Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
- 1. Apa tegese MLOps?
- 2. Kepiye para ilmuwan data, insinyur data, lan insinyur ML beda-beda saka siji liyane?
- 3. Apa sing mbedakake MLOps saka ModelOps lan AIOps?
- 4. Bisa ngomong sawetara keuntungan saka MLOps?
- 5. Bisa ngomong komponen MLOps?
- 6. Apa risiko teka karo nggunakake ilmu data?
- 7. Sampeyan bisa nerangake, apa model drift?
- 8. Pira macem-macem cara sing bisa ditrapake MLOps, miturut pendapat sampeyan?
- 9. Apa sing misahake penyebaran statis saka penyebaran dinamis?
- 10. Apa teknik testing produksi sing sampeyan ngerti?
- 11. Apa mbedakake Processing stream saka Processing kumpulan?
- 12. Apa tegese Latihan Melayani Skew?
- 13. Apa tegese Registry Model?
- 14. Apa sampeyan bisa njlentrehake babagan keuntungan saka Registry Model?
- 15. Apa sampeyan bisa nerangake teknik Champion-Challenger?
- 16. Nerangake aplikasi tingkat perusahaan saka siklus urip MLOps?
- kesimpulan
Perusahaan luwih kerep nggunakake teknologi sing berkembang kaya artificial intelligence (AI) lan machine learning (ML) kanggo nambah aksesibilitas masyarakat menyang informasi lan layanan.
Teknologi kasebut tambah akeh digunakake ing macem-macem sektor, kalebu perbankan, keuangan, ritel, manufaktur, lan uga perawatan kesehatan.
Ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, lan insinyur ing intelijen buatan dijaluk saka akeh perusahaan.
Ngerti bisa learning machine pitakonan wawancara operasi sing nyewa manajer lan perekrut bisa menehi sampeyan penting yen sampeyan pengin kerja ing lapangan ML utawa MLOps.
Sampeyan bisa sinau babagan carane nanggapi sawetara pitakonan wawancara MLOps ing kirim iki nalika sampeyan ngupayakake kerja sing dikarepake.
1. Apa tegese MLOps?
Topik operasionalisasi model ML yaiku fokus MLOps, uga dikenal minangka Operasi Pembelajaran Mesin, lapangan sing berkembang ing arena AI/DS/ML sing luwih utama.
Tujuan utama pendekatan teknik lan budaya piranti lunak sing dikenal minangka MLOps yaiku nggabungake nggawe model pembelajaran mesin/ilmu data lan operasionalisasi (Ops) sabanjure.
DevOps lan MLOps konvensional nuduhake podho tartamtu, nanging MLOps uga beda banget karo DevOps tradisional.
MLOps nambahake lapisan kerumitan anyar kanthi fokus ing data, dene DevOps utamane fokus ing operasionalisasi kode lan rilis piranti lunak sing ora bisa dadi stateful.
Kombinasi ML, Data, lan Ops yaiku sing menehi jeneng umum MLOps (pembelajaran mesin, teknik data, lan DevOps).
2. Kepiye para ilmuwan data, insinyur data, lan insinyur ML beda-beda saka siji liyane?
Iku beda-beda, ing mratelakake panemume, gumantung ing tenan. Lingkungan kanggo transportasi lan transformasi data, uga panyimpenan, dibangun dening insinyur data.
Ilmuwan data minangka ahli nggunakake teknik ilmiah lan statistik kanggo nganalisa data lan nggawe kesimpulan, kalebu nggawe ramalan babagan prilaku ing mangsa ngarep adhedhasar tren sing saiki ditindakake.
Insinyur piranti lunak sinau babagan operasi lan ngatur infrastruktur penyebