Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
- 1. Ի՞նչ նկատի ունեք MLOps ասելով:
- 2. Ինչպե՞ս են տվյալների գիտնականները, տվյալների ինժեներները և ML ինժեներները տարբերվում միմյանցից:
- 3. Ինչո՞վ է տարբերվում MLO-ները ModelOps-ից և AIOps-ից:
- 4. Կարո՞ղ եք ինձ ասել MLOps-ի առավելություններից մի քանիսը:
- 5. Կարո՞ղ եք ասել MLOps-ի բաղադրիչները:
- 6. Ի՞նչ ռիսկեր է պարունակում տվյալների գիտության օգտագործումը:
- 7. Կարո՞ղ եք բացատրել, թե ինչ է մոդելային դրիֆթը:
- 8. Ձեր կարծիքով, MLO-ների քանի՞ տարբեր եղանակներ կարող են կիրառվել:
- 9. Ի՞նչն է առանձնացնում ստատիկ տեղակայումը դինամիկ տեղակայումից:
- 10. Արտադրության փորձարկման ի՞նչ մեթոդների մասին եք տեղյակ:
- 11. Ինչո՞վ է տարբերվում հոսքային մշակումը խմբաքանակի վերամշակումից:
- 12. Ի՞նչ նկատի ունեք «Training Serving Skew» ասելով:
- 13. Ի՞նչ նկատի ունեք Մոդելային ռեգիստր ասելով:
- 14. Կարո՞ղ եք մանրամասնել Model Registry-ի առավելությունները:
- 15. Կարո՞ղ եք բացատրել Չեմպիոն-Չելենջեր տեխնիկայի աշխատանքները:
- 16. Նկարագրե՛ք MLOps-ի կյանքի ցիկլի ձեռնարկության մակարդակի կիրառությունները:
- Եզրափակում
Ընկերություններն ավելի հաճախ օգտագործում են զարգացող տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են արհեստական ինտելեկտը (AI) և մեքենայական ուսուցումը (ML)՝ հասարակության հասանելիությունը տեղեկատվության և ծառայությունների համար:
Այս տեխնոլոգիաները գնալով ավելի են կիրառվում տարբեր ոլորտներում՝ ներառյալ բանկային, ֆինանսները, մանրածախ առևտուրը, արտադրությունը և նույնիսկ առողջապահությունը:
Տվյալների գիտնականները, մեքենայական ուսուցման ինժեներները և արհեստական ինտելեկտի ինժեներները պահանջարկ ունեն աճող թվով ընկերությունների կողմից:
Իմանալով հնարավորը Machine Learning Գործառնական հարցազրույցի հարցերը, որոնք կարող են ձեզ տալ վարձու մենեջերները և հավաքագրողները, կարևոր են, եթե ցանկանում եք աշխատել ML կամ MLOps ոլորտներում:
Դուք կարող եք սովորել, թե ինչպես պատասխանել MLOps հարցազրույցի որոշ հարցերին այս գրառման մեջ, երբ աշխատում եք ձեր երազանքի աշխատանքը ստանալու ուղղությամբ:
1. Ի՞նչ նկատի ունեք MLOps ասելով:
ML մոդելների գործառնականացման թեման MLO-ների ուշադրության կենտրոնում է, որը նաև հայտնի է որպես Մեքենայի ուսուցման գործառնություններ, զարգացող ոլորտ AI/DS/ML ավելի խոշոր ասպարեզում:
Ծրագրային ինժեներական մոտեցման և մշակույթի հիմնական նպատակը, որը հայտնի է որպես MLOps, ինտեգրել մեքենայական ուսուցման/տվյալների գիտության մոդելների ստեղծումը և դրանց հետագա գործառնականացումը (Ops):
Պայմանական DevOps-ը և MLO-ները ունեն որոշակի նմանություններ, սակայն MLO-ները նույնպես մեծապես տարբերվում են ավանդական DevOps-ից:
MLOps-ն ավելացնում է բարդության նոր շերտ՝ կենտրոնանալով տվյալների վրա, մինչդեռ DevOps-ը հիմնականում կենտրոնանում է կոդի և ծրագրային ապահովման թողարկումների գործառնականացման վրա, որոնք չեն կարող լինել պետական:
