સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
- 1. MLOps દ્વારા તમારો અર્થ શું છે?
- 2. ડેટા વૈજ્ઞાનિકો, ડેટા એન્જિનિયરો અને ML એન્જિનિયરો એકબીજાથી કેવી રીતે અલગ પડે છે?
- 3. MLOps ને ModelOps અને AIOps થી શું અલગ પાડે છે?
- 4. શું તમે મને MLOps ના કેટલાક ફાયદાઓ જણાવી શકો છો?
- 5. શું તમે મને MLOps ના ઘટકો કહી શકો છો?
- 6. ડેટા સાયન્સનો ઉપયોગ કરવાથી કયા જોખમો આવે છે?
- 7. શું તમે સમજાવી શકો છો કે મોડેલ ડ્રિફ્ટ શું છે?
- 8. તમારા મતે MLOps કેટલી અલગ અલગ રીતે લાગુ કરી શકાય છે?
- 9. સ્ટેટિક ડિપ્લોયમેન્ટને ડાયનેમિક ડિપ્લોયમેન્ટથી શું અલગ કરે છે?
- 10. તમે કઈ ઉત્પાદન પરીક્ષણ તકનીકોથી વાકેફ છો?
- 11. સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગને બેચ પ્રોસેસિંગથી શું અલગ પાડે છે?
- 12. ટ્રેઇનિંગ સર્વિંગ સ્ક્યુનો અર્થ શું છે?
- 13. મોડલ રજિસ્ટ્રી દ્વારા તમારો અર્થ શું છે?
- 14. શું તમે મોડલ રજિસ્ટ્રીના ફાયદાઓ વિશે વિગતવાર જણાવી શકો છો?
- 15. શું તમે ચેમ્પિયન-ચેલેન્જર ટેકનિક કામ કરે છે તે સમજાવી શકો છો?
- 16. MLOps જીવનચક્રની એન્ટરપ્રાઇઝ-લેવલ એપ્લિકેશન્સનું વર્ણન કરો?
- ઉપસંહાર
કંપનીઓ માહિતી અને સેવાઓમાં લોકોની સુલભતા વધારવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને મશીન લર્નિંગ (ML) જેવી ઉભરતી તકનીકોનો વધુ વખત ઉપયોગ કરી રહી છે.
બેંકિંગ, ફાઇનાન્સ, રિટેલ, મેન્યુફેક્ચરિંગ અને હેલ્થકેર સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં આ તકનીકોનો વધુને વધુ ઉપયોગ થઈ રહ્યો છે.
ડેટા સાયન્ટિસ્ટ્સ, મશીન લર્નિંગ એન્જિનિયર્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સનાં એન્જિનિયર્સની કંપનીઓની સંખ્યા વધી રહી છે.
શક્ય જાણીને મશીન શિક્ષણ જો તમે ML અથવા MLOps ફીલ્ડમાં કામ કરવા માંગતા હોવ તો ઓપરેશન ઇન્ટરવ્યુ પ્રશ્નો કે જે મેનેજર અને રિક્રુટર્સ તમને નોકરી પર રાખી શકે તે જરૂરી છે.
તમે આ પોસ્ટમાં MLOpsના કેટલાક ઇન્ટરવ્યુ પ્રશ્નોનો જવાબ કેવી રીતે આપવો તે શીખી શકો છો કારણ કે તમે તમારી સ્વપ્નની નોકરી મેળવવા માટે કામ કરો છો.
1. MLOps દ્વારા તમારો અર્થ શું છે?
ML મોડલ્સને કાર્યરત કરવાનો વિષય MLOpsનું ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જેને મશીન લર્નિંગ ઓપરેશન્સ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, જે વધુ મોટા AI/DS/ML એરેનામાં વિકાસશીલ ક્ષેત્ર છે.
MLOps તરીકે ઓળખાતા સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ અભિગમ અને સંસ્કૃતિનો મુખ્ય ધ્યેય મશીન લર્નિંગ/ડેટા સાયન્સ મોડલ્સ અને તેના અનુગામી ઓપરેશનલાઇઝેશન (ઓપ્સ)ની રચનાને એકીકૃત કરવાનો છે.
પરંપરાગત DevOps અને MLOps અમુક સામ્યતાઓ ધરાવે છે, જો કે, MLOps પણ પરંપરાગત DevOps કરતાં ખૂબ જ અલગ છે.
MLOps ડેટા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને જટિલતાના નવા સ્તરને ઉમેરે છે, જ્યારે DevOps મુખ્યત્વે કોડ અને સૉફ્ટવેર રિલીઝને કાર્યરત કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જે સ્ટેટફુલ ન હોઈ શકે.
ML, Data, અને Ops નું સંયોજન MLOps ને તેનું સામાન્ય નામ આપે છે (મશીન લર્નિંગ, ડેટા એન્જિનિયરિંગ અને DevOps).
