विषय - सूची[छिपाना][प्रदर्शन]
- 1. एमएलओपीएस से आप क्या समझते हैं?
- 2. डेटा वैज्ञानिक, डेटा इंजीनियर और एमएल इंजीनियर एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं?
- 3. MLOps को ModelOps और AIOps से क्या अलग करता है?
- 4. क्या आप मुझे एमएलओपीएस के कुछ लाभ बता सकते हैं?
- 5. क्या आप मुझे एमएलओपीएस के घटक बता सकते हैं?
- 6. डेटा साइंस का उपयोग करने से क्या जोखिम आते हैं?
- 7. क्या आप समझा सकते हैं कि मॉडल ड्रिफ्ट क्या है?
- 8. आपकी राय में एमएलओ को कितने अलग-अलग तरीकों से लागू किया जा सकता है?
- 9. स्थिर परिनियोजन को गतिशील परिनियोजन से क्या अलग करता है?
- 10. आप किन उत्पादन परीक्षण तकनीकों से अवगत हैं?
- 11. स्ट्रीम प्रोसेसिंग और बैच प्रोसेसिंग में क्या अंतर है?
- 12. तिरछा परोसने वाले प्रशिक्षण से आपका क्या तात्पर्य है?
- 13. मॉडल रजिस्ट्री से आप क्या समझते हैं?
- 14. क्या आप मॉडल रजिस्ट्री के लाभों के बारे में विस्तार से बता सकते हैं?
- 15. क्या आप चैंपियन-चैलेंजर तकनीक के कामों की व्याख्या कर सकते हैं?
- 16. एमएलओपीएस जीवनचक्र के उद्यम-स्तर के अनुप्रयोगों का वर्णन करें?
- निष्कर्ष
सूचना और सेवाओं तक जनता की पहुंच बढ़ाने के लिए कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) जैसी उभरती हुई तकनीकों का अधिक बार उपयोग कर रही हैं।
बैंकिंग, वित्त, खुदरा, विनिर्माण और यहां तक कि स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रों में इन तकनीकों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।
डेटा साइंटिस्ट, मशीन लर्निंग इंजीनियर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में इंजीनियर कंपनियों की बढ़ती संख्या से मांग में हैं।
संभव जानना यंत्र अधिगम यदि आप एमएल या एमएलओपीएस क्षेत्रों में काम करना चाहते हैं, तो संचालन साक्षात्कार प्रश्न जो प्रबंधकों और भर्ती करने वालों को आपके सामने पेश कर सकते हैं, आवश्यक हैं।
जब आप अपने सपनों की नौकरी पाने की दिशा में काम करते हैं, तो आप इस पोस्ट में कुछ एमएलओपीएस साक्षात्कार के सवालों का जवाब देना सीख सकते हैं।
1. एमएलओपीएस से आप क्या समझते हैं?
एमएल मॉडल के संचालन का विषय एमएलओपीएस का फोकस है, जिसे मशीन लर्निंग ऑपरेशंस के रूप में भी जाना जाता है, जो कि अधिक प्रमुख एआई / डीएस / एमएल क्षेत्र के भीतर एक विकासशील क्षेत्र है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग दृष्टिकोण और संस्कृति का मुख्य लक्ष्य MLOps के रूप में जाना जाता है, मशीन लर्निंग / डेटा साइंस मॉडल के निर्माण और उनके बाद के संचालन (Ops) को एकीकृत करना है।
पारंपरिक DevOps और MLOps कुछ समानताएँ साझा करते हैं, हालाँकि, MLOps भी पारंपरिक DevOps से बहुत भिन्न होते हैं।
MLOps डेटा पर ध्यान केंद्रित करके जटिलता की एक नई परत जोड़ता है, जबकि DevOps मुख्य रूप से कोड और सॉफ़्टवेयर रिलीज़ को चालू करने पर ध्यान केंद्रित करता है जो स्टेटफुल नहीं हो सकते।
ML, डेटा और Ops का संयोजन MLOps को इसका सामान्य नाम (मशीन लर्निंग, डेटा इंजीनियरिंग और DevOps) देता है।
2. डेटा वैज्ञानिक, डेटा इंजीनियर और एमएल इंजीनियर एक दूसरे से कैसे भिन्न हैं?
