheudachadh.
Bidh an siostam a’ clàradh coileanadh post-d (ie, gnìomh fosgailte post-d) a thaobh a loidhne cuspair, a’ toirt cothrom dhut coimeas a dhèanamh eadar ìre fosgailte gach loidhne cuspair gus faighinn a-mach dè an fheadhainn as èifeachdaiche.
Tha Champion-Challenger an coimeas ri deuchainnean A/B a thaobh seo. Faodaidh tu loidsig co-dhùnaidh a chleachdadh gus gach buil a mheasadh agus am fear as èifeachdaiche a thaghadh fhad ‘s a tha thu a’ feuchainn diofar dhòighean gus tighinn gu roghainn.
Tha am modail as soirbheachaile co-cheangailte ris a’ churaidh. Tha a’ chiad neach-dùbhlain agus an liosta maidsidh de luchd-dùbhlain a-nis uile an làthair anns a’ chiad ìre cur gu bàs an àite a’ churaidh.
Tha an curaidh air a thaghadh leis an t-siostam airson tuilleadh ceuman obrach a choileanadh.
Tha an luchd-dùbhlain an aghaidh a chèile. Bidh an curaidh ùr an uairsin air a dhearbhadh leis an neach-dùbhlain a bheir na toraidhean as fheàrr.
Tha na gnìomhan a tha an lùib a’ phròiseas coimeas curaidh-dùbhlan air an liostadh gu h-ìosal ann am barrachd mionaideachd:
- Dèan measadh air gach aon de na modailean farpaiseach.
- A 'measadh nan comharran deireannach.
- A’ dèanamh coimeas eadar builean measaidh gus an neach-dùbhlain buadhach a stèidheachadh.
- A’ cur a’ churaidh ùr ris an tasglann
16. Thoir cunntas air na cleachdaidhean aig ìre iomairt ann an cearcall-beatha MLOps?
Feumaidh sinn stad a bhith a’ beachdachadh air ionnsachadh innealan mar dheuchainn ath-aithriseach a-mhàin gus an tèid modalan ionnsachaidh inneal a-steach gu cinneasachadh. Is e MLOps an aonadh de innleadaireachd bathar-bog le ionnsachadh innealan.
Bu chòir an toradh crìochnaichte a bhith air a shamhlachadh mar sin. Mar sin, feumaidh an còd airson toradh teicneòlach a bhith air a dhearbhadh, obrachail agus modular.
Tha beatha-beatha aig MLOps a tha coltach ri sruth ionnsachaidh inneal àbhaisteach, ach a-mhàin gu bheil am modail air a chumail sa phròiseas gus an tèid a thoirt gu buil.
Bidh na h-Innleadairean MLOps an uairsin a’ cumail sùil air seo gus dèanamh cinnteach gu bheil càileachd modail ann an cinneasachadh mar a thathar an dùil.
Seo cuid de chùisean cleachdaidh airson grunn de theicneòlasan MLOps:
- Clàraidhean Modail: Seo mar a tha e coltach. Bidh sgiobaidhean nas motha a’ stòradh agus a’ cumail sùil air modalan dreach ann an clàran modail. Tha eadhon a dhol air ais gu dreach roimhe seo na roghainn.
- Stòr Feart: Nuair a bhios tu a’ dèiligeadh ri seataichean dàta nas motha, dh’ fhaodadh dreachan sònraichte a bhith ann de na stòran-dàta anailis agus fo-bhuidhnean airson gnìomhan sònraichte. Tha stòr feart na dhòigh ùr-nodha, blasda airson obair ullachaidh dàta a chleachdadh bho rèisean nas tràithe no bho sgiobaidhean eile cuideachd.
- Stòran airson Metadata: Tha e deatamach gun tèid meata-dàta a sgrùdadh gu ceart rè cinneasachadh ma tha dàta neo-structaraichte, leithid dàta dealbh is teacsa, gu bhith air a chleachdadh gu soirbheachail.
Co-dhùnadh
Tha e deatamach cuimhneachadh gu bheil, sa mhòr-chuid de chùisean, an neach-agallaimh a’ coimhead airson siostam, ach gu bheil an tagraiche a’ sireadh fuasgladh.
Tha a’ chiad fhear stèidhichte air na sgilean teicnigeach agad, agus tha an dàrna fear mu dheidhinn an dòigh a chleachdas tu gus do chomas a nochdadh.
Tha grunn dhòighean-obrach ann a bu chòir dhut a ghabhail nuair a tha thu a’ freagairt cheistean agallaimh MLOps gus an neach-agallaimh a chuideachadh gus tuigse nas fheàrr fhaighinn air mar a tha thu am beachd an duilgheadas a tha ri làimh a mheasadh agus dèiligeadh ris.
Tha an dùmhlachd aca nas motha air an ath-bhualadh ceàrr na an tè cheart. Tha fuasgladh ag innse sgeulachd, agus is e an siostam agad an dealbh as fheàrr den eòlas agus an comas conaltraidh agad.
Leave a Reply