2. ડેટા વૈજ્ઞાનિકો, ડેટા એન્જિનિયરો અને ML એન્જિનિયરો એકબીજાથી કેવી રીતે અલગ પડે છે?
તે મારા મતે, પેઢી પર આધાર રાખીને બદલાય છે. ડેટાના પરિવહન અને રૂપાંતર માટેનું વાતાવરણ તેમજ તેના સંગ્રહનું નિર્માણ ડેટા એન્જિનિયરો દ્વારા કરવામાં આવે છે.
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા અને તારણો કાઢવા માટે વૈજ્ઞાનિક અને આંકડાકીય તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં નિષ્ણાતો છે, જેમાં હાલમાં જે વલણો છે તેના આધારે ભાવિ વર્તણૂક વિશે અનુમાન લગાવવા સહિત.
સોફ્ટવેર એન્જિનિયરો થોડા વર્ષો પહેલા ઓપરેશન્સ અને ડિપ્લોયમેન્ટ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનું સંચાલન કરતા હતા. બીજી તરફ ઓપ્સ ટીમો, કોડ તરીકે ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરતી વખતે વિકાસનો અભ્યાસ કરી રહી હતી. એક DevOps સ્થિતિ આ બે પ્રવાહો દ્વારા બનાવવામાં આવી હતી.
MLOps એ જ કેટેગરીમાં છે ડેટા સાયન્ટિસ્ટ અને ડેટા એન્જિનિયર. ડેટા એન્જિનિયરો મોડલ લાઇફસાઇકલને ટેકો આપવા અને ચાલુ તાલીમ માટે પાઇપલાઇન બનાવવા માટે જરૂરી ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર વિશે જ્ઞાન મેળવી રહ્યા છે.
ડેટા વૈજ્ઞાનિકો તેમની મોડલ જમાવટ અને સ્કોરિંગ ક્ષમતાઓ વિકસાવવા માંગે છે.
ઉત્પાદન-ગ્રેડ ડેટા પાઇપલાઇન ML એન્જિનિયરો દ્વારા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે જે ડેટા સાયન્સ મોડલ દ્વારા જરૂરી ઇનપુટમાં કાચા ડેટાને રૂપાંતરિત કરે છે, મોડેલને હોસ્ટ કરે છે અને ચલાવે છે અને ડાઉનસ્ટ્રીમ સિસ્ટમ્સમાં સ્કોર કરેલ ડેટાસેટને આઉટપુટ કરે છે.
ડેટા એન્જિનિયર અને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ બંને એમએલ એન્જિનિયર બનવા માટે સક્ષમ છે.
3. MLOps ને ModelOps અને AIOps થી શું અલગ પાડે છે?
જ્યારે એન્ડ-ટુ-એન્ડ બાંધકામ મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ, MLOps એ એક DevOps એપ્લિકેશન છે જેમાં ડેટા સંગ્રહ, ડેટા પ્રી-પ્રોસેસિંગ, મોડેલ બનાવટ, ઉત્પાદનમાં મોડલ જમાવટ, ઉત્પાદનમાં મોડલ મોનિટરિંગ અને મોડલ સામયિક અપગ્રેડનો સમાવેશ થાય છે.
કોઈપણ એલ્ગોરિધમ્સના સંપૂર્ણ અમલીકરણને હેન્ડલ કરવા માટે DevOps નો ઉપયોગ, જેમ કે નિયમ-આધારિત મોડલ્સ, ModelOps તરીકે ઓળખાય છે.
AI ઑપ્સ શરૂઆતથી AI એપ્સ બનાવવા માટે DevOps સિદ્ધાંતોનો લાભ લઈ રહી છે.
4. શું તમે મને MLOps ના કેટલાક ફાયદાઓ જણાવી શકો છો?
- ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને MLOps ડેવલપર્સ ઝડપથી ટ્રાયલ ચલાવી શકે છે તેની ખાતરી કરવા માટે કે મોડલ્સને તાલીમ આપવામાં આવે છે અને તેનું યોગ્ય મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે કારણ કે MLOps MDLC (મોડલ ડેવલપમેન્ટ લાઇફસાઇકલ) માં તમામ અથવા મોટાભાગના કાર્યો/પગલાઓને સ્વચાલિત કરવામાં મદદ કરે છે. વધુમાં પરવાનગી આપે છે ડેટા અને મોડલ વર્ઝનિંગ.
- MLOps વિચારોને વ્યવહારમાં મૂકવાથી ડેટા એન્જિનિયર્સ અને ડેટા સાયન્ટિસ્ટને કેળવાયેલા અને ક્યુરેટેડ ડેટાસેટ્સની અનિયંત્રિત ઍક્સેસ મળે છે, જે મોડલના વિકાસને ઝડપથી વેગ આપે છે.
- ડેટા વૈજ્ઞાનિકો મોડલ અને ડેટાસેટ્સને વર્ઝન કરવાની ક્ષમતાને કારણે જો વર્તમાન પુનરાવર્તન અપેક્ષાઓ પર ન આવે તો વધુ સારું પ્રદર્શન કરનાર મોડેલ પર પાછા પડી શકશે, જે મોડેલ ઓડિટ ટ્રેલને નોંધપાત્ર રીતે વધારશે.
- જેમ કે MLOps પદ્ધતિઓ મજબૂત રીતે DevOps પર આધાર રાખે છે, તેઓ સંખ્યાબંધ CI/CD ખ્યાલો પણ સમાવિષ્ટ કરે છે, જે કોડની ગુણવત્તા અને વિશ્વસનીયતા.
5. શું તમે મને MLOps ના ઘટકો કહી શકો છો?
ડિઝાઇન: એમએલઓપ્સમાં ડિઝાઇન વિચારસરણીનો ભારે સમાવેશ થાય છે. મુદ્દાની પ્રકૃતિથી શરૂ કરીને, પૂર્વધારણાઓ, આર્કિટેક્ચર અને જમાવટનું પરીક્ષણ કરો
મોડેલ બિલ્ડિંગ: શ્રેષ્ઠ મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ સેટ કરવા માટે ડેટા એન્જિનિયરિંગ પાઇપલાઇન્સ અને પ્રયોગો સાથે મોડલ પરીક્ષણ અને માન્યતા આ પગલાંનો એક ભાગ છે.
ઓપરેશન્સ: મોડેલને કામગીરીના ભાગ રૂપે અમલમાં મૂકવું જોઈએ અને સતત તપાસ અને મૂલ્યાંકન કરવું જોઈએ. ત્યારબાદ CI/CD પ્રક્રિયાઓનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે અને ઓર્કેસ્ટ્રેશન ટૂલનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરવામાં આવે છે.
6. ડેટા સાયન્સનો ઉપયોગ કરવાથી કયા જોખમો આવે છે?
- સમગ્ર કંપનીમાં મોડલને માપવું મુશ્કેલ છે.
- ચેતવણી વિના, મોડેલ બંધ થાય છે અને કાર્ય કરવાનું બંધ કરે છે.
- મોટે ભાગે, મોડલ્સની ચોકસાઈ સમય સાથે વધુ ખરાબ થાય છે.
- મોડેલ ચોક્કસ અવલોકન પર આધારિત અચોક્કસ આગાહી કરે છે જેની વધુ તપાસ કરી શકાતી નથી.
- ડેટા વિજ્ઞાનીઓએ પણ મોડલ જાળવી રાખવા જોઈએ, પરંતુ તે મોંઘા છે.
- આ જોખમોને ઘટાડવા માટે MLOps નો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
7. શું તમે સમજાવી શકો છો કે મોડેલ ડ્રિફ્ટ શું છે?
જ્યારે મોડેલનું અનુમાન તબક્કાનું પ્રદર્શન (વાસ્તવિક-વિશ્વ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને) તેના તાલીમ તબક્કાના પ્રદર્શનથી બગડે છે, ત્યારે તેને મોડેલ ડ્રિફ્ટ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જેને આઈડિયા ડ્રિફ્ટ (ઐતિહાસિક, લેબલવાળા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને) તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે.
તાલીમ અને સેવા આપતા તબક્કાઓની તુલનામાં મોડેલનું પ્રદર્શન ત્રાંસુ છે, તેથી તેનું નામ “ટ્રેન/સર્વ સ્ક્યુ” છે.
અસંખ્ય પરિબળો, જેમાં શામેલ છે:
- ડેટા વિતરિત કરવાની મૂળભૂત રીત બદલાઈ ગઈ છે.
- તાલીમમાં થોડીક શ્રેણીઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવ્યું હતું, જો કે, હાલમાં જ થયેલ પર્યાવરણીય પરિવર્તને અન્ય ક્ષેત્ર ઉમેર્યું.
- NLP મુશ્કેલીઓમાં, વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટામાં પ્રશિક્ષણ ડેટા કરતાં અપ્રમાણસર રીતે મોટી સંખ્યામાં ટોકન્સ હોય છે.
- અણધારી ઘટનાઓ, જેમ કે કોવિડ-19 રોગચાળા દરમિયાન એકત્રિત કરવામાં આવેલા ડેટા પર નોંધપાત્ર રીતે વધુ ખરાબ કામગીરી કરવાની આગાહી કરવામાં આવી રહી છે તે પૂર્વ-COVID ડેટા પર બનેલ મોડેલ.
મોડેલ ડ્રિફ્ટને ઓળખવા માટે હંમેશા મોડેલના પ્રદર્શનનું સતત નિરીક્ષણ કરવું જરૂરી છે.