यह मेरी राय में, फर्म के आधार पर भिन्न होता है। डेटा के परिवहन और परिवर्तन के साथ-साथ इसके भंडारण के लिए वातावरण, डेटा इंजीनियरों द्वारा बनाया गया है।
डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण करने और निष्कर्ष निकालने के लिए वैज्ञानिक और सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करने में विशेषज्ञ हैं, जिसमें वर्तमान रुझानों के आधार पर भविष्य के व्यवहार के बारे में भविष्यवाणियां करना शामिल है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियर कुछ साल पहले संचालन का अध्ययन कर रहे थे और तैनाती के बुनियादी ढांचे का प्रबंधन कर रहे थे। दूसरी ओर, ऑप्स टीमें एक कोड के रूप में बुनियादी ढांचे का उपयोग करते हुए विकास का अध्ययन कर रही थीं। इन दो धाराओं द्वारा एक DevOps स्थिति का निर्माण किया गया था।
MLOps उसी श्रेणी में है जैसे डाटा वैज्ञानिक और डेटा इंजीनियर। डेटा इंजीनियर मॉडल जीवनचक्र का समर्थन करने और चल रहे प्रशिक्षण के लिए पाइपलाइन बनाने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे के बारे में ज्ञान प्राप्त कर रहे हैं।
डेटा वैज्ञानिक अपने मॉडल परिनियोजन और स्कोरिंग क्षमताओं को विकसित करना चाहते हैं।
एक उत्पादन-ग्रेड डेटा पाइपलाइन का निर्माण एमएल इंजीनियरों द्वारा बुनियादी ढांचे का उपयोग करके किया जाता है जो कच्चे डेटा को डेटा साइंस मॉडल के लिए आवश्यक इनपुट में बदल देता है, मॉडल को होस्ट करता है और चलाता है, और डाउनस्ट्रीम सिस्टम के लिए एक स्कोर किए गए डेटासेट को आउटपुट करता है।
डेटा इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक दोनों ही ML इंजीनियर बनने में सक्षम हैं।
3. MLOps को ModelOps और AIOps से क्या अलग करता है?
एंड-टू-एंड का निर्माण करते समय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, MLOps एक DevOps एप्लिकेशन है जिसमें डेटा संग्रह, डेटा प्री-प्रोसेसिंग, मॉडल निर्माण, उत्पादन में मॉडल परिनियोजन, उत्पादन में मॉडल मॉनिटरिंग और मॉडल आवधिक अपग्रेड शामिल हैं।
नियम-आधारित मॉडल जैसे किसी भी एल्गोरिदम के संपूर्ण कार्यान्वयन को संभालने में DevOps के उपयोग को ModelOps के रूप में जाना जाता है।
एआईओपीएस शुरुआत से AI ऐप्स बनाने के लिए DevOps सिद्धांतों का लाभ उठा रहा है।
4. क्या आप मुझे एमएलओपीएस के कुछ लाभ बता सकते हैं?
- डेटा वैज्ञानिक और एमएलओपीएस डेवलपर्स यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षणों को फिर से चला सकते हैं कि मॉडल को उचित रूप से प्रशिक्षित और मूल्यांकन किया जाता है क्योंकि एमएलओपीएस एमडीएलसी (मॉडल विकास जीवनचक्र) में सभी या अधिकांश कार्यों / चरणों को स्वचालित करने में मदद करता है। इसके अतिरिक्त परमिट डेटा और मॉडल संस्करण.
