Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
- 1. Kedu ihe ị na-ekwu site na MLOps?
- 2. Kedu ka ndị ọkà mmụta sayensị data, ndị injinia data, na ndị injinia ML si dị iche na ibe ha?
- 3. Kedu ihe dị iche na MLOps na ModelOps na AIOps?
- 4. Ị nwere ike ịgwa m ụfọdụ uru MLOps dị?
- 5. Ị nwere ike ịgwa m ihe mejupụtara MLOps?
- 6. Kedu ihe egwu na-abịa na iji sayensị data?
- 7. Ị nwere ike ịkọwa, gịnị bụ ịkpafu ihe nlereanya?
- 8. Ụzọ dị iche iche ole ka enwere ike isi tinye MLOps, n'echiche gị?
- 9. Kedu ihe na-ekewa ntinye ọnọdụ kwụ ọtọ na ntinye ike dị ike?
- 10. Kedu usoro nyocha mmepụta ihe ị maara?
- 11. Kedu ihe dị iche na nhazi iyi na nhazi ogbe?
- 12. Kedu ihe ị pụtara site na Ọzụzụ Ije Ozi Skew?
- 13. Gịnị ka ị na-ekwu site Model Registry?
- 14. Ị nwere ike ịkọwapụta uru nke Ndebanye aha Model?
- 15. Ị nwere ike ịkọwa usoro onye mmeri-Challenger na-arụ ọrụ?
- 16. Kọwaa ngwa ọkwa ụlọ ọrụ nke okirikiri ndụ MLOps?
- mmechi
Companieslọ ọrụ na-eji teknụzụ na-apụta dị ka ọgụgụ isi mmadụ (AI) na mmụta igwe (ML) karịa iji mee ka ọha na eze nweta ozi na ọrụ.
A na-eji teknụzụ ndị a na-amụbawanye n'akụkụ dị iche iche, gụnyere ụlọ akụ, ego, ịzụ ahịa, nrụpụta na ọbụna ahụike.
Ndị ọkà mmụta sayensị data, ndị injinia mmụta igwe, na ndị injinia na ọgụgụ isi na-achọsi ike site na ọnụ ọgụgụ ụlọ ọrụ na-abawanye ụba.
Ịmara ihe ga-ekwe omume ngwa igwe Ajụjụ ajụjụ ọnụ ọrụ nke ndị na-ewe ndị ọrụ na ndị na-ewe ọrụ nwere ike ịjụ gị dị mkpa ma ọ bụrụ na ịchọrọ ịrụ ọrụ na mpaghara ML ma ọ bụ MLOps.
Ị nwere ike ịmụta ka esi azaghachi ụfọdụ ajụjụ ajụjụ ọnụ MLOps na post a ka ị na-arụ ọrụ iji nweta ọrụ nrọ gị.
1. Kedu ihe ị na-ekwu site na MLOps?
Isiokwu nke ịrụ ọrụ ụdị ML bụ ihe a na-elekwasị anya nke MLOps, nke a makwaara dị ka Ọrụ Ịmụ Ihe, ubi na-emepe emepe n'ime mpaghara AI/DS/ML bụ isi.
Ebumnuche bụ isi nke usoro injinịa sọftụwia na ọdịnala a maara dị ka MLOps bụ ijikọ imepụta igwe mmụta / ụdị sayensị data yana arụmọrụ ha na-esote (Ops).
DevOps na MLOps na-ekerịta ụfọdụ myirịta, agbanyeghị, MLOps dịkwa iche na DevOps ọdịnala.
MLOps na-agbakwụnye ihe mgbagwoju anya ọhụrụ site na ilekwasị anya na data, ebe DevOps na-elekwasị anya na ịmepụta koodu na mwepụta ngwanrọ na-enweghị ike ịkọwapụta.
Ngwakọta ML, Data, na Ops bụ ihe na-enye MLOps aha ya na-ahụkarị (ịmụ igwe, injinia data, na DevOps).
2. Kedu ka ndị ọkà mmụta sayensị data, ndị injinia data, na ndị injinia ML si dị iche na ibe ha?
Ọ dị iche iche, n'echiche m, dabere na ụlọ ọrụ ahụ. A na-ewuli gburugburu ebe obibi maka njem na mgbanwe nke data, yana nchekwa ya, site na ndị injinia data.