જ્યારે મોડલની કામગીરીમાં સતત ઘટાડો થતો હોય ત્યારે એક ઉપાય તરીકે મોડલ પુનઃપ્રશિક્ષણ લગભગ હંમેશા જરૂરી હોય છે; ઘટાડાનું કારણ ઓળખવું જોઈએ અને યોગ્ય સારવાર પ્રક્રિયાઓનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ.
8. તમારા મતે MLOps કેટલી અલગ અલગ રીતે લાગુ કરી શકાય છે?
MLOps ને વ્યવહારમાં મૂકવા માટે ત્રણ પદ્ધતિઓ છે:
MLOps સ્તર 0 (મેન્યુઅલ પ્રક્રિયા): આ સ્તરમાં, ડેટાની તૈયારી, પૃથ્થકરણ અને તાલીમ સહિત તમામ પગલાંઓ જાતે જ કરવામાં આવે છે. દરેક તબક્કો જાતે જ હાથ ધરવામાં આવવો જોઈએ, તેમજ એકથી બીજામાં સંક્રમણ.
અંતર્ગત આધાર એ છે કે તમારી ડેટા સાયન્સ ટીમ માત્ર થોડા જ મોડલ્સનું સંચાલન કરે છે જે વારંવાર અપડેટ થતા નથી.
પરિણામે, ત્યાં સતત એકીકરણ (CI) અથવા સતત ડિપ્લોયમેન્ટ (CD) નથી, અને કોડનું પરીક્ષણ સામાન્ય રીતે સ્ક્રિપ્ટ એક્ઝેક્યુશન અથવા નોટબુક એક્ઝેક્યુશનમાં સંકલિત કરવામાં આવે છે, જેમાં ડિપ્લોયમેન્ટ માઇક્રોસર્વિસમાં થાય છે REST API.
MLOps સ્તર 1 (ML પાઇપલાઇનનું ઓટોમેશન): ML પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરીને, ઉદ્દેશ્ય મોડેલ (CT) ને સતત તાલીમ આપવાનો છે. તમે આ રીતે સતત મોડલ અનુમાન સેવા ડિલિવરી પૂર્ણ કરી શકો છો.
સંપૂર્ણ તાલીમ પાઇપલાઇનની અમારી જમાવટ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે સક્રિય પાઇપલાઇન ટ્રિગર્સ પર આધારિત નવા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને મોડેલને ઉત્પાદનમાં આપમેળે તાલીમ આપવામાં આવે છે.
MLOps સ્તર 2 (CI/CD પાઇપલાઇનનું ઓટોમેશન): તે MLOps સ્તરથી એક પગલું ઉપર જાય છે. જો તમે ઉત્પાદનમાં પાઇપલાઇનને ઝડપથી અને વિશ્વસનીય રીતે અપડેટ કરવા માંગતા હોવ તો મજબૂત સ્વચાલિત CI/CD સિસ્ટમ જરૂરી છે:
- તમે સોર્સ કોડ બનાવો છો અને સમગ્ર CI તબક્કા દરમિયાન અસંખ્ય પરીક્ષણો ચલાવો છો. પેકેજો, એક્ઝિક્યુટેબલ અને આર્ટિફેક્ટ એ સ્ટેજના આઉટપુટ છે, જે પછીના સમયે જમાવવામાં આવશે.
- CI સ્ટેજ દ્વારા બનાવેલ કલાકૃતિઓ સીડી સ્ટેપ દરમિયાન લક્ષ્ય પર્યાવરણમાં જમાવવામાં આવે છે. સુધારેલ મોડેલ અમલીકરણ સાથે તૈનાત પાઇપલાઇન એ સ્ટેજનું આઉટપુટ છે.
- પાઈપલાઈન પ્રયોગની નવી પુનરાવૃત્તિ શરૂ કરે તે પહેલાં, ડેટા વૈજ્ઞાનિકોએ હજી પણ ડેટા અને મોડેલ વિશ્લેષણનો તબક્કો જાતે જ કરવો જોઈએ.
9. સ્ટેટિક ડિપ્લોયમેન્ટને ડાયનેમિક ડિપ્લોયમેન્ટથી શું અલગ કરે છે?
મોડેલ માટે ઑફલાઇન તાલીમ આપવામાં આવે છે સ્થિર જમાવટ. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, અમે મોડલને એક વાર ચોક્કસ રીતે તાલીમ આપીએ છીએ અને પછી તેનો અમુક સમય માટે ઉપયોગ કરીએ છીએ. મોડલને સ્થાનિક રીતે પ્રશિક્ષિત કર્યા પછી, તેને સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે અને રીઅલ-ટાઇમ આગાહીઓ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવા માટે સર્વર પર મોકલવામાં આવે છે.
મોડેલ પછી ઇન્સ્ટોલ કરી શકાય તેવા એપ્લિકેશન સોફ્ટવેર તરીકે વિતરિત કરવામાં આવે છે. એક પ્રોગ્રામ કે જે વિનંતીઓના બેચ સ્કોરિંગ માટે પરવાનગી આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે.