- एमएलओपीएस विचारों को व्यवहार में लाने से डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों को खेती और क्यूरेट किए गए डेटासेट तक अप्रतिबंधित पहुंच प्राप्त होती है, जो मॉडल के विकास को तेजी से बढ़ाता है।
- डेटा वैज्ञानिक उस मॉडल पर वापस आने में सक्षम होंगे जो बेहतर प्रदर्शन करता है यदि वर्तमान पुनरावृत्ति उम्मीदों पर खरा नहीं उतरती है, मॉडल और डेटासेट संस्करण की क्षमता के लिए धन्यवाद, जो मॉडल ऑडिट ट्रेल को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाएगा।
- चूंकि MLOps पद्धतियां DevOps पर दृढ़ता से निर्भर करती हैं, वे कई CI/CD अवधारणाओं को भी शामिल करती हैं, जो कोड की गुणवत्ता और निर्भरता.
5. क्या आप मुझे एमएलओपीएस के घटक बता सकते हैं?
डिज़ाइन: एमएलओ में डिजाइन थिंकिंग शामिल है। समस्या की प्रकृति से शुरू होकर, परिकल्पना, वास्तुकला और परिनियोजन का परीक्षण
प्रतिरूप निर्माण: मॉडल परीक्षण और सत्यापन इस चरण का हिस्सा हैं, साथ ही डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइन और सर्वोत्तम मशीन लर्निंग सिस्टम स्थापित करने के लिए प्रयोग।
संचालन: मॉडल को संचालन के हिस्से के रूप में लागू किया जाना चाहिए और लगातार जांच और मूल्यांकन किया जाना चाहिए। सीआई/सीडी प्रक्रियाओं की निगरानी की जाती है और एक आर्केस्ट्रा उपकरण का उपयोग करना शुरू कर दिया जाता है।
6. डेटा साइंस का उपयोग करने से क्या जोखिम आते हैं?
- कंपनी भर में मॉडल को मापना मुश्किल है।
- चेतावनी के बिना, मॉडल बंद हो जाता है और काम करना बंद कर देता है।
- अधिकतर, मॉडलों की सटीकता समय के साथ खराब होती जाती है।
- मॉडल एक विशिष्ट अवलोकन के आधार पर गलत भविष्यवाणियां करता है जिसकी और जांच नहीं की जा सकती है।
- डेटा वैज्ञानिकों को भी मॉडल बनाए रखने चाहिए, लेकिन वे महंगे हैं।
- इन जोखिमों को कम करने के लिए एमएलओपीएस का उपयोग किया जा सकता है।
7. क्या आप समझा सकते हैं कि मॉडल ड्रिफ्ट क्या है?
जब किसी मॉडल का अनुमान चरण प्रदर्शन (वास्तविक-विश्व डेटा का उपयोग करके) उसके प्रशिक्षण चरण के प्रदर्शन से बिगड़ता है, तो इसे मॉडल बहाव के रूप में जाना जाता है, जिसे विचार बहाव (ऐतिहासिक, लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके) के रूप में भी जाना जाता है।
प्रशिक्षण और सेवारत चरणों की तुलना में मॉडल का प्रदर्शन तिरछा है, इसलिए इसका नाम "ट्रेन / सेवा तिरछा" है।
कई कारक, जिनमें शामिल हैं:
- डेटा वितरित करने का मौलिक तरीका बदल गया है।
- प्रशिक्षण ने छोटी संख्या में श्रेणियों पर ध्यान केंद्रित किया, हालांकि, एक पर्यावरणीय बदलाव जो अभी हुआ, ने एक और क्षेत्र जोड़ा।
- एनएलपी कठिनाइयों में, वास्तविक दुनिया के डेटा में प्रशिक्षण डेटा की तुलना में अधिक संख्या में टोकन होते हैं।
- अप्रत्याशित घटनाएं, जैसे कि COVID-19 महामारी के दौरान एकत्र किए गए डेटा पर काफी खराब प्रदर्शन करने के लिए पूर्व-COVID डेटा पर निर्मित मॉडल की भविष्यवाणी की जा रही है।
मॉडल ड्रिफ्ट की पहचान करने के लिए मॉडल के प्रदर्शन की निरंतर निगरानी करना हमेशा आवश्यक होता है।
मॉडल के प्रदर्शन में लगातार गिरावट आने पर एक उपाय के रूप में मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना लगभग हमेशा आवश्यक होता है; गिरावट के कारण की पहचान की जानी चाहिए और उचित उपचार प्रक्रियाओं का उपयोग किया जाना चाहिए।
8. आपकी राय में एमएलओ को कितने अलग-अलग तरीकों से लागू किया जा सकता है?
