Table of Contents[Kache][Montre]
- 1. Kisa ou vle di MLOps?
- 2. Ki jan syantifik done yo, enjenyè done ak enjenyè ML yo diferan youn ak lòt?
- 3. Ki sa ki distenge MLOps de ModelOps ak AIOps?
- 4. Èske w ka di m kèk nan avantaj MLOps yo?
- 5. Èske w ka di m konpozan MLOps yo?
- 6. Ki risk ki genyen lè w sèvi ak syans done?
- 7. Èske ou ka eksplike, ki sa ki modèl drift?
- 8. Konbyen fason diferan yo ka aplike MLOps, dapre ou?
- 9. Ki sa ki separe deplwaman estatik ak deplwaman dinamik?
- 10. Ki teknik tès pwodiksyon ou konnen?
- 11. Ki sa ki distenge pwosesis kouran ak pwosesis pakèt?
- 12. Ki sa ou vle di pa Fòmasyon sèvi Skew?
- 13. Kisa ou vle di pa Modèl Rejis?
- 14. Èske ou ka elabore sou benefis ki genyen nan Rejis Modèl?
- 15. Èske ou ka eksplike travay teknik Champion-Challenger?
- 16. Dekri aplikasyon yo nan nivo antrepriz nan sik lavi MLOps la?
- konklizyon
Konpayi yo ap itilize teknoloji émergentes tankou entèlijans atifisyèl (AI) ak aprantisaj machin (ML) pi souvan pou ogmante aksè piblik la nan enfòmasyon ak sèvis yo.
Teknoloji sa yo ap itilize de pli zan pli nan yon varyete sektè, tankou bankè, finans, an detay, fabrikasyon, e menm swen sante.
Done syantis yo, enjenyè aprantisaj machin yo, ak enjenyè nan entèlijans atifisyèl yo mande nan men yon kantite konpayi kap ogmante.
Konnen posib aprantisaj machin kesyon entèvyou operasyon ke manadjè anbochaj ak rekritè yo ta ka poze w esansyèl si ou vle travay nan domèn ML oswa MLOps.
Ou ka aprann kijan pou reponn kèk nan kesyon entèvyou MLOps yo nan pòs sa a pandan w ap travay pou jwenn travay rèv ou.
1. Kisa ou vle di MLOps?
Sijè a nan fonksyone modèl ML se konsantre nan MLOps, ke yo rele tou Operasyon Aprantisaj Machin, yon domèn k ap devlope nan tèren AI/DS/ML ki pi gwo.
Objektif prensipal apwòch jeni lojisyèl ak kilti ke yo rekonèt kòm MLOps se entegre kreyasyon aprantisaj machin / modèl syans done ak operasyon ki vin apre yo (Ops).
DevOps konvansyonèl ak MLOps pataje sèten resanblans, sepandan, MLOps tou diferan anpil ak DevOps tradisyonèl yo.
MLOps ajoute yon nouvo kouch konpleksite lè li konsantre sou done, tandiske DevOps konsantre prensipalman sou operasyon kòd ak degaje lojisyèl ki pa kapab eta.
Konbinezon ML, Done, ak Ops se sa ki bay MLOps non komen li (aprantisaj machin, jeni done, ak DevOps).
2. Ki jan syantifik done yo, enjenyè done ak enjenyè ML yo diferan youn ak lòt?
Li varye, nan opinyon mwen, depann sou konpayi an. Anviwònman pou transpò ak transfòmasyon done, osi byen ke depo li yo, se bati pa enjenyè done yo.
Done syantis yo se ekspè nan itilize teknik syantifik ak estatistik pou analize done ak tire konklizyon, tankou fè prediksyon sou konpòtman nan lavni ki baze sou tandans ki kounye a an plas.
Enjenyè lojisyèl yo te etidye operasyon ak jere enfrastrikti deplwaman kèk ane de sa. Ops ekip yo, nan lòt men an, yo te etidye devlopman pandan y ap itilize enfrastrikti kòm yon kòd. Yon pozisyon DevOps te pwodwi pa de kouran sa yo.