મોડલ માટે ઓનલાઈન તાલીમ આપવામાં આવે છે ગતિશીલ જમાવટ. એટલે કે, સિસ્ટમમાં નવો ડેટા સતત ઉમેરવામાં આવે છે, અને તેના માટે મોડેલ સતત અપડેટ કરવામાં આવે છે.
પરિણામે, તમે માંગ પર સર્વરનો ઉપયોગ કરીને આગાહી કરી શકો છો. તે પછી, મૉડલને API એન્ડપોઇન્ટ તરીકે સપ્લાય કરીને ઉપયોગમાં લેવામાં આવે છે જે વેબ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને વપરાશકર્તાના પ્રશ્નો પર પ્રતિક્રિયા આપે છે. ફ્લાસ્ક અથવા ફાસ્ટએપીઆઈ.
10. તમે કઈ ઉત્પાદન પરીક્ષણ તકનીકોથી વાકેફ છો?
બેચ પરીક્ષણ: તેના પ્રશિક્ષણ વાતાવરણથી અલગ સેટિંગમાં પરીક્ષણ હાથ ધરીને, તે મોડેલની ચકાસણી કરે છે. પસંદગીના મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને, જેમ કે ચોકસાઈ, RMSE, વગેરે, મોડેલ અનુમાનને ચકાસવા માટે ડેટા નમૂનાઓના જૂથ પર બેચ પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે.
બેચ પરીક્ષણ વિવિધ કમ્પ્યુટિંગ પ્લેટફોર્મ્સ પર હાથ ધરવામાં આવી શકે છે, જેમ કે ટેસ્ટ સર્વર, રિમોટ સર્વર અથવા ક્લાઉડ. સામાન્ય રીતે, મોડેલ સીરીયલાઇઝ્ડ ફાઇલ તરીકે પ્રદાન કરવામાં આવે છે, જે ઑબ્જેક્ટ તરીકે લોડ થાય છે અને પરીક્ષણ ડેટામાંથી અનુમાનિત થાય છે.
A / B પરીક્ષણ: તેનો ઉપયોગ વારંવાર માર્કેટિંગ ઝુંબેશના વિશ્લેષણ માટે તેમજ સેવાઓ (વેબસાઇટ્સ, મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ, વગેરે) ની ડિઝાઇન માટે થાય છે.
કંપની અથવા કામગીરીના આધારે, કયું મોડેલ ઉત્પાદનમાં વધુ સારું પ્રદર્શન કરશે તે નક્કી કરવા માટે A/B પરીક્ષણના પરિણામોનું વિશ્લેષણ કરવા માટે આંકડાકીય અભિગમોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. સામાન્ય રીતે, A/B પરીક્ષણ નીચેની રીતે કરવામાં આવે છે:
- લાઇવ અથવા રીઅલ-ટાઇમ ડેટાને બે સેટમાં વિભાજિત અથવા વિભાજિત કરવામાં આવે છે, સેટ A અને સેટ B.
- સેટ A ડેટા જૂના મોડલ પર મોકલવામાં આવે છે, જ્યારે સેટ B ડેટા અપડેટેડ મોડલ પર મોકલવામાં આવે છે.
- વ્યવસાયિક ઉપયોગના કેસ અથવા પ્રક્રિયાઓ પર આધાર રાખીને, નવા મોડલ (મોડેલ B) જૂના મોડલ (મોડલ A) કરતાં વધુ પ્રદર્શન કરે છે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે મોડલની કામગીરી (ઉદાહરણ તરીકે, ચોકસાઈ, ચોકસાઇ, વગેરે)નું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ઘણા આંકડાકીય અભિગમોનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
- અમે પછી આંકડાકીય પૂર્વધારણા પરીક્ષણ કરીએ છીએ: શૂન્ય પૂર્વધારણા કહે છે કે નવા મોડલની દેખરેખ રાખવામાં આવતા વ્યવસાય સૂચકોના સરેરાશ મૂલ્ય પર કોઈ અસર થતી નથી. વૈકલ્પિક પૂર્વધારણા અનુસાર, નવું મોડલ મોનિટરિંગ બિઝનેસ ઈન્ડિકેટર્સનું સરેરાશ મૂલ્ય વધારે છે.
- છેલ્લે, અમે મૂલ્યાંકન કરીએ છીએ કે શું નવું મોડલ ચોક્કસ બિઝનેસ KPIsમાં નોંધપાત્ર સુધારો લાવે છે.
પડછાયો અથવા સ્ટેજ ટેસ્ટ: ઉત્પાદન (સ્ટેજીંગ એન્વાયર્નમેન્ટ) માં ઉપયોગ કરતા પહેલા ઉત્પાદન પર્યાવરણના ડુપ્લિકેટમાં મોડેલનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે.