Ndị ọkà mmụta sayensị data bụ ndị ọkachamara n'iji usoro sayensị na mgbakọ na mwepụ na-enyocha data wee nweta nkwubi okwu, gụnyere ịkọ amụma gbasara omume n'ọdịnihu dabere na usoro ndị dị ugbu a.
Ndị injinia sọftụwia nọ na-amụ ọrụ na ijikwa akụrụngwa mbugharị afọ ole na ole gara aga. Ndị otu Ops, n'aka nke ọzọ, nọ na-amụ mmepe mgbe ha na-eji akụrụngwa dịka koodu. iyi abụọ a mepụtara ọnọdụ DevOps.
MLOps nọ n'otu udi Ọkà mmụta sayensị data na Data Engineer. Ndị injinia data na-enweta ihe ọmụma gbasara akụrụngwa achọrọ iji kwado usoro ndụ ndụ ihe atụ na imepụta pipeline maka ọzụzụ na-aga n'ihu.
Ndị ọkà mmụta sayensị data na-achọ ịmepụta ihe nleba anya ha na ike ị nweta akara.
Ndị injinia ML na-arụ pipeline data mmepụta ihe na-eji akụrụngwa na-agbanwe data raw ka ọ bụrụ ntinye nke usoro sayensị data chọrọ, na-akwado ma na-eme ihe nlereanya ahụ, wee wepụta dataset nwere akara na sistemu mgbada.
Ma ndị injinia data na ndị sayensị data nwere ike ịghọ ndị injinia ML.
3. Kedu ihe dị iche na MLOps na ModelOps na AIOps?
Mgbe ị na-ewu ngwụcha-na-ọgwụgwụ igwe na-amụ algorithms, MLOps bụ ngwa DevOps nke na-agụnye nchịkọta data, nhazi data tupu nhazi, mmepụta ihe nlereanya, ntinye ihe nlereanya na mmepụta, nlekota oru nlereanya na mmepụta, na ihe nlereanya oge nkwalite.
Ojiji nke DevOps na ijikwa mmejuputa niile nke algọridim ọ bụla, dị ka Model-Dabere na Iwu, ka amara dị ka ModelOps.
AI ops na-eji ụkpụrụ DevOps mepụta ngwa AI site na ọkọ.
4. Ị nwere ike ịgwa m ụfọdụ uru MLOps dị?
- Ndị ọkà mmụta sayensị data na ndị mmepe MLOps nwere ike megharịa ule ngwa ngwa iji hụ na a zụrụ ụdị ma nyochaa nke ọma ebe MLOps na-enyere aka rụọ ọrụ niile ma ọ bụ ọtụtụ usoro na MDLC (usoro ndụ mmepe ụdị). Ọzọkwa kwe data na ụdị nsụgharị.
- Itinye echiche MLOps n'ọrụ na-enyere ndị injinia data na ndị ọkà mmụta sayensị data aka inwe ohere na-enweghị mgbochi maka ihe ndị akọpụtara na nke echekwabara, nke na-eme ka mmepe nke ụdị dị ngwa ngwa.
- Ndị ọkà mmụta sayensị data ga-enwe ike ịlaghachi azụ na ihe nlereanya nke rụpụtara nke ọma ma ọ bụrụ na nrụgharị ugbu a anaghị ebi ndụ kwekọrọ na atụmanya ekele maka ikike inwe ụdị na ụdị datasets, nke ga-eme ka usoro nyocha ihe atụ dịkwuo elu.
- Dị ka ụzọ MLOps na-adaberesi ike na DevOps, ha na-etinyekwa ọtụtụ echiche CI/CD, nke na-eme ka ọ dịkwuo mma. ịdị mma na ntụkwasị obi nke koodu.
5. Ị nwere ike ịgwa m ihe mejupụtara MLOps?