एमएलओ को व्यवहार में लाने के तीन तरीके हैं:
एमएलओपीएस स्तर 0 (मैनुअल प्रक्रिया): इस स्तर पर, डेटा तैयार करने, विश्लेषण और प्रशिक्षण सहित सभी चरणों को मैन्युअल रूप से निष्पादित किया जाता है। प्रत्येक चरण को मैन्युअल रूप से किया जाना चाहिए, साथ ही एक से दूसरे में संक्रमण भी किया जाना चाहिए।
अंतर्निहित आधार यह है कि आपकी डेटा विज्ञान टीम केवल कुछ ही मॉडलों का प्रबंधन करती है जिन्हें अक्सर अपडेट नहीं किया जाता है।
नतीजतन, निरंतर एकीकरण (सीआई) या निरंतर परिनियोजन (सीडी) नहीं है, और कोड का परीक्षण आमतौर पर स्क्रिप्ट निष्पादन या नोटबुक निष्पादन में एकीकृत किया जाता है, जिसमें एक माइक्रोसर्विस में तैनाती होती है। बाकी एपीआई.
एमएलओपीएस स्तर 1 (एमएल पाइपलाइन का स्वचालन): एमएल प्रक्रिया को स्वचालित करके, उद्देश्य मॉडल (सीटी) को लगातार प्रशिक्षित करना है। आप इस तरह से निरंतर मॉडल भविष्यवाणी सेवा वितरण को पूरा कर सकते हैं।
एक संपूर्ण प्रशिक्षण पाइपलाइन की हमारी तैनाती यह सुनिश्चित करती है कि सक्रिय पाइपलाइन ट्रिगर के आधार पर नए डेटा का उपयोग करके मॉडल स्वचालित रूप से उत्पादन में प्रशिक्षित हो।
एमएलओपीएस स्तर 2 (सीआई/सीडी पाइपलाइन का स्वचालन): यह एमएलओपीएस स्तर से एक कदम ऊपर जाता है। यदि आप उत्पादन में पाइपलाइनों को शीघ्र और विश्वसनीय रूप से अद्यतन करना चाहते हैं तो एक मजबूत स्वचालित CI/CD प्रणाली की आवश्यकता है:
- आप स्रोत कोड बनाते हैं और CI चरण में कई परीक्षण निष्पादित करते हैं। पैकेज, निष्पादन योग्य, और कलाकृतियां मंच के आउटपुट हैं, जिन्हें बाद में तैनात किया जाएगा।
- सीआई चरण द्वारा बनाई गई कलाकृतियों को सीडी चरण के दौरान लक्षित वातावरण में तैनात किया जाता है। संशोधित मॉडल कार्यान्वयन के साथ एक परिनियोजित पाइपलाइन चरण का आउटपुट है।
- पाइपलाइन द्वारा प्रयोग का एक नया पुनरावृत्ति शुरू करने से पहले, डेटा वैज्ञानिकों को अभी भी डेटा और मॉडल विश्लेषण चरण को मैन्युअल रूप से करना होगा।
9. स्थिर परिनियोजन को गतिशील परिनियोजन से क्या अलग करता है?