રીઅલ-ટાઇમ ડેટા સાથે મોડેલનું પ્રદર્શન નક્કી કરવા અને મોડેલની સ્થિતિસ્થાપકતાને માન્ય કરવા માટે આ નિર્ણાયક છે. ઉત્પાદન પાઈપલાઈન જેવા જ ડેટાને અનુમાનિત કરીને અને સ્ટેજીંગ સર્વર પર ચકાસવા માટે વિકસિત શાખા અથવા મોડેલને વિતરિત કરીને હાથ ધરવામાં આવે છે.
એકમાત્ર ખામી એ છે કે સ્ટેજિંગ સર્વર પર કોઈ વ્યવસાય પસંદગીઓ કરવામાં આવશે નહીં અથવા વિકાસ શાખાના પરિણામે અંતિમ વપરાશકર્તાઓ માટે દૃશ્યક્ષમ રહેશે નહીં.
યોગ્ય મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને સ્ટેજીંગ પર્યાવરણના પરિણામોનો ઉપયોગ કરીને મોડેલની સ્થિતિસ્થાપકતા અને કામગીરીનું આંકડાકીય રીતે મૂલ્યાંકન કરવામાં આવશે.
11. સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગને બેચ પ્રોસેસિંગથી શું અલગ પાડે છે?
અમે બે પ્રોસેસિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને અમારી રીઅલ-ટાઇમ આગાહીઓ ઉત્પન્ન કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા લાક્ષણિકતાઓને હેરફેર કરી શકીએ છીએ: બેચ અને સ્ટ્રીમ.
બેચ પ્રક્રિયા ચોક્કસ ઑબ્જેક્ટ માટે સમયના અગાઉના બિંદુથી લક્ષણો, જે પછી વાસ્તવિક-સમયની આગાહીઓ જનરેટ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે.
- અહીં, અમે ઑફલાઇન સઘન ફિચર ગણતરીઓ કરી શકીએ છીએ અને ઝડપી અનુમાન માટે ડેટા તૈયાર કરી શકીએ છીએ.
- લક્ષણો, જો કે, એક વય કારણ કે તેઓ ભૂતકાળમાં પૂર્વનિર્ધારિત હતા. જો તમારું પૂર્વસૂચન તાજેતરની ઘટનાઓ પર આધારિત હોય તો આ એક મોટી ખામી હોઈ શકે છે. (ઉદાહરણ તરીકે, શક્ય તેટલી વહેલી તકે કપટપૂર્ણ વ્યવહારોને ઓળખવા.)
ચોક્કસ એન્ટિટી માટે નજીકના રીઅલ-ટાઇમ, સ્ટ્રીમિંગ સુવિધાઓ સાથે, ઇનપુટ્સના આપેલ સેટ પર સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગમાં અનુમાન હાથ ધરવામાં આવે છે.
- અહીં, મોડેલને રીઅલ-ટાઇમ, સ્ટ્રીમિંગ સુવિધાઓ આપીને, અમે વધુ સચોટ આગાહીઓ મેળવી શકીએ છીએ.
- જો કે, સ્ટ્રીમ પ્રોસેસિંગ માટે અને ડેટા સ્ટ્રીમ્સ (કાફકા, કિનેસિસ, વગેરે) જાળવવા માટે વધારાના ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરની જરૂર છે. (અપાચે ફ્લિંક, બીમ, વગેરે)
12. ટ્રેઇનિંગ સર્વિંગ સ્ક્યુનો અર્થ શું છે?
સેવા આપતી વખતે કામગીરી અને તાલીમ દરમિયાન કામગીરી વચ્ચેની અસમાનતાને તાલીમ-સર્વિંગ સ્ક્યુ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. આ ત્રાંસી નીચેના પરિબળો દ્વારા પ્રેરિત થઈ શકે છે:
- સેવા અને તાલીમ માટેની પાઇપલાઇન્સ વચ્ચે તમે ડેટાને કેવી રીતે હેન્ડલ કરો છો તેમાં તફાવત.
- તમારી તાલીમમાંથી તમારી સેવામાં ડેટામાં ફેરફાર.
- તમારા અલ્ગોરિધમ અને મોડેલ વચ્ચેની પ્રતિસાદ ચેનલ.
13. મોડલ રજિસ્ટ્રી દ્વારા તમારો અર્થ શું છે?
મૉડલ રજિસ્ટ્રી એ એક કેન્દ્રિય ભંડાર છે જ્યાં મૉડલ નિર્માતાઓ એવા મૉડલ પ્રકાશિત કરી શકે છે જે ઉત્પાદનમાં ઉપયોગ માટે યોગ્ય હોય.
વિકાસકર્તાઓ રજિસ્ટ્રીનો ઉપયોગ કરીને વ્યવસાયની અંદરના તમામ મોડલ્સના જીવનકાળનું સંચાલન કરવા માટે અન્ય ટીમો અને હિતધારકો સાથે સહયોગ કરી શકે છે. પ્રશિક્ષિત મોડલને ડેટા સાયન્ટિસ્ટ દ્વારા મોડલ રજિસ્ટ્રીમાં અપલોડ કરી શકાય છે.