ML-ի, Data-ի և Ops-ի համակցությունն այն է, ինչը MLO-ներին տալիս է իր ընդհանուր անվանումը (մեքենայական ուսուցում, տվյալների ճարտարագիտություն և DevOps):
2. Ինչպե՞ս են տվյալների գիտնականները, տվյալների ինժեներները և ML ինժեներները տարբերվում միմյանցից:
Դա տարբերվում է, իմ կարծիքով, կախված ֆիրմայից: Տվյալների փոխադրման և փոխակերպման, ինչպես նաև դրանց պահպանման միջավայրը ստեղծվել է տվյալների ինժեներների կողմից:
Տվյալների գիտնականները գիտական և վիճակագրական մեթոդների կիրառման փորձագետներ են՝ տվյալների վերլուծության և եզրակացություններ անելու համար, ներառյալ ապագա վարքագծի վերաբերյալ կանխատեսումներ անելը՝ հիմնված այն միտումների վրա, որոնք այժմ առկա են:
Ծրագրային ապահովման ինժեներները մի քանի տարի առաջ ուսումնասիրում էին գործառնությունները և կառավարում տեղակայման ենթակառուցվածքը: Մյուս կողմից, օպերատիվ թիմերը ուսումնասիրում էին զարգացումը` միաժամանակ օգտագործելով ենթակառուցվածքը որպես ծածկագիր: Այս երկու հոսքերի կողմից ստեղծվել է DevOps դիրքը:
MLOps-ը նույն կատեգորիայում է, ինչ Տվյալների գիտնական և տվյալների ինժեներ: Տվյալների ինժեներները գիտելիքներ են ձեռք բերում այն ենթակառուցվածքի մասին, որն անհրաժեշտ է մոդելային կյանքի ցիկլերին աջակցելու և շարունակական վերապատրաստման համար խողովակաշարեր ստեղծելու համար:
Տվյալների գիտնականները ձգտում են զարգացնել իրենց մոդելի տեղակայման և գնահատման հնարավորությունները:
Արտադրական մակարդակի տվյալների խողովակաշարը կառուցված է ML ինժեներների կողմից՝ օգտագործելով ենթակառուցվածքը, որը փոխակերպում է չմշակված տվյալները տվյալների գիտության մոդելի համար անհրաժեշտ մուտքագրման, հյուրընկալում և գործարկում է մոդելը և դուրս է բերում գնահատված տվյալների բազան դեպի ներքև գտնվող համակարգեր:
Ե՛վ տվյալների ինժեներները, և՛ տվյալների գիտնականները կարող են դառնալ ML ինժեներ:
3. Ինչո՞վ է տարբերվում MLO-ները ModelOps-ից և AIOps-ից:
Վերջից վերջ կառուցելիս մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներ, MLOps-ը DevOps հավելված է, որը ներառում է տվյալների հավաքում, տվյալների նախնական մշակում, մոդելի ստեղծում, մոդելի տեղակայում արտադրության մեջ, մոդելի մոնիտորինգ արտադրության մեջ և մոդելի պարբերական թարմացում։
DevOps-ի օգտագործումը ցանկացած ալգորիթմների ամբողջ իրականացման համար, ինչպիսիք են կանոնների վրա հիմնված մոդելները, հայտնի է որպես ModelOps:
AI Ops օգտագործում է DevOps-ի սկզբունքները՝ զրոյից AI հավելվածներ ստեղծելու համար:
4. Կարո՞ղ եք ինձ ասել MLOps-ի առավելություններից մի քանիսը:
- Տվյալների գիտնականները և MLOps մշակողները կարող են արագ կրկնել փորձարկումները՝ համոզվելու համար, որ մոդելները վերապատրաստվում և գնահատվում են պատշաճ կերպով, քանի որ MLOps-ն օգնում է ավտոմատացնել MDLC-ի բոլոր առաջադրանքները/քայլերը կամ դրանց մեծ մասը (մոդելի մշակման կյանքի ցիկլը): Լրացուցիչ թույլտվություններ տվյալների և մոդելի տարբերակում.
- MLOps-ի գաղափարները գործնականում կիրառելը հնարավորություն է տալիս տվյալների ճարտարագետներին և տվյալների գիտնականներին անսահմանափակ մուտք ունենալ մշակված և մշակված տվյալների հավաքածուներին, ինչը էքսպոնենցիալ արագացնում է մոդելների զարգացումը:
- Տվյալների գիտնականները կկարողանան հետ կանգնել մոդելի վրա, որն ավելի լավ է գործել, եթե ընթացիկ կրկնությունը չարդարացնի ակնկալիքները՝ շնորհիվ մոդելների և տվյալների հավաքածուների տարբերակված լինելու հնարավորության, ինչը զգալիորեն կբարելավի մոդելի աուդիտի հետքը:
- Քանի որ MLOps մեթոդները մեծապես հենվում են DevOps-ի վրա, դրանք նաև ներառում են մի շարք CI/CD հասկացություններ, ինչը բարելավում է կոդի որակը և հուսալիությունը.
5. Կարո՞ղ եք ասել MLOps-ի բաղադրիչները:
ԴիզայնMLO-ները մեծապես ներառում են դիզայներական մտածողություն: Սկսած հարցի բնույթից, վարկածների, ճարտարապետության և տեղակայման փորձարկում
Մոդելային շենքՄոդելի փորձարկումն ու վավերացումը այս քայլի մի մասն է, տվյալների ինժեներական խողովակաշարերի և փորձարկումների հետ միասին՝ մեքենայական ուսուցման լավագույն համակարգերը ստեղծելու համար:
OperationsՄոդելը պետք է իրականացվի որպես գործողությունների մաս և շարունակաբար ստուգվի և գնահատվի: Այնուհետև CI/CD գործընթացները վերահսկվում և սկսվում են նվագախմբային գործիքի միջոցով:
6. Ի՞նչ ռիսկեր է պարունակում տվյալների գիտության օգտագործումը:
- Դժվար է մոդելը մասշտաբավորել ընկերությունում:
- Առանց նախազգուշացման մոդելն անջատվում է և դադարում է գործել:
- Հիմնականում մոդելների ճշգրտությունը ժամանակի ընթացքում վատանում է:
- Մոդելը ոչ ճշգրիտ կանխատեսումներ է անում՝ հիմնվելով կոնկրետ դիտարկման վրա, որը չի կարող հետագայում ուսումնասիրվել:
- Տվյալների գիտնականները նույնպես պետք է պահպանեն մոդելները, բայց դրանք թանկ են:
- MLO-ները կարող են օգտագործվել այս ռիսկերը նվազեցնելու համար:
7. Կարո՞ղ եք բացատրել, թե ինչ է մոդելային դրիֆթը:
Երբ մոդելի եզրակացության փուլի կատարումը (իրական աշխարհի տվյալների օգտագործմամբ) վատթարանում է իր ուսումնական փուլի կատարողականից, դա հայտնի է որպես մոդելի շեղում, որը նաև հայտնի է որպես գաղափարի շեղում (օգտագործելով պատմական, պիտակավորված տվյալներ):
Մոդելի կատարողականը շեղված է ուսուցման և մատուցման փուլերի համեմատ, ուստի կոչվում է «մարզել/մատուցել թեքություն»:
Բազմաթիվ գործոններ, այդ թվում՝
- Տվյալների բաշխման հիմնարար ձևը փոխվել է:
- Դասընթացը կենտրոնացած էր փոքր թվով կատեգորիաների վրա, սակայն բնապահպանական փոփոխությունը, որը հենց նոր տեղի ունեցավ, ավելացրեց ևս մեկ տարածք:
- NLP-ի դժվարությունների դեպքում իրական աշխարհի տվյալները ունեն անհամաչափ ավելի մեծ քանակի թվային նշաններ, քան վերապատրաստման տվյալները:
- Անսպասելի երևույթներ, օրինակ՝ նախաCOVID-ի տվյալների վրա հիմնված մոդելը, որը կանխատեսվում է, որ զգալիորեն ավելի վատ կլինի COVID-19 համաճարակի ընթացքում հավաքված տվյալների վրա։
Մոդելի կատարողականի շարունակական մոնիտորինգը միշտ պահանջվում է մոդելի շեղումը հայտնաբերելու համար:
Մոդելի վերապատրաստումը գրեթե միշտ պահանջվում է որպես միջոց, երբ առկա է մոդելի կատարողականի մշտական անկում. Պետք է պարզել անկման պատճառը և կիրառել համապատասխան բուժման ընթացակարգեր:
8. Ձեր կարծիքով, MLO-ների քանի՞ տարբեր եղանակներ կարող են կիրառվել:
MLO-ները գործնականում կիրառելու երեք եղանակ կա.
MLOps մակարդակ 0 (ձեռքով գործընթաց)Այս մակարդակում բոլոր քայլերը, ներառյալ տվյալների պատրաստումը, վերլուծությունը և վերապատրաստումը, կատարվում են ձեռքով: Յուրաքանչյուր փուլ պետք է իրականացվի ձեռքով, ինչպես նաև անցումը մեկից մյուսին:
Հիմնական նախադրյալն այն է, որ ձեր տվյալների գիտության թիմը կառավարում է միայն փոքր թվով մոդելներ, որոնք հաճախակի չեն թարմացվում:
Արդյունքում չկա շարունակական ինտեգրում (CI) կամ շարունակական տեղակայում (CD), և կոդի փորձարկումը սովորաբար ինտեգրվում է սկրիպտի կամ նոթատետրի կատարման մեջ, ընդ որում տեղակայումը տեղի է ունենում միկրոսերվիսում REST API.
MLOps մակարդակ 1 (ML խողովակաշարի ավտոմատացում)Ավտոմատացնելով ML գործընթացը, նպատակն է շարունակաբար վերապատրաստել մոդելը (CT): Այս կերպ Դուք կարող եք իրականացնել մոդելի կանխատեսման շարունակական ծառայությունների մատուցում:
Ամբողջ ուսումնական խողովակաշարի մեր տեղադրումը երաշխավորում է, որ մոդելը ավտոմատ կերպով վերապատրաստվի արտադրության մեջ՝ օգտագործելով նոր տվյալներ՝ հիմնված խողովակաշարի ակտիվ գործարկիչների վրա:
MLOps մակարդակ 2 (CI/CD խողովակաշարի ավտոմատացում)Այն մեկ քայլ բարձր է MLOps մակարդակից: Անհրաժեշտ է ուժեղ ավտոմատացված CI/CD համակարգ, եթե ցանկանում եք արագ և հուսալիորեն թարմացնել խողովակաշարերը արտադրության մեջ.
- Դուք ստեղծում եք ելակետային կոդը և կատարում բազմաթիվ թեստեր CI փուլում: Փաթեթները, գործարկվող նյութերը և արտեֆակտները բեմի արդյունքներն են, որոնք կտեղակայվեն ավելի ուշ:
- CI փուլով ստեղծված արտեֆակտները տեղադրվում են թիրախային միջավայրում CD քայլի ընթացքում: Վերանայված մոդելի ներդրմամբ տեղակայված խողովակաշարը բեմի արդյունքն է:
- Մինչ խողովակաշարը կսկսի փորձի նոր կրկնությունը, տվյալների գիտնականները դեռ պետք է ձեռքով կատարեն տվյալների և մոդելի վերլուծության փուլը:
9. Ի՞նչն է առանձնացնում ստատիկ տեղակայումը դինամիկ տեղակայումից:
Մոդելը պատրաստված է անցանց համար Ստատիկ տեղակայում. Այլ կերպ ասած, մենք մոդելը ուսուցանում ենք ճշգրիտ մեկ անգամ, ապա որոշ ժամանակ օգտագործում այն: Մոդելի տեղական վերապատրաստումից հետո այն պահվում և ուղարկվում է սերվեր, որպեսզի օգտագործվի իրական ժամանակում կանխատեսումներ արտադրելու համար:
Այնուհետև մոդելը բաշխվում է որպես տեղադրվող կիրառական ծրագրակազմ: ծրագիր, որը թույլ է տալիս խմբաքանակով գնահատել հարցումները՝ որպես օրինակ:
Մոդելը վերապատրաստվում է առցանց Դինամիկ տեղակայում. Այսինքն՝ համակարգին անընդհատ ավելացվում են նոր տվյալներ, և մոդելը անընդհատ թարմացվում է՝ հաշվի առնելու համար:
Արդյունքում, դուք կարող եք կանխատեսումներ անել՝ օգտագործելով սերվերը ըստ պահանջի: Դրանից հետո մոդելը գործարկվում է՝ մատակարարվելով որպես API վերջնակետ, որն արձագանքում է օգտատերերի հարցումներին՝ օգտագործելով վեբ շրջանակը, ինչպիսին է. Flask կամ FastAPI.
10. Արտադրության փորձարկման ի՞նչ մեթոդների մասին եք տեղյակ:
Խմբաքանակի ստուգումՓորձարկում անցկացնելով իր ուսումնական միջավայրից տարբերվող միջավայրում՝ այն ստուգում է մոդելը: Օգտագործելով ընտրության չափումներ, ինչպիսիք են ճշգրտությունը, RMSE և այլն, խմբաքանակի փորձարկումն իրականացվում է տվյալների մի խումբ նմուշների վրա՝ ստուգելու մոդելի եզրակացությունը:
Խմբաքանակի փորձարկումը կարող է իրականացվել տարբեր հաշվողական հարթակներում, ինչպիսիք են թեստային սերվերը, հեռավոր սերվերը կամ ամպը: Սովորաբար մոդելը տրամադրվում է սերիականացված ֆայլի տեսքով, որը բեռնվում է որպես օբյեկտ և եզրակացվում է թեստի տվյալներից:
A / B փորձարկումԱյն հաճախ օգտագործվում է մարքեթինգային արշավները վերլուծելու, ինչպես նաև ծառայությունների նախագծման համար (վեբ կայքեր, բջջային հավելվածներ և այլն):
Ընկերության կամ գործառնությունների հիման վրա վիճակագրական մոտեցումներն օգտագործվում են A/B թեստավորման արդյունքները վերլուծելու համար՝ որոշելու համար, թե որ մոդելն ավելի լավ կգործի արտադրության մեջ: Սովորաբար, A/B թեստավորումն իրականացվում է հետևյալ կերպ.
- Կենդանի կամ իրական ժամանակի տվյալները բաժանվում կամ բաժանվում են երկու խմբերի՝ A և B հավաքածու:
- A խմբի տվյալները ուղարկվում են հնացած մոդելին, մինչդեռ B հավաքածուի տվյալները՝ թարմացված մոդելին:
- Կախված բիզնեսի օգտագործման դեպքից կամ գործընթացներից, մի քանի վիճակագրական մոտեցումներ կարող են օգտագործվել մոդելի կատարողականը գնահատելու համար (օրինակ՝ ճշգրտությունը, ճշգրտությունը և այլն)՝ որոշելու, թե արդյոք նոր մոդելը (մոդել B) գերազանցում է հին մոդելին (մոդել A):
- Այնուհետև մենք կատարում ենք վիճակագրական հիպոթեզների փորձարկում. զրոյական վարկածն ասում է, որ նոր մոդելը որևէ ազդեցություն չունի դիտարկվող բիզնեսի ցուցանիշների միջին արժեքի վրա: Ըստ այլընտրանքային վարկածի՝ նոր մոդելը մեծացնում է մոնիտորինգի բիզնեսի ցուցանիշների միջին արժեքը։
- Վերջապես, մենք գնահատում ենք, թե արդյոք նոր մոդելը հանգեցնում է որոշակի բիզնեսի KPI-ների զգալի բարելավմանը:
Ստվերային կամ բեմական թեստՄոդելը գնահատվում է արտադրական միջավայրի կրկնօրինակում, նախքան արտադրության մեջ օգտագործելը (բեմականացման միջավայր):
Սա շատ կարևոր է իրական ժամանակի տվյալների միջոցով մոդելի արդյունավետությունը որոշելու և մոդելի ճկունությունը հաստատելու համար: իրականացվում է նույն տվյալները, ինչ արտադրական խողովակաշարը, և տրամադրելով մշակված ճյուղը կամ մոդելը, որը փորձարկվելու է բեմական սերվերի վրա:
Միակ թերությունն այն է, որ ոչ մի բիզնես ընտրություն չի կատարվի բեմադրող սերվերում կամ տեսանելի վերջնական օգտագործողների համար՝ զարգացման ճյուղի արդյունքում:
Մոդելի ճկունությունը և կատարողականությունը վիճակագրորեն կգնահատվեն՝ օգտագործելով բեմական միջավայրի արդյունքները՝ համապատասխան չափումների կիրառմամբ:
11. Ինչո՞վ է տարբերվում հոսքային մշակումը խմբաքանակի վերամշակումից:
Մենք կարող ենք շահարկել այն բնութագրերը, որոնք մենք օգտագործում ենք իրական ժամանակում մեր կանխատեսումները արտադրելու համար՝ օգտագործելով երկու մշակման մեթոդներ՝ խմբաքանակ և հոսք:
Խմբաքանակի գործընթաց առանձնահատկություններ որոշակի օբյեկտի համար ժամանակի նախորդ կետից, որն այնուհետև օգտագործվում է իրական ժամանակում կանխատեսումներ ստեղծելու համար:
- Այստեղ մենք կարող ենք ինտենսիվ հնարավորությունների հաշվարկներ կատարել անցանց ռեժիմում և պատրաստել տվյալները արագ եզրակացության համար:
- Առանձնահատկություններ, սակայն, տարիք, քանի որ դրանք նախապես որոշված էին անցյալում: Սա կարող է լուրջ թերություն լինել, եթե ձեր կանխատեսումը հիմնված է վերջին դեպքերի վրա: (Օրինակ՝ հնարավորինս շուտ խարդախ գործարքների բացահայտում):
Մոտավորապես իրական ժամանակում, հոսքային առանձնահատկություններով կոնկրետ անձի համար, եզրակացությունն իրականացվում է հոսքի մշակման ժամանակ՝ տվյալ մուտքերի հավաքածուի վրա:
- Այստեղ, մոդելին տալով իրական ժամանակում, հոսքային հնարավորություններ, մենք կարող ենք ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ ստանալ:
- Այնուամենայնիվ, հոսքերի մշակման և տվյալների հոսքերի պահպանման համար անհրաժեշտ է լրացուցիչ ենթակառուցվածք (Kafka, Kinesis և այլն): (Apache Flink, Beam և այլն)
12. Ի՞նչ նկատի ունեք «Training Serving Skew» ասելով:
Ծառայության ժամանակ կատարողականի և մարզումների ժամանակ կատարողականի միջև եղած տարբերությունը հայտնի է որպես մարզում-սպասարկման թեքություն: Այս շեղումը կարող է առաջանալ հետևյալ գործոններով.