Design: MLOps na-agụnye iche echiche imewe. Malite na ọdịdị nke okwu ahụ, nwale echiche, ụkpụrụ ụlọ, na ntinye
Ụlọ ihe nlereanya: Nnwale ụdị na nkwado bụ akụkụ nke usoro a, yana pipeline engineering data na nnwale iji guzobe usoro mmụta igwe kachasị mma.
arụmọrụ: A ghaghị imejuputa ihe nlereanya ahụ dịka akụkụ nke arụmọrụ ma na-enyocha ma nyochaa mgbe niile. A na-enyocha usoro CI/CD wee malite iji ngwa egwu egwu.
6. Kedu ihe egwu na-abịa na iji sayensị data?
- O siri ike ịtụ ihe nlereanya n'ofe ụlọ ọrụ ahụ.
- Enweghị ịdọ aka ná ntị, ihe nlereanya ahụ na-emechi ma kwụsị ịrụ ọrụ.
- Ọtụtụ mgbe, izi ezi nke ụdị ndị ahụ na-akawanye njọ ka oge na-aga.
- Ihe nlereanya ahụ na-eme amụma na-ezighi ezi dabere na nleba anya nke enweghị ike nyocha ọzọ.
- Ndị ọkà mmụta sayensị data kwesịkwara idobe ụdị, mana ha dị oke ọnụ.
- Enwere ike iji MLOps belata ihe egwu ndị a.
7. Ị nwere ike ịkọwa, gịnị bụ ịkpafu ihe nlereanya?
Mgbe arụmọrụ nrụtụ aka nke ihe nlere (iji data ụwa dị adị) na-akawanye njọ site na ịrụ ọrụ usoro ọzụzụ ya, a na-akpọ nke a dị ka mịgharị ihe nlegharị anya, nke a makwaara dị ka echiche drift (iji akụkọ ihe mere eme, data akpọrọ).
Arụmọrụ ihe nlere ahụ na-agbagọ ma e jiri ya tụnyere usoro ọzụzụ na ije ozi, yabụ aha a na-akpọ "ụgbọ oloko/jere skew."
Ọtụtụ ihe, gụnyere:
- Ụzọ bụ isi e si ekesa data agbanweela.
- Ọzụzụ ahụ lekwasịrị anya na ọnụ ọgụgụ dị nta nke ngalaba, agbanyeghị, mgbanwe gburugburu ebe obibi nke mere ka gbakwunyere mpaghara ọzọ.
- N'ime ihe isi ike NLP, data dị n'ezie nwere ọnụọgụ ọnụọgụ ọnụọgụ karịa nke data ọzụzụ.
- Ihe omume a na-atụghị anya ya, dị ka ihe atụ wuru na data tupu COVID ga-eme nke ọma na data anakọtara n'oge ọrịa COVID-19.
Ịga n'ihu na-enyocha arụmọrụ ihe nlereanya a na-achọ mgbe niile iji chọpụta mkpagharị ụdị.
Ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ na a na-achọgharị ihe nlere anya ka ọ bụrụ ọgwụgwọ mgbe enwere mbelata na arụmọrụ ụdị; a ghaghị ịchọpụta ihe kpatara ọdịda ahụ ma jiri usoro ọgwụgwọ kwesịrị ekwesị mee ihe.
8. Ụzọ dị iche iche ole ka enwere ike isi tinye MLOps, n'echiche gị?
Enwere ụzọ atọ maka itinye MLOps n'ọrụ:
MLOps larịị 0 (Usoro ntuziaka): N'ọkwa a, a na-eji aka eme usoro niile-gụnyere nkwadebe data, nyocha na ọzụzụ. A ghaghị iji aka mee ogbo ọ bụla, yana ntụgharị site n'otu gaa na nke ọzọ.
Ihe dị n'okpuru ebe a bụ na ndị otu sayensị data gị na-ejikwa ọnụ ọgụgụ dị nta nke ụdị na-adịghị emelite ugboro ugboro.
N'ihi ya, ọ dịghị Continuous Integration (CI) ma ọ bụ Continuous Deployment (CD), na-anwale koodu a na-emekarị etinyere n'ime script igbu ma ọ bụ akwụkwọ ndetu, na nkenye na-ewere ọnọdụ na a microservice na a. fọduru API.
MLOps larịị 1 (akpaaka nke pipeline ML): Site na akpaaka usoro ML, ebumnobi bụ ịnọgide na-azụ ihe nlereanya (CT). Ị nwere ike mezuo nnyefe ọrụ amụma ihe nlereanya na-aga n'ihu n'ụzọ dị otú a.
Nbunye anyị nke pipeline ọzụzụ na-eme ka a mara na a na-azụ ihe nlereanya ahụ na-akpaghị aka na mmepụta site na iji data ọhụrụ dabere na ọkpọkọ ọkpọkọ na-arụ ọrụ.
MLOps larịị 2 (akpaaka nke CI / CD pipeline): Ọ na-aga otu nzọụkwụ n'elu ọkwa MLOps. A chọrọ sistemụ CI/CD siri ike ma ọ bụrụ na ịchọrọ imelite pipeline na mmepụta ngwa ngwa na ntụkwasị obi:
- Ị na-emepụta koodu iyi wee mee ọtụtụ ule n'oge CI. Ngwugwu, ihe ndị a na-arụ ọrụ, na ihe arịa bụ ihe a ga-esi na ya pụta, nke a ga-ebuga n'oge ọzọ.
- A na-ebuga arịa ndị CI ogbo mepụtara na gburugburu ebe a na-achọsi ike n'oge nzọụkwụ CD. Pipeline etinyere na mmejuputa ihe nlere edegharịrị bụ mmepụta nke ọkwa ahụ.
- Tupu pipeline amalite usoro nnwale ọhụrụ, ndị sayensị data ka ga-eji aka mee usoro nyocha data na ụdị.
9. Kedu ihe na-ekewa ntinye ọnọdụ kwụ ọtọ na ntinye ike dị ike?
A zụrụ ihe nlereanya a na-anọghị n'ịntanetị maka Nkwanye ọnọdụ kwụ ọtọ. N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, anyị na-azụ ihe nlereanya ahụ kpọmkwem otu ugboro wee jiri ya mee ihe ruo nwa oge. Mgbe a zụrụ ihe nlereanya ahụ na mpaghara, a na-echekwa ya ma ziga ya na ihe nkesa iji mepụta amụma oge.
A na-ekesa ihe nlereanya ahụ dị ka ngwa nrụnye ngwa. mmemme nke na-enye ohere ị nweta akara arịrịọ, dị ka ihe atụ.
A zụrụ ihe nlereanya a n'ịntanetị maka Nkwanye dị ike. Ya bụ, a na-agbakwunye data ọhụrụ mgbe niile na sistemụ ahụ, a na-emelitekwa ihe nlereanya ahụ mgbe niile ka ọ bụrụ akaụntụ maka ya.
N'ihi ya, ị nwere ike ime amụma site na iji ihe nkesa na-achọ. Mgbe nke ahụ gasịrị, a na-etinye ihe nlereanya ahụ site na ịnye ya dị ka njedebe API nke na-aza ajụjụ ndị ọrụ, na-eji usoro weebụ dị ka. Flask ma ọ bụ FastAPI.
10. Kedu usoro nyocha mmepụta ihe ị maara?
Nnwale ogbe: Site n'inwe ule na ọnọdụ dị iche na nke ebe ọzụzụ ya, ọ na-enyocha ihe nlereanya ahụ. Iji metrik nke nhọrọ, dị ka izi ezi, RMSE, wdg, a na-eme nnwale ogbe na otu ihe nlele data iji nyochaa ntinye ụdị.
Enwere ike ịme ule batch na nyiwe mgbakọ dị iche iche, dị ka ihe nkesa ule, ihe nkesa dịpụrụ adịpụ, ma ọ bụ igwe ojii. Na-emekarị, a na-enye ihe nlereanya ahụ dị ka faịlụ serialized, nke a na-ebunye dị ka ihe na-esi na data nyocha.
A / B ule: A na-ejikarị ya maka nyochaa mgbasa ozi ahịa yana maka nhazi nke ọrụ (webụsaịtị, ngwa mkpanaka, wdg).
Dabere na ụlọ ọrụ ma ọ bụ arụ ọrụ, a na-eji usoro ndekọ ọnụ ọgụgụ nyochaa nsonaazụ A / B iji kpebie ụdị ga-arụ ọrụ nke ọma na mmepụta. Ọtụtụ mgbe, a na-eme ule A/B n'ụzọ ndị a:
- A na-ekewa ma ọ bụ kewaa data dị ndụ ma ọ bụ ezigbo oge n'ime ụzọ abụọ, Tọọ A na Tọọ B.
- A na-eziga data Set A na ụdị emechiela, ebe a na-eziga data Set B na ụdị emelitere.
- Dabere na ikpe ma ọ bụ usoro eji achụmnta ego eme ihe, enwere ike iji ọtụtụ usoro ndekọ ọnụ ọgụgụ iji nyochaa arụmọrụ nlereanya (dịka ọmụmaatụ, izi ezi, nkenke, wdg) iji chọpụta ma ụdị ọhụrụ (ụdị B) ọ ga-aka nke ochie (ụdị A).
- Anyị na-eme nnwale nleba anya ọnụ ọgụgụ: Echiche efu na-ekwu na ụdị ọhụrụ ahụ enweghị mmetụta na nkezi uru nke egosi azụmahịa a na-enyocha. Dị ka echiche ọzọ si dị, ihe nlereanya ọhụrụ ahụ na-abawanye uru nkezi ahịa ahịa nlekota oru.
- N'ikpeazụ, anyị na-enyocha ma ọ bụrụ na ihe nlereanya ọhụrụ ahụ na-arụpụta ọganihu dị ukwuu na ụfọdụ KPI azụmahịa.
Nnwale onyinyo ma ọ bụ ogbo: A na-enyocha ihe nlereanya na oyiri nke gburugburu ebe a na-emepụta tupu ejiri ya mee ihe na mmepụta (ebe obibi nhazi).
Nke a dị oke mkpa maka ịchọpụta arụmọrụ ihe nlereanya ahụ site na iji data ozugbo yana ịkwado nkwụghachi nke ihe nlereanya ahụ. A na-eme ya site n'inweta otu data dị ka pipeline mmepụta ma na-ebuga alaka ụlọ ọrụ mepere emepe ma ọ bụ ihe nlereanya a ga-anwale na ihe nkesa nhazi.
Naanị ihe ndọghachi azụ bụ na ọ nweghị nhọrọ azụmaahịa a ga-eme na sava nhazi ma ọ bụ hụ ndị ọrụ njedebe n'ihi ngalaba mmepe.
A ga-enyocha nkwụsi ike na ịrụ ọrụ nke ihe nlereanya ahụ na ọnụ ọgụgụ site na iji nsonaazụ nke gburugburu ebe obibi na-eji usoro kwesịrị ekwesị.
11. Kedu ihe dị iche na nhazi iyi na nhazi ogbe?
Anyị nwere ike ịchịkwa njirimara anyị na-eji wepụta amụma oge anyị site na iji ụzọ nhazi abụọ: ogbe na iyi.
Usoro ogbe atụmatụ site n'oge gara aga na oge maka otu ihe, nke a na-eji emepụta amụma oge.
- N'ebe a, anyị nwere ike ịme ngụkọ atụmatụ kpụ ọkụ n'ọnụ na-anọghị n'ịntanetị wee kwado data maka ntinye ngwa ngwa.
- Atụmatụ, Otú ọ dị, afọ kemgbe ekpebiela ha n'oge gara aga. Nke a nwere ike ịbụ nnukwu ndọghachi azụ ma ọ bụrụ na amụma gị dabere na ihe mere na nso nso a. (Dịka ọmụmaatụ, ịchọpụta azụmahịa aghụghọ ozugbo enwere ike.)
N'oge dị nso, njirimara nkwanye maka otu ihe, a na-eme ntinye aka na nhazi iyi na ntinye nke enyere.
- N'ebe a, site n'inye ihe nlereanya ahụ ezigbo oge, njirimara nkwanye, anyị nwere ike nweta amụma ziri ezi karị.