मॉडल को इसके लिए ऑफ़लाइन प्रशिक्षित किया जाता है स्थैतिक परिनियोजन. दूसरे शब्दों में, हम मॉडल को ठीक एक बार प्रशिक्षित करते हैं और फिर कुछ समय के लिए उसका उपयोग करते हैं। मॉडल को स्थानीय रूप से प्रशिक्षित करने के बाद, इसे वास्तविक समय की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग करने के लिए संग्रहीत और सर्वर पर भेजा जाता है।
तब मॉडल को इंस्टॉल करने योग्य एप्लिकेशन सॉफ़्टवेयर के रूप में वितरित किया जाता है। एक प्रोग्राम जो एक दृष्टांत के रूप में अनुरोधों के बैच स्कोरिंग की अनुमति देता है।
मॉडल को ऑनलाइन प्रशिक्षित किया जाता है गतिशील परिनियोजन. यही है, सिस्टम में लगातार नया डेटा जोड़ा जा रहा है, और इसके लिए मॉडल को लगातार अपडेट किया जाता है।
नतीजतन, आप मांग पर सर्वर का उपयोग करके भविष्यवाणी कर सकते हैं। उसके बाद, मॉडल को एक एपीआई एंडपॉइंट के रूप में आपूर्ति करके उपयोग में लाया जाता है जो वेब फ्रेमवर्क का उपयोग करके उपयोगकर्ता प्रश्नों पर प्रतिक्रिया करता है कुप्पी या FastAPI.
10. आप किन उत्पादन परीक्षण तकनीकों से अवगत हैं?
बैच परीक्षण: अपने प्रशिक्षण परिवेश से भिन्न सेटिंग में परीक्षण आयोजित करके, यह मॉडल का सत्यापन करता है। पसंद के मेट्रिक्स का उपयोग करना, जैसे सटीकता, आरएमएसई, आदि, मॉडल अनुमान को सत्यापित करने के लिए डेटा नमूनों के समूह पर बैच परीक्षण किया जाता है।
परीक्षण सर्वर, रिमोट सर्वर या क्लाउड जैसे विभिन्न कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म पर बैच परीक्षण किया जा सकता है। आम तौर पर, मॉडल को एक क्रमबद्ध फ़ाइल के रूप में प्रदान किया जाता है, जिसे ऑब्जेक्ट के रूप में लोड किया जाता है और परीक्षण डेटा से अनुमान लगाया जाता है।
A / B परीक्षण: इसका उपयोग अक्सर विपणन अभियानों के विश्लेषण के साथ-साथ सेवाओं (वेबसाइटों, मोबाइल एप्लिकेशन, आदि) के डिजाइन के लिए किया जाता है।
कंपनी या संचालन के आधार पर, ए / बी परीक्षण के परिणामों का विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है ताकि यह तय किया जा सके कि कौन सा मॉडल उत्पादन में बेहतर प्रदर्शन करेगा। आमतौर पर, ए/बी परीक्षण निम्नलिखित तरीके से किया जाता है:
- लाइव या रीयल-टाइम डेटा को दो सेट, सेट ए और सेट बी में विभाजित या खंडित किया जाता है।
- सेट ए डेटा पुराने मॉडल को भेजा जाता है, जबकि सेट बी डेटा अपडेटेड मॉडल को भेजा जाता है।
- व्यावसायिक उपयोग के मामले या प्रक्रियाओं के आधार पर, मॉडल प्रदर्शन (उदाहरण के लिए, सटीकता, सटीक, आदि) का मूल्यांकन करने के लिए कई सांख्यिकीय दृष्टिकोणों का उपयोग किया जा सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि नया मॉडल (मॉडल बी) पुराने मॉडल (मॉडल ए) से बेहतर प्रदर्शन करता है या नहीं।
- हम तब सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण करते हैं: शून्य परिकल्पना कहती है कि नए मॉडल का निगरानी किए जा रहे व्यावसायिक संकेतकों के औसत मूल्य पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है। वैकल्पिक परिकल्पना के अनुसार, नया मॉडल निगरानी व्यवसाय संकेतकों के औसत मूल्य को बढ़ाता है।
- अंत में, हम यह आकलन करते हैं कि क्या नया मॉडल कुछ व्यावसायिक KPI में महत्वपूर्ण सुधार लाता है।
एक छाया या मंच परीक्षण: उत्पादन (स्टेजिंग वातावरण) में उपयोग किए जाने से पहले एक मॉडल का मूल्यांकन उत्पादन वातावरण के डुप्लिकेट में किया जाता है।
रीयल-टाइम डेटा के साथ मॉडल के प्रदर्शन को निर्धारित करने और मॉडल के लचीलेपन को मान्य करने के लिए यह महत्वपूर्ण है। उत्पादन पाइपलाइन के समान डेटा का हवाला देकर और विकसित शाखा या एक मॉडल को स्टेजिंग सर्वर पर परीक्षण करने के लिए वितरित करके किया जाता है।
एकमात्र दोष यह है कि विकास शाखा के परिणामस्वरूप स्टेजिंग सर्वर पर कोई व्यावसायिक विकल्प नहीं बनाया जाएगा या अंतिम उपयोगकर्ताओं को दिखाई नहीं देगा।
उपयुक्त मेट्रिक्स का उपयोग करके स्टेजिंग वातावरण के परिणामों का उपयोग करके मॉडल के लचीलेपन और प्रदर्शन का सांख्यिकीय रूप से मूल्यांकन किया जाएगा।
11. स्ट्रीम प्रोसेसिंग और बैच प्रोसेसिंग में क्या अंतर है?