મોડલ રજિસ્ટરમાં આવી જાય તે પછી તે પરીક્ષણ, માન્યતા અને ઉત્પાદનમાં જમાવટ માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે. વધુમાં, પ્રશિક્ષિત મોડેલો કોઈપણ સંકલિત એપ્લિકેશન અથવા સેવા દ્વારા ઝડપી ઍક્સેસ માટે મોડેલ રજિસ્ટ્રીમાં સંગ્રહિત થાય છે.
ઉત્પાદનમાં મોડેલનું પરીક્ષણ, મૂલ્યાંકન અને જમાવટ કરવા માટે, સોફ્ટવેર ડેવલપર્સ અને સમીક્ષકો ઝડપથી ઓળખી શકે છે અને પ્રશિક્ષિત મોડલ્સનું શ્રેષ્ઠ સંસ્કરણ પસંદ કરી શકે છે (મૂલ્યાંકન માપદંડના આધારે).
14. શું તમે મોડલ રજિસ્ટ્રીના ફાયદાઓ વિશે વિગતવાર જણાવી શકો છો?
નીચે આપેલી કેટલીક રીતો છે જે મૉડલ રજિસ્ટ્રી મૉડલ લાઇફસાઇકલ મેનેજમેન્ટને સુવ્યવસ્થિત કરે છે:
- જમાવટને સરળ બનાવવા માટે, તમારા પ્રશિક્ષિત મોડલ્સ માટે રનટાઇમ આવશ્યકતાઓ અને મેટાડેટા સાચવો.
- તમારા પ્રશિક્ષિત, તૈનાત અને નિવૃત્ત મોડલ એક કેન્દ્રિય, શોધી શકાય તેવા ભંડારમાં રજીસ્ટર, ટ્રૅક અને સંસ્કરણ હોવા જોઈએ.
- સ્વયંસંચાલિત પાઈપલાઈન બનાવો જે તમારા ઉત્પાદન મોડલની સતત ડિલિવરી, તાલીમ અને એકીકરણને સક્ષમ કરે.
- સ્ટેજીંગ એન્વાયર્નમેન્ટમાં નવા પ્રશિક્ષિત મોડલ્સ (અથવા ચેલેન્જર મોડલ્સ)ની તુલના હાલમાં ઉત્પાદનમાં કાર્યરત (ચેમ્પિયન મોડલ્સ) સાથે કરો.
15. શું તમે ચેમ્પિયન-ચેલેન્જર ટેકનિક કામ કરે છે તે સમજાવી શકો છો?
ચેમ્પિયન ચેલેન્જર તકનીકનો ઉપયોગ કરીને ઉત્પાદનમાં વિવિધ ઓપરેશનલ નિર્ણયોનું પરીક્ષણ કરવું શક્ય છે. તમે કદાચ માર્કેટિંગના સંદર્ભમાં A/B પરીક્ષણ વિશે સાંભળ્યું હશે.
દાખલા તરીકે, તમે ઈમેલ ઝુંબેશ માટે ખુલ્લા દરને મહત્તમ કરવા માટે બે અલગ-અલગ વિષય રેખાઓ લખી શકો છો અને તેને તમારા લક્ષ્ય વસ્તી વિષયક પર રેન્ડમ રીતે વિતરિત કરી શકો છો.
સિસ્ટમ તેની વિષય રેખાના સંબંધમાં ઈમેલની કામગીરી (એટલે કે ઈમેલ ઓપન એક્શન)ને લૉગ કરે છે, જે તમને સૌથી વધુ અસરકારક છે તે નિર્ધારિત કરવા માટે દરેક વિષય રેખાના ઓપન રેટની તુલના કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ચેમ્પિયન-ચેલેન્જર આ સંદર્ભે A/B પરીક્ષણ સાથે તુલનાત્મક છે. તમે દરેક પરિણામનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે નિર્ણય તર્કનો ઉપયોગ કરી શકો છો અને પસંદગી પર આવવા માટે તમે વિવિધ પદ્ધતિઓ સાથે પ્રયોગ કરો છો તે રીતે સૌથી અસરકારક એક પસંદ કરી શકો છો.
સૌથી સફળ મોડલ ચેમ્પિયન સાથે સંબંધ ધરાવે છે. પ્રથમ ચેલેન્જર અને ચેલેન્જર્સની મેચિંગ યાદી હવે ચેમ્પિયનને બદલે પ્રથમ એક્ઝેક્યુશન તબક્કામાં હાજર છે.
ચેમ્પિયનને સિસ્ટમ દ્વારા વધુ જોબ સ્ટેપ એક્ઝિક્યુશન માટે પસંદ કરવામાં આવે છે.
ચેલેન્જર્સ એકબીજાથી વિપરીત છે. નવા ચેમ્પિયનને તે પછી ચેલેન્જર દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે જે શ્રેષ્ઠ પરિણામો આપે છે.