- Agbanyeghị, achọrọ akụrụngwa ndị ọzọ maka nhazi iyi yana idobe iyi data (Kafka, Kinesis, wdg). (Apache Flink, Beam, wdg)
12. Kedu ihe ị pụtara site na Ọzụzụ Ije Ozi Skew?
Ọdịiche dị n'etiti arụmọrụ mgbe ị na-eje ozi na ịrụ ọrụ n'oge ọzụzụ ka a maara dị ka skew na-eje ozi. Enwere ike ịkpalite skew a site na ihe ndị a:
- Ọdịiche dị na otu esi ejikwa data n'etiti pipelines maka ije ozi na ọzụzụ.
- Ngbanwe na data site na ọzụzụ gị gaa na ọrụ gị.
- Ọwa nzaghachi n'etiti algọridim gị na ihe nlereanya.
13. Gịnị ka ị na-ekwu site Model Registry?
Ndekọ Model bụ ebe nchekwa etiti ebe ndị okike ụdị nwere ike bipụta ụdị dabara adaba maka iji na nrụpụta.
Ndị mmepe nwere ike imekọ ihe na ndị otu ndị ọzọ na ndị nwere oke iji jikwaa ogologo ndụ ụdị niile dị n'ime azụmahịa site na iji ndekọ. Enwere ike ibugo ụdị a zụrụ azụ na ndekọ ihe nlereanya site n'aka onye ọkà mmụta sayensị data.
A na-akwado ụdị ndị ahụ maka nnwale, nkwenye, na ntinye aka na mmepụta ozugbo ha nọ na ndekọ aha. Na mgbakwunye, a na-echekwa ụdị a zụrụ azụ na ndekọ ụdị maka ịnweta ngwa ngwa site na ngwa ma ọ bụ ọrụ ọ bụla agbakwunyere.
Iji nwalee, nyochaa, na ibunye ihe nlereanya na mmepụta. ndị mmepe software na ndị na-enyocha nwere ike ịmata ngwa ngwa ma họrọ naanị ụdị kachasị mma nke ụdị a zụrụ azụ (dabere na njirisi nyocha).
14. Ị nwere ike ịkọwapụta uru nke Ndebanye aha Model?
Ndị a bụ ụzọ ụfọdụ ndekọ ndekọ nlereanya si akwalite njikwa okirikiri ndụ ihe atụ:
- Iji mee ka ibunye ya dị mfe, chekwaa oge ojiri gaa na metadata maka ụdị gị zụrụ azụ.
- Ụdị gị a zụrụ azụ, nke ebusara na ndị lara ezumike nká kwesịrị ka edebanye aha, soro ya, ma dezie ya n'ime ebe nchekwa etiti, nke enwere ike ịchọ ya.
- Mepụta pipeline akpaghị aka nke na-eme ka nnyefe, ọzụzụ na njikọta nke ụdị mmepụta gị na-aga n'ihu.
- Tulee ụdị ọzụzụ ọhụrụ (ma ọ bụ ụdị ndị na-ama aka) na gburugburu ebe a na-eme ihe na ụdị ndị na-arụ ọrụ ugbu a na mmepụta (ụdị ndị mmeri).
15. Ị nwere ike ịkọwa usoro onye mmeri-Challenger na-arụ ọrụ?
Ọ ga-ekwe omume iji nwalee mkpebi arụmọrụ dị iche iche na mmepụta site na iji teknụzụ Challenger Champion. O nwere ike ịbụ na ị nụla maka ule A/B n'ihe gbasara ịzụ ahịa.
Dịka ọmụmaatụ, ị nwere ike dee ahịrị isiokwu abụọ dị iche iche wee kesaa ha na-enweghị usoro n'usoro igwe mmadụ ebumnuche gị iji bulie ọnụego mepere emepe maka mgbasa ozi email.
Sistemu na-edekọ arụmọrụ email (ya bụ, imeghe imeghe email) n'ihe metụtara ahịrị isiokwu ya, na-enye gị ohere ịtụle ọnụọgụ oghere nke isiokwu ọ bụla iji chọpụta nke kacha dị irè.
Onye mmeri-Challenger tụnyere ule A/B na nke a. Ị nwere ike iji mgbagha mkpebi iji nyochaa nsonaazụ ọ bụla wee họrọ nke kachasị dị irè ka ị na-anwale usoro dị iche iche iji bịa na nhọrọ.