हम दो प्रसंस्करण विधियों: बैच और स्ट्रीम का उपयोग करके अपने वास्तविक समय के पूर्वानुमानों का उत्पादन करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशेषताओं में हेरफेर कर सकते हैं।
बैच प्रक्रिया एक विशिष्ट वस्तु के लिए एक पूर्व बिंदु से सुविधाएँ, जो तब वास्तविक समय की भविष्यवाणी उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाती हैं।
- यहां, हम गहन सुविधा गणना ऑफ़लाइन करने में सक्षम हैं और डेटा को त्वरित अनुमान के लिए तैयार किया है।
- विशेषताएं, हालांकि, एक उम्र के बाद से वे अतीत में पूर्व निर्धारित थे। यदि आपका पूर्वानुमान हाल की घटनाओं पर आधारित है तो यह एक बड़ी कमी हो सकती है। (उदाहरण के लिए, जल्द से जल्द धोखाधड़ी वाले लेनदेन की पहचान करना।)
एक विशिष्ट इकाई के लिए लगभग वास्तविक समय, स्ट्रीमिंग सुविधाओं के साथ, इनपुट के दिए गए सेट पर स्ट्रीम प्रोसेसिंग में अनुमान लगाया जाता है।
- यहां, मॉडल को रीयल-टाइम, स्ट्रीमिंग सुविधाएं देकर, हम अधिक सटीक भविष्यवाणियां प्राप्त कर सकते हैं।
- हालांकि, स्ट्रीम प्रोसेसिंग और डेटा स्ट्रीम (काफ्का, किनेसिस, आदि) को बनाए रखने के लिए अतिरिक्त बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। (अपाचे फ्लिंक, बीम, आदि)
12. तिरछा परोसने वाले प्रशिक्षण से आपका क्या तात्पर्य है?
प्रशिक्षण के दौरान प्रदर्शन और प्रदर्शन के दौरान प्रदर्शन के बीच असमानता को प्रशिक्षण-सेवा तिरछा के रूप में जाना जाता है। यह तिरछा निम्नलिखित कारकों से प्रेरित हो सकता है:
- आप सेवा और प्रशिक्षण के लिए पाइपलाइनों के बीच डेटा को कैसे संभालते हैं, इसमें अंतर।
- आपके प्रशिक्षण से डेटा में आपकी सेवा में बदलाव।
- आपके एल्गोरिदम और मॉडल के बीच एक फीडबैक चैनल।
13. मॉडल रजिस्ट्री से आप क्या समझते हैं?
मॉडल रजिस्ट्री एक केंद्रीय भंडार है जहां मॉडल निर्माता उन मॉडलों को प्रकाशित कर सकते हैं जो उत्पादन में उपयोग के लिए उपयुक्त हैं।
रजिस्ट्री का उपयोग करके व्यवसाय के अंदर सभी मॉडलों के जीवनकाल का प्रबंधन करने के लिए डेवलपर्स अन्य टीमों और हितधारकों के साथ सहयोग कर सकते हैं। प्रशिक्षित मॉडल को डेटा वैज्ञानिक द्वारा मॉडल रजिस्ट्री में अपलोड किया जा सकता है।
एक बार रजिस्टर में होने के बाद मॉडल परीक्षण, सत्यापन और उत्पादन के लिए तैनाती के लिए तैयार किए जाते हैं। इसके अतिरिक्त, प्रशिक्षित मॉडल किसी भी एकीकृत एप्लिकेशन या सेवा द्वारा त्वरित पहुंच के लिए मॉडल रजिस्ट्रियों में संग्रहीत किए जाते हैं।
उत्पादन के लिए मॉडल का परीक्षण, मूल्यांकन और परिनियोजन करने के लिए, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और समीक्षक जल्दी से प्रशिक्षित मॉडल (मूल्यांकन मानदंडों के आधार पर) के सबसे अच्छे संस्करण को पहचान सकते हैं और चुन सकते हैं।
14. क्या आप मॉडल रजिस्ट्री के लाभों के बारे में विस्तार से बता सकते हैं?
मॉडल रजिस्ट्री मॉडल जीवनचक्र प्रबंधन को सुव्यवस्थित करने के कुछ तरीके निम्नलिखित हैं:
- परिनियोजन को आसान बनाने के लिए, अपने प्रशिक्षित मॉडलों के लिए रनटाइम आवश्यकताओं और मेटाडेटा को सहेजें।
- आपके प्रशिक्षित, तैनात और सेवानिवृत्त मॉडल को एक केंद्रीकृत, खोज योग्य भंडार में पंजीकृत, ट्रैक और संस्करणित किया जाना चाहिए।
- स्वचालित पाइपलाइन बनाएं जो आपके उत्पादन मॉडल के निरंतर वितरण, प्रशिक्षण और एकीकरण को सक्षम करें।
- स्टेजिंग वातावरण में नए प्रशिक्षित मॉडल (या चैलेंजर मॉडल) की तुलना उन मॉडलों से करें जो वर्तमान में उत्पादन (चैंपियन मॉडल) में काम कर रहे हैं।
15. क्या आप चैंपियन-चैलेंजर तकनीक के कामों की व्याख्या कर सकते हैं?
चैंपियन चैलेंजर तकनीक का उपयोग करके उत्पादन में विभिन्न परिचालन निर्णयों का परीक्षण करना संभव है। आपने शायद मार्केटिंग के संदर्भ में A/B टेस्टिंग के बारे में सुना होगा।
उदाहरण के लिए, आप दो अलग-अलग विषय पंक्तियाँ लिख सकते हैं और उन्हें अपने लक्षित जनसांख्यिकीय में यादृच्छिक रूप से वितरित कर सकते हैं ताकि ईमेल अभियान के लिए खुली दर को अधिकतम किया जा सके।
सिस्टम अपनी विषय पंक्ति के संबंध में एक ईमेल के प्रदर्शन (यानी, ईमेल ओपन एक्शन) को लॉग करता है, जिससे आप प्रत्येक विषय पंक्ति की खुली दर की तुलना करके यह निर्धारित कर सकते हैं कि कौन सा सबसे प्रभावी है।
इस संबंध में चैंपियन-चैलेंजर की तुलना ए/बी टेस्टिंग से की जा सकती है। आप प्रत्येक परिणाम का मूल्यांकन करने के लिए निर्णय तर्क का उपयोग कर सकते हैं और किसी विकल्प पर आने के लिए विभिन्न तरीकों के साथ प्रयोग करते समय सबसे प्रभावी का चयन कर सकते हैं।
सबसे सफल मॉडल चैंपियन से संबंधित है। पहले चैलेंजर और चैलेंजर्स की मैचिंग लिस्ट अब वह सब है जो चैंपियन के बजाय पहले निष्पादन चरण में मौजूद है।
आगे के कार्य चरण निष्पादन के लिए सिस्टम द्वारा चैंपियन का चयन किया जाता है।
चुनौती देने वाले एक दूसरे के विपरीत हैं। नया चैंपियन तब चैलेंजर द्वारा निर्धारित किया जाता है जो सबसे बड़ा परिणाम देता है।
चैंपियन-चैलेंजर तुलना प्रक्रिया में शामिल कार्यों को नीचे और अधिक विस्तार से सूचीबद्ध किया गया है:
- प्रत्येक प्रतिद्वंद्वी मॉडल का मूल्यांकन।
- अंतिम स्कोर का आकलन।
- विजयी चुनौती देने वाले को स्थापित करने के लिए मूल्यांकन परिणामों की तुलना करना।
- संग्रह में ताजा चैंपियन जोड़ना
16. एमएलओपीएस जीवनचक्र के उद्यम-स्तर के अनुप्रयोगों का वर्णन करें?