- Տարբերություն, թե ինչպես եք մշակում տվյալները սպասարկման և վերապատրաստման խողովակաշարերի միջև:
- Տվյալների տեղափոխում ձեր վերապատրաստումից դեպի ձեր ծառայություն:
- Հետադարձ կապի ալիք ձեր ալգորիթմի և մոդելի միջև:
13. Ի՞նչ նկատի ունեք Մոդելային ռեգիստր ասելով:
Model Registry-ը կենտրոնական պահեստ է, որտեղ մոդել ստեղծողները կարող են հրապարակել մոդելներ, որոնք հարմար են արտադրության մեջ օգտագործելու համար:
Մշակողները կարող են համագործակցել այլ թիմերի և շահագրգիռ կողմերի հետ՝ ռեեստրի միջոցով բիզնեսի ներսում գտնվող բոլոր մոդելների կյանքի տևողությունը կառավարելու համար: Վերապատրաստված մոդելները կարող են վերբեռնվել մոդելային ռեգիստրում տվյալների գիտնականի կողմից:
Մոդելները պատրաստվում են փորձարկման, վավերացման և արտադրության մեջ տեղակայման համար, երբ դրանք գրանցվում են: Բացի այդ, վերապատրաստված մոդելները պահվում են մոդելային գրանցամատյաններում՝ ցանկացած ինտեգրված հավելվածի կամ ծառայության կողմից արագ մուտք գործելու համար:
Մոդելը փորձարկելու, գնահատելու և արտադրության մեջ տեղակայելու համար, ծրագրավորողներ և վերանայողները կարող են արագ ճանաչել և ընտրել վերապատրաստված մոդելների լավագույն տարբերակը (հիմնված գնահատման չափանիշների վրա):
14. Կարո՞ղ եք մանրամասնել Model Registry-ի առավելությունները:
Ստորև բերված են մի քանի եղանակներ, որոնցով մոդելային ռեգիստրը հեշտացնում է մոդելի կյանքի ցիկլի կառավարումը.
- Տեղադրումն ավելի հեշտ դարձնելու համար պահպանեք գործարկման ժամանակի պահանջները և մետատվյալները ձեր պատրաստված մոդելների համար:
- Ձեր վերապատրաստված, տեղակայված և թոշակի անցած մոդելները պետք է գրանցվեն, հետևվեն և տարբերակվեն կենտրոնացված, որոնելի պահոցում:
- Ստեղծեք ավտոմատացված խողովակաշարեր, որոնք հնարավորություն են տալիս շարունակական առաքում, ուսուցում և ձեր արտադրական մոդելի ինտեգրում:
- Համեմատեք նոր վերապատրաստված մոդելները (կամ մրցակցի մոդելները) բեմադրության միջավայրում մոդելների հետ, որոնք ներկայումս գործում են արտադրության մեջ (չեմպիոն մոդելներ):
15. Կարո՞ղ եք բացատրել Չեմպիոն-Չելենջեր տեխնիկայի աշխատանքները:
Հնարավոր է փորձարկել տարբեր գործառնական որոշումներ արտադրության մեջ՝ օգտագործելով Champion Challenger տեխնիկան: Դուք հավանաբար լսել եք A/B թեստավորման մասին մարքեթինգի համատեքստում:
Օրինակ, դուք կարող եք գրել երկու տարբեր թեմայի տող և դրանք պատահականորեն բաշխել ձեր թիրախային ժողովրդագրությանը, որպեսզի առավելագույնի հասցնեք էլփոստի արշավի բաց դրույքաչափը:
Համակարգը գրանցում է էլփոստի կատարումը (այսինքն՝ էլփոստի բաց գործողությունը)՝ կապված դրա թեմայի տողի հետ, ինչը թույլ է տալիս համեմատել յուրաքանչյուր թեմայի տողերի բաց դրույքաչափը՝ որոշելու, թե որն է ամենաարդյունավետը:
Չեմպիոն-չելենջերը այս առումով համեմատելի է A/B թեստավորման հետ: Դուք կարող եք օգտագործել որոշումների տրամաբանությունը՝ գնահատելու յուրաքանչյուր արդյունքը և ընտրել ամենաարդյունավետը, երբ փորձարկում եք տարբեր մեթոդներ՝ ընտրություն կատարելու համար:
Ամենահաջող մոդելը փոխկապակցված է չեմպիոնի հետ: Առաջին մրցակիցը և մրցակիցների համապատասխան ցուցակն այժմ այն ամենն են, ինչ առկա է առաջին կատարման փուլում՝ չեմպիոնի փոխարեն:
Չեմպիոնն ընտրվում է համակարգի կողմից հետագա աշխատանքային քայլերի կատարման համար:
Հակառակորդները հակադրվում են միմյանց հետ: Այնուհետև նոր չեմպիոնը որոշվում է մրցակցի կողմից, ով տալիս է ամենամեծ արդյունքները:
Չեմպիոն-չեմպիոնների համեմատության գործընթացում ընդգրկված առաջադրանքները ավելի մանրամասն ներկայացված են ստորև.
- Մրցակից մոդելներից յուրաքանչյուրի գնահատում.
- Վերջնական միավորների գնահատում.
- Գնահատման արդյունքների համեմատություն՝ հաղթող մրցակիցը հաստատելու համար:
- Թարմ չեմպիոնին ավելացնելով արխիվում
16. Նկարագրե՛ք MLOps-ի կյանքի ցիկլի ձեռնարկության մակարդակի կիրառությունները:
Մենք պետք է դադարենք դիտարկել մեքենայական ուսուցումը որպես միայն կրկնվող փորձ, որպեսզի մեքենայական ուսուցման մոդելները մտնեն արտադրություն: MLOps-ը ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության միություն է մեքենայական ուսուցման հետ:
Ավարտված արդյունքը պետք է պատկերացնել այսպես. Հետևաբար, տեխնոլոգիական արտադրանքի կոդը պետք է լինի փորձարկված, ֆունկցիոնալ և մոդուլային:
MLOps-ն ունի կյանքի տևողությունը, որը համեմատելի է սովորական մեքենայական ուսուցման հոսքի հետ, բացառությամբ, որ մոդելը պահպանվում է գործընթացում մինչև արտադրությունը:
Այնուհետև MLOps Engineers-ը հետևում է դրան՝ համոզվելու համար, որ արտադրության մեջ մոդելի որակը նախատեսված է:
Ահա MLOps-ի մի քանի տեխնոլոգիաների օգտագործման որոշ դեպքեր.
- Մոդելների գրանցամատյաններ. Դա այն է, ինչ թվում է: Ավելի մեծ թիմերը պահում և պահպանում են տարբերակների մոդելները մոդելային ռեգիստրներում: Նույնիսկ նախորդ տարբերակին վերադառնալը տարբերակ է:
- Առանձնահատկությունների պահեստ. Երբ գործ ունենք ավելի մեծ տվյալների հավաքածուների հետ, կարող են լինել վերլուծական տվյալների հավաքածուների և ենթաբազմությունների տարբեր տարբերակներ հատուկ առաջադրանքների համար: Հատկանիշների խանութը գերժամանակակից, ճաշակով միջոց է՝ օգտագործելու տվյալների պատրաստման աշխատանքը ավելի վաղ կամ այլ թիմերից:
- Պահեստներ մետատվյալների համար. կարևոր է մետատվյալների ճիշտ մոնիտորինգը արտադրության ողջ ընթացքում, եթե չկառուցված տվյալները, ինչպիսիք են նկարի և տեքստի տվյալները, հաջողությամբ օգտագործվեն:
Եզրափակում
Շատ կարևոր է նկատի ունենալ, որ դեպքերի մեծ մասում հարցազրուցավարը համակարգ է փնտրում, մինչդեռ թեկնածուն լուծում է փնտրում:
Առաջինը հիմնված է ձեր տեխնիկական հմտությունների վրա, մինչդեռ երկրորդը վերաբերում է այն մեթոդին, որը դուք օգտագործում եք ձեր իրավասությունը ցուցադրելու համար:
Կան մի քանի ընթացակարգեր, որոնք դուք պետք է ձեռնարկեք MLOps-ի հարցազրույցի հարցերին պատասխանելիս՝ օգնելու հարցազրուցավարին ավելի լավ հասկանալ, թե ինչպես եք մտադիր գնահատել և լուծել խնդիրը:
Նրանց կենտրոնացումը ավելի շատ սխալ ռեակցիայի վրա է, քան ճիշտի։ Լուծումը պատմում է մի պատմություն, և ձեր համակարգը ձեր գիտելիքների և հաղորդակցման կարողությունների լավագույն օրինակն է:
Թողնել գրառում