MLOps nan menm kategori ak Done Syantis ak Enjenyè Done. Enjenyè done yo ap pran konesans sou enfrastrikti ki nesesè pou sipòte sik lavi modèl yo epi kreye tiyo pou fòmasyon kontinyèl.
Done syantis yo chèche devlope deplwaman modèl yo ak kapasite nòt yo.
Enjenyè ML yo konstwi yon tiyo done nivo pwodiksyon k ap itilize enfrastrikti ki transfòme done anvan tout koreksyon an antre yon modèl syans done ki nesesè, òganize ak kouri modèl la, epi bay yon seri done ki bay nòt nan sistèm en.
Tou de enjenyè done ak syantis done yo kapab vin enjenyè ML.
3. Ki sa ki distenge MLOps de ModelOps ak AIOps?
Lè konstwi bout-a-fen algoritm aprantisaj machin, MLOps se yon aplikasyon DevOps ki gen ladan koleksyon done, pre-pwosesis done, kreyasyon modèl, deplwaman modèl nan pwodiksyon, siveyans modèl nan pwodiksyon, ak modènizasyon peryodik modèl.
Itilizasyon DevOps nan jere aplikasyon an antye nan nenpòt algoritm, tankou Modèl ki baze sou Règ, yo konnen kòm ModelOps.
AI Ops ap ogmante prensip DevOps pou kreye aplikasyon AI apati de grafouyen.
4. Èske w ka di m kèk nan avantaj MLOps yo?
- Done syantis yo ak devlopè MLOps yo ka byen vit rekomanse esè pou asire ke modèl yo resevwa fòmasyon epi evalye kòmsadwa paske MLOps ede otomatize tout oswa pifò nan travay/etap yo nan MDLC (modèl devlopman sik lavi). Anplis de sa pèmi done ak vèsyon modèl.
- Mete lide MLOps an pratik sa pèmèt Enjenyè Done ak Syantis Done yo gen aksè san restriksyon nan ansanm done kiltive ak kontwole, ki akselere devlopman modèl yo yon fason eksponansyèl.
- Done syantis yo pral kapab retounen sou modèl la ki te fè pi byen si iterasyon aktyèl la pa satisfè atant gras a kapasite nan gen modèl ak ansanm done vèsyon, ki pral siyifikativman amelyore santye odit modèl la.
- Kòm metòd MLOps yo depann anpil sou DevOps, yo tou enkòpore yon kantite konsèp CI/CD, ki amelyore bon jan kalite ak fyab nan kòd la.
5. Èske w ka di m konpozan MLOps yo?
konsepsyon: MLOps yo gen ladan l panse konsepsyon. Kòmanse ak nati pwoblèm nan, tès ipotèz, achitekti, ak deplwaman
Modèl bilding: Tès ak validasyon modèl yo fè pati etap sa a, ansanm ak tiyo jeni done ak eksperimantasyon pou mete kanpe pi bon sistèm aprantisaj machin yo.
Operasyon: Modèl la dwe aplike kòm yon pati nan operasyon yo ak kontinyèlman tcheke ak evalye. Lè sa a, pwosesis CI/CD yo kontwole epi yo te kòmanse itilize yon zouti òkestrasyon.
6. Ki risk ki genyen lè w sèvi ak syans done?
- Li difisil pou echèl modèl la atravè konpayi an.
- San avètisman, modèl la fèmen epi sispann fonksyone.
- Sitou, presizyon nan modèl yo vin pi mal ak tan.
- Modèl la fè prediksyon ki pa kòrèk ki baze sou yon obsèvasyon espesifik ki pa ka egzamine plis.
- Done syantis yo ta dwe tou kenbe modèl, men yo chè.
- MLOps ka itilize pou redwi risk sa yo.
7. Èske ou ka eksplike, ki sa ki modèl drift?