मशीन लर्निंग मॉडल को उत्पादन में प्रवेश करने के लिए हमें मशीन लर्निंग को केवल एक पुनरावृत्त प्रयोग के रूप में मानना बंद करने की आवश्यकता है। MLOps मशीन लर्निंग के साथ सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का संघ है।
समाप्त परिणाम की कल्पना इस तरह की जानी चाहिए। इसलिए, एक तकनीकी उत्पाद के लिए कोड का परीक्षण, कार्यात्मक और मॉड्यूलर होना चाहिए।
MLOps का जीवनकाल पारंपरिक मशीन लर्निंग फ्लो के बराबर होता है, इस अपवाद के साथ कि मॉडल को उत्पादन तक प्रक्रिया में रखा जाता है।
एमएलओपीएस इंजीनियर तब यह सुनिश्चित करने के लिए इस पर नजर रखते हैं कि उत्पादन में मॉडल की गुणवत्ता क्या है।
यहाँ कई MLOps तकनीकों के लिए कुछ उपयोग-मामले दिए गए हैं:
- मॉडल रजिस्ट्रियां: ऐसा प्रतीत होता है। बड़ी टीमें मॉडल रजिस्ट्रियों में संस्करण मॉडल का ट्रैक रखती हैं और उनका रखरखाव करती हैं। यहां तक कि पिछले संस्करण में वापस जाना भी एक विकल्प है।
- फ़ीचर स्टोर: बड़े डेटा सेट के साथ काम करते समय, विशिष्ट कार्यों के लिए विश्लेषणात्मक डेटासेट और सबसेट के अलग-अलग संस्करण हो सकते हैं। फीचर स्टोर पहले के रन या अन्य टीमों से डेटा तैयार करने के काम का उपयोग करने का एक अत्याधुनिक, स्वादिष्ट तरीका है।
- मेटाडेटा के लिए स्टोर: यदि असंरचित डेटा, जैसे चित्र और टेक्स्ट डेटा, का सफलतापूर्वक उपयोग किया जाना है, तो पूरे उत्पादन में मेटाडेटा की सही निगरानी करना महत्वपूर्ण है।
निष्कर्ष
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि, अधिकांश मामलों में, साक्षात्कारकर्ता एक प्रणाली की तलाश में है, जबकि उम्मीदवार समाधान की तलाश में है।
पहला आपके तकनीकी कौशल पर आधारित है, जबकि दूसरा आपकी योग्यता प्रदर्शित करने के लिए आपके द्वारा नियोजित विधि के बारे में है।
साक्षात्कारकर्ता को बेहतर ढंग से समझने में मदद करने के लिए कि आप समस्या का आकलन और समाधान कैसे करना चाहते हैं, MLOps साक्षात्कार के सवालों का जवाब देते समय आपको कई प्रक्रियाएँ अपनानी चाहिए।
उनकी एकाग्रता सही प्रतिक्रिया की तुलना में गलत प्रतिक्रिया पर अधिक होती है। एक समाधान एक कहानी कहता है, और आपका सिस्टम आपके ज्ञान और संचार की क्षमता का सबसे अच्छा उदाहरण है।
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