ચેમ્પિયન-ચેલેન્જર સરખામણી પ્રક્રિયામાં સામેલ કાર્યો નીચે વધુ વિગતમાં સૂચિબદ્ધ છે:
- દરેક હરીફ મોડલનું મૂલ્યાંકન.
- અંતિમ સ્કોર્સનું મૂલ્યાંકન.
- વિજયી ચેલેન્જરને સ્થાપિત કરવા માટે મૂલ્યાંકનના પરિણામોની સરખામણી કરવી.
- આર્કાઇવમાં તાજા ચેમ્પિયન ઉમેરી રહ્યા છીએ
16. MLOps જીવનચક્રની એન્ટરપ્રાઇઝ-લેવલ એપ્લિકેશન્સનું વર્ણન કરો?
મશીન લર્નિંગ મોડલ ઉત્પાદનમાં પ્રવેશી શકે તે માટે આપણે મશીન લર્નિંગને માત્ર એક પુનરાવર્તિત પ્રયોગ તરીકે ધ્યાનમાં લેવાનું બંધ કરવાની જરૂર છે. MLOps એ મશીન લર્નિંગ સાથે સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગનું જોડાણ છે.
સમાપ્ત પરિણામની જેમ કલ્પના કરવી જોઈએ. તેથી, તકનીકી ઉત્પાદન માટેના કોડનું પરીક્ષણ, કાર્યાત્મક અને મોડ્યુલર હોવું જોઈએ.
MLOps નું આયુષ્ય છે જે પરંપરાગત મશીન લર્નિંગ ફ્લો સાથે તુલનાત્મક છે, અપવાદ સિવાય કે મોડલ ઉત્પાદન સુધી પ્રક્રિયામાં રાખવામાં આવે છે.
MLOps એન્જિનિયરો પછી ઉત્પાદનમાં મોડલની ગુણવત્તા હેતુ શું છે તેની ખાતરી કરવા માટે આના પર નજર રાખે છે.
MLOps ટેક્નોલોજીઓ માટે અહીં કેટલાક ઉપયોગ-કેસો છે:
- મોડેલ રજિસ્ટ્રીઝ: તે જે દેખાય છે તે છે. મોટી ટીમો મૉડલ રજિસ્ટ્રીમાં વર્ઝન મૉડલનો ટ્રૅક સ્ટોર કરે છે અને જાળવે છે. પાછલા સંસ્કરણ પર પાછા જવું પણ એક વિકલ્પ છે.
- ફીચર સ્ટોર: મોટા ડેટા સેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે, ચોક્કસ કાર્યો માટે વિશ્લેષણાત્મક ડેટાસેટ્સ અને સબસેટ્સની અલગ આવૃત્તિઓ હોઈ શકે છે. ફીચર સ્ટોર એ અગાઉના રન અથવા અન્ય ટીમોના ડેટા તૈયાર કરવાના કામનો ઉપયોગ કરવાની એક અદ્યતન, સ્વાદિષ્ટ રીત છે.
- મેટાડેટા માટેના સ્ટોર્સ: જો ચિત્ર અને ટેક્સ્ટ ડેટા જેવા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનો સફળતાપૂર્વક ઉપયોગ કરવો હોય તો સમગ્ર ઉત્પાદન દરમિયાન મેટાડેટાને યોગ્ય રીતે મોનિટર કરવા તે નિર્ણાયક છે.
ઉપસંહાર
તે ધ્યાનમાં રાખવું મહત્વપૂર્ણ છે કે, મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં, ઇન્ટરવ્યુઅર સિસ્ટમ શોધી રહ્યો છે, જ્યારે ઉમેદવાર ઉકેલ શોધી રહ્યો છે.
પ્રથમ તમારી તકનીકી કુશળતા પર આધારિત છે, જ્યારે બીજી તમારી યોગ્યતા દર્શાવવા માટે તમે જે પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરો છો તેના વિશે છે.
MLOps ઇન્ટરવ્યુના પ્રશ્નોના જવાબ આપતી વખતે તમારે કેટલીક પ્રક્રિયાઓ કરવી જોઈએ જેથી ઇન્ટરવ્યુઅરને તમે કેવી રીતે સમસ્યાનું મૂલ્યાંકન કરવા અને તેનું નિરાકરણ કરવા માંગો છો તે વધુ સારી રીતે સમજવામાં મદદ કરે.
તેમની એકાગ્રતા યોગ્ય પ્રતિક્રિયા કરતાં ખોટી પ્રતિક્રિયા પર વધુ હોય છે. ઉકેલ એક વાર્તા કહે છે, અને તમારી સિસ્ટમ એ તમારા જ્ઞાન અને સંચાર માટેની ક્ષમતાનું શ્રેષ્ઠ ઉદાહરણ છે.
એક જવાબ છોડો