Lè pèfòmans faz enferans yon modèl (itilize done mond reyèl la) deteryore nan pèfòmans faz fòmasyon li yo, yo konnen sa kòm drift modèl, ke yo rele tou drift lide (itilize done istorik, ki make).
Pèfòmans modèl la dekonpoze an konparezon ak faz fòmasyon ak sèvi yo, kidonk non "tren/sèvi skew."
Anpil faktè, tankou:
- Fason fondamantal ke done yo distribye chanje.
- Fòmasyon an te konsantre sou yon ti kantite kategori, sepandan, yon chanjman nan anviwònman an ki te fèk fèt te ajoute yon lòt zòn.
- Nan difikilte NLP, done mond reyèl la gen yon kantite siy nimewo disproporsyonèlman pi gwo pase done fòmasyon yo.
- Ensidans inatandi, tankou yon modèl ki te bati sou done anvan COVID-19 ke yo prevwa ap fè anpil pi mal sou done yo kolekte pandan epidemi COVID-XNUMX la.
Kontinyèlman kontwole pèfòmans modèl la toujou oblije idantifye drift modèl la.
Reformation modèl prèske toujou obligatwa kòm yon remèd lè gen yon bès pèsistan nan pèfòmans modèl; rezon ki fè n bès la dwe idantifye epi yo dwe itilize pwosedi tretman apwopriye.
8. Konbyen fason diferan yo ka aplike MLOps, dapre ou?
Gen twa metòd pou mete MLOps an pratik:
MLOps nivo 0 (Pwosesis Manyèl): Nan nivo sa a, tout etap-ki gen ladan preparasyon done, analiz, ak fòmasyon-yo fèt manyèlman. Chak etap yo dwe te pote soti manyèlman, osi byen ke tranzisyon an soti nan youn nan pwochen an.
Premis ki kache a se ke ekip syans done ou sèlman jere yon ti kantite modèl ki pa mete ajou souvan.
Kòm yon rezilta, pa gen Entegrasyon Kontinyèl (CI) oswa Deplwaman Kontinyèl (CD), epi tès kòd la anjeneral entegre nan ekzekisyon script oswa ekzekisyon kaye, ak deplwaman k ap fèt nan yon mikwosèvis ak yon REST API.
MLOps nivo 1 (otomatik tiyo ML): Lè yo otomatize pwosesis ML la, objektif la se kontinyèlman fòme modèl la (CT). Ou ka akonpli livrezon sèvis prediksyon modèl kontinyèl nan fason sa a.
Deplwaman nou an nan yon tiyo fòmasyon antye asire ke modèl la otomatikman antrene nan pwodiksyon itilize nouvo done ki baze sou deklanche tiyo aktif.
MLOps nivo 2 (otomatik tiyo CI/CD): Li ale yon etap pi wo pase nivo MLOps. Yon gwo sistèm CI/CD otomatik obligatwa si ou vle mete ajou tiyo nan pwodiksyon rapidman ak fyab:
- Ou kreye kòd sous epi egzekite anpil tès nan tout etap CI a. Pakè, ègzèkutabl, ak zafè yo se rezilta etap la, ki pral deplwaye nan yon tan pita.
- Afèk yo kreye pa etap CI yo deplwaye nan anviwònman an sib pandan etap la CD. Yon tiyo deplwaye ak egzekisyon modèl revize a se pwodiksyon etap la.
- Anvan tiyo a kòmanse yon nouvo iterasyon nan eksperyans la, syantis done yo dwe toujou fè faz analiz done ak modèl manyèlman.
9. Ki sa ki separe deplwaman estatik ak deplwaman dinamik?
Modèl la fòme offline pou Deplwaman estatik. Nan lòt mo, nou fòme modèl la jisteman yon fwa epi Lè sa a, itilize li pou yon tan. Apre yo fin antrene modèl la lokalman, li estoke epi voye l sou sèvè a pou itilize pou pwodui prediksyon an tan reyèl.
Lè sa a, modèl la distribye kòm lojisyèl aplikasyon enstale. yon pwogram ki pèmèt pou fè nòt pakèt nan demann, kòm yon ilistrasyon.