Ihe nlereanya kachasị aga nke ọma dabara na onye mmeri. Onye na-ama aka mbụ na ndepụta nke ndị na-ama aka ugbu a bụ ihe niile dị ugbu a na njedebe mbụ nke igbu egbu kama ịbụ onye mmeri.
A na-ahọrọ onye mmeri site na usoro maka mmezu nke ọrụ ọzọ.
Ndị na-ama aka na-adị iche na ibe ha. Onye mmeri ọhụrụ na-ekpebizi onye na-ama aka nke na-arụpụta nsonaazụ kacha mma.
A na-edepụta ọrụ ndị dị na usoro ntụnyere onye mmeri-ndị na-ama aka n'okpuru nke ọma:
- Na-enyocha ụdị ọ bụla nke asọmpi.
- Na-enyocha akara ikpeazụ.
- Tụnyere nsonaazụ nlebanya iji guzobe onye na-ama mmeri.
- Na-agbakwunye onye mmeri ọhụrụ na ebe nchekwa
16. Kọwaa ngwa ọkwa ụlọ ọrụ nke okirikiri ndụ MLOps?
Anyị kwesịrị ịkwụsị ịtụle mmụta igwe dị ka naanị nnwale iterative ka ụdị mmụta igwe wee banye mmepụta. MLOps bụ njikọ nke injinịa ngwanrọ nwere mmụta igwe.
Ekwesịrị ichepụta nsonaazụ emechara dị ka nke a. Ya mere, koodu maka ngwaahịa teknụzụ ga-anwalerịrị, na-arụ ọrụ na modular.
MLOps nwere ogologo ndụ nke yiri usoro mmụta igwe a na-ahụkarị, ewezuga na a na-edobe ihe nlereanya ahụ na usoro ahụ ruo mgbe mmepụta.
Ndị Injinia MLOps wee lekwasị anya na nke a iji jide n'aka na ịdị mma nlereanya na mmepụta bụ ihe e zubere.
Nke a bụ ụfọdụ ikpe-eji maka ọtụtụ teknụzụ MLOps:
- Ndebanye aha Model: Ọ bụ ihe ọ dị ka ọ dị. Ndị otu buru ibu na-echekwa ma na-echekwa usoro ụdịdị n'ime ndekọ aha ụdị. Ọbụna ịlaghachi na ụdị gara aga bụ nhọrọ.
- Ụlọ ahịa atụmatụ: Mgbe ị na-emekọ ihe n'usoro data buru ibu, enwere ike ịnwe ụdị dị iche iche nke datasets nyocha na ntinye maka ọrụ ụfọdụ. Ụlọ ahịa atụmatụ bụ ụzọ dị mma, na-atọ ụtọ iji ọrụ nkwadebe data sitere na ọsọ mbụ ma ọ bụ site na otu ndị ọzọ.
- Ụlọ ahịa maka metadata: Ọ dị mkpa iji nyochaa metadata nke ọma n'oge mmepụta ma ọ bụrụ na a ga-eji data emebereghị ya, dị ka foto na data ederede, nke ọma.
mmechi
Ọ dị mkpa iburu n'uche na, n'ọtụtụ ọnọdụ, onye na-agba ajụjụ na-achọ usoro, ebe onye nyocha na-achọ ngwọta.
Nke mbụ gbadoro ụkwụ na nka nka gị, ebe nke abụọ bụ maka usoro ị na-eji gosi ikike gị.
Enwere ọtụtụ usoro ị kwesịrị ịme mgbe ị na-aza ajụjụ ajụjụ ọnụ MLOps iji nyere onye na-agba ajụjụ aka ịghọta nke ọma ka i bu n'obi nyochaa na dozie nsogbu dị n'aka.
Ntinye uche ha dị na mmeghachi omume na-ezighi ezi karịa nke ziri ezi. Ihe ngwọta na-akọ akụkọ, na usoro gị bụ ihe atụ kachasị mma nke ihe ọmụma na ikike gị maka nkwurịta okwu.
Nkume a-aza