Modèl la fòme sou entènèt pou Deplwaman dinamik. Sa vle di, nouvo done yo toujou ap ajoute nan sistèm nan, epi modèl la mete ajou kontinyèlman pou kont li.
Kòm yon rezilta, ou ka fè prediksyon lè l sèvi avèk yon sèvè sou demann. Apre sa, yo mete modèl la nan itilize lè yo te apwovizyone kòm yon pwen final API ki reyaji a demann itilizatè yo, lè l sèvi avèk yon kad entènèt tankou Flask oswa FastAPI.
10. Ki teknik tès pwodiksyon ou konnen?
Tès pakèt: Lè li fè tès nan yon anviwònman diferan de anviwònman fòmasyon li yo, li verifye modèl la. Sèvi ak mezi chwa, tankou presizyon, RMSE, elatriye, tès pakèt yo fè sou yon gwoup echantiyon done pou verifye enferans modèl.
Tès pakèt ka fèt sou yon varyete platfòm informatique, tankou yon sèvè tès, yon sèvè aleka, oswa nwaj la. Tipikman, modèl la bay kòm yon fichye seri, ki chaje kòm yon objè epi ki dedwi nan done tès yo.
Yon tès / B: Li se souvan itilize pou analize kanpay maketing kòm byen ke pou konsepsyon sèvis yo (sit entènèt, aplikasyon mobil, elatriye).
Ki baze sou konpayi an oswa operasyon yo, yo itilize apwòch estatistik pou analize rezilta tès A/B pou deside ki modèl ki pral fè pi byen nan pwodiksyon an. Anjeneral, tès A/B fèt nan fason sa a:
- Done vivan oswa an tan reyèl divize oswa divize an de seri, Set A ak Set B.
- Yo voye done Set A nan modèl la demode, pandan y ap done Set B yo voye nan modèl ajou a.
- Tou depan de ka itilizasyon biznis la oswa pwosesis, yo ka itilize plizyè apwòch estatistik pou evalye pèfòmans modèl (pa egzanp, presizyon, presizyon, elatriye) pou detèmine si nouvo modèl la (modèl B) depase ansyen modèl la (modèl A).
- Lè sa a, nou fè tès ipotèz estatistik: Ipotèz nil la di ke nouvo modèl la pa gen okenn efè sou valè an mwayèn nan endikatè biznis yo te kontwole. Dapre ipotèz altènatif la, nouvo modèl la ogmante valè mwayèn endikatè biznis siveyans yo.
- Finalman, nou evalye si nouvo modèl la rezilta nan yon amelyorasyon siyifikatif nan sèten KPI biznis.
Yon tès lonbraj oswa etap: Yo evalye yon modèl nan yon kopi nan yon anviwònman pwodiksyon anvan yo itilize nan pwodiksyon (anviwònman sèn).
Sa enpòtan anpil pou detèmine pèfòmans modèl la ak done an tan reyèl ak valide rezistans modèl la. se te pote soti nan dedwi done yo menm jan ak tiyo pwodiksyon an ak fournir branch nan devlope oswa yon modèl yo dwe teste sou yon sèvè staging.
Sèl dezavantaj la se ke pa gen okenn chwa biznis yo pral fè sou sèvè a sèvè oswa vizib itilizatè fen kòm yon rezilta nan branch devlopman an.
Rezilyans ak pèfòmans modèl la pral evalye estatistikman lè l sèvi avèk rezilta anviwònman an sèn nan lè l sèvi avèk mezi apwopriye yo.
11. Ki sa ki distenge pwosesis kouran ak pwosesis pakèt?
Nou ka manipile karakteristik yo ke nou itilize pou pwodwi prévisions an tan reyèl nou yo lè l sèvi avèk de metòd pwosesis: pakèt ak kouran.
Pwosesis pakèt karakteristik nan yon pwen anvan nan tan pou yon objè espesifik, ki Lè sa a, itilize pou jenere prediksyon an tan reyèl.
- Isit la, nou kapab fè kalkil karakteristik entansif offline epi gen done yo prepare pou enferans rapid.
- Karakteristik, sepandan, yon laj depi yo te Predetermined nan tan lontan an. Sa a ta ka yon gwo dezavantaj si pronostik ou a baze sou evènman ki sot pase yo. (Pou egzanp, idantifye tranzaksyon fwod osito ke sa posib.)
Avèk tou pre an tan reyèl, karakteristik difizyon pou yon antite espesifik, se enferans la te pote soti nan pwosesis kouran sou yon seri bay opinyon.
- Isit la, lè nou bay modèl la an tan reyèl, karakteristik difizyon, nou ka jwenn prediksyon pi egzak.
- Sepandan, enfrastrikti adisyonèl obligatwa pou pwosesis kouran ak kenbe kouran done (Kafka, Kinesis, elatriye). (Apache Flink, Beam, elatriye)
12. Ki sa ou vle di pa Fòmasyon sèvi Skew?
Diferans ki genyen ant pèfòmans lè w ap sèvi ak pèfòmans pandan fòmasyon an ke yo rekonèt kòm skew fòmasyon-sèvi. Faktè sa yo ka pwovoke skew sa a:
- Yon diferans nan fason ou okipe done ant tiyo yo pou sèvi ak fòmasyon.
- Yon chanjman nan done yo soti nan fòmasyon ou a nan sèvis ou.
- Yon kanal fidbak ant algorithm ou ak modèl.
13. Kisa ou vle di pa Modèl Rejis?
Modèl Rejis se yon depo santral kote kreyatè modèl yo ka pibliye modèl ki apwopriye pou itilize nan pwodiksyon an.
Devlopè yo ka kolabore ak lòt ekip ak moun ki gen enterè pou jere lavi tout modèl andedan biznis la lè l sèvi avèk rejis la. Modèl ki antrene yo ka telechaje nan rejis modèl la pa yon syantis done.
Modèl yo prepare pou tès, validation, ak deplwaman nan pwodiksyon yon fwa yo nan rejis la. Anplis de sa, modèl ki resevwa fòmasyon yo estoke nan rejis modèl pou aksè rapid pa nenpòt aplikasyon oswa sèvis entegre.
Yo nan lòd yo teste, evalye, ak deplwaye modèl la nan pwodiksyon, devlopè lojisyèl ak evalyatè yo ka byen vit rekonèt epi chwazi jis pi bon vèsyon an nan modèl ki resevwa fòmasyon yo (ki baze sou kritè evalyasyon yo).
14. Èske ou ka elabore sou benefis ki genyen nan Rejis Modèl?
Sa ki anba la yo se kèk fason ke rejis modèl rasyonalize jesyon sik lavi modèl:
- Pou fè deplwaman pi fasil, sove egzijans ekzekisyon yo ak metadata pou modèl ki resevwa fòmasyon ou yo.
- Modèl ki antrene, deplwaye, ak pran retrèt ou yo ta dwe anrejistre, swiv, ak vèsyon nan yon depo santralize, ki ka fè rechèch.
- Kreye tiyo otomatik ki pèmèt livrezon kontinyèl, fòmasyon, ak entegrasyon modèl pwodiksyon ou a.
- Konpare modèl ki fèk resevwa fòmasyon (oswa modèl challenger) nan anviwònman an sèn ak modèl ki kounye a ap opere nan pwodiksyon (modèl chanpyon).
15. Èske ou ka eksplike travay teknik Champion-Challenger?
Li posib pou teste plizyè desizyon operasyonèl nan pwodiksyon lè l sèvi avèk yon teknik Champion Challenger. Ou te pwobableman tande pale de tès A/B nan yon kontèks maketing.
Pou egzanp, ou ta ka ekri de liy sijè diferan epi distribye yo o aza nan demografik sib ou yo nan lòd yo maksimize pousantaj la louvri pou yon kanpay imel.
Sistèm nan anrejistre pèfòmans yon imèl (sa vle di, aksyon louvri imèl) an relasyon ak liy sijè li a, sa ki pèmèt ou konpare pousantaj ouvè chak liy sijè a pou detèmine kilès ki pi efikas.
Champion-Challenger konparab ak tès A/B nan sans sa a. Ou ka itilize lojik desizyon pou evalye chak rezilta epi chwazi youn ki pi efikas pandan w ap fè eksperyans ak divès metòd pou w vin jwenn yon chwa.
Modèl ki gen plis siksè gen rapò ak chanpyon an. Premye pwovokatè a ak lis defiyan matche yo se kounye a tout sa ki prezan nan premye faz ekzekisyon olye pou yo chanpyon an.
Se sistèm nan chwazi chanpyon an pou plis ekzekisyon etap travay.
Defian yo gen diferans youn ak lòt. Lè sa a, nouvo chanpyon an detèmine pa pwovokatè a ki pwodui pi gwo rezilta yo.
Travay ki enplike nan pwosesis konparezon chanpyon-defi yo endike anba a an plis detay:
- Evalye chak nan modèl rival yo.
- Evalye nòt final yo.
- Konpare rezilta evalyasyon yo pou etabli pwovokatè viktorye a.
- Ajoute nouvo chanpyon an nan achiv la
16. Dekri aplikasyon yo nan nivo antrepriz nan sik lavi MLOps la?
Nou bezwen sispann konsidere aprantisaj machin kòm sèlman yon eksperyans iteratif nan lòd pou modèl aprantisaj machin antre nan pwodiksyon an. MLOps se sendika jeni lojisyèl ak aprantisaj machin.
Rezilta a fini ta dwe imajine kòm sa yo. Se poutèt sa, kòd pou yon pwodwi teknolojik dwe teste, fonksyonèl, ak modilè.
MLOps gen yon lavi ki konparab ak yon koule aprantisaj machin konvansyonèl, ak eksepsyon ke modèl la kenbe nan pwosesis la jiskaske pwodiksyon an.
Enjenyè MLOps yo Lè sa a, kenbe yon je sou sa a asire w ke bon jan kalite a modèl nan pwodiksyon se sa ki gen entansyon.
Men kèk ka itilize pou plizyè nan teknoloji MLOps yo:
- Rejis Modèl: Se sa li parèt. Pi gwo ekip yo estoke epi kenbe tras modèl vèsyon yo nan rejis modèl yo. Menm retounen nan yon vèsyon anvan se yon opsyon.
- Magazen Karakteristik: Lè w ap fè fas ak pi gwo seri done, ta ka gen vèsyon diferan nan seri done analitik ak sou-ansanm pou travay espesifik. Yon magazen karakteristik se yon fason modèn ak bon gou yo sèvi ak travay preparasyon done ki soti nan kouri pi bonè oswa nan lòt ekip tou.
- Magazen pou Metadata: Li enpòtan pou kontwole metadata kòrèkteman pandan tout pwodiksyon si done ki pa estriktire, tankou done foto ak tèks, yo dwe itilize avèk siksè.
konklizyon
Li enpòtan pou w sonje ke, nan majorite ka yo, entèvyou a ap chèche yon sistèm, tandiske kandida a ap chèche yon solisyon.
Premye a baze sou konpetans teknik ou, pandan y ap dezyèm lan se tout sou metòd ou anplwaye pou demontre konpetans ou.
Gen plizyè pwosedi ou ta dwe pran lè w reponn kesyon entèvyou MLOps pou ede entèvyou a pi byen konprann ki jan ou gen entansyon evalye ak adrese pwoblèm nan men an.
Konsantrasyon yo se plis sou reyaksyon ki pa kòrèk pase yon sèl ki dwat. Yon solisyon rakonte yon istwa, epi sistèm ou an se pi bon ilistrasyon konesans ou ak kapasite w pou kominikasyon.
Kite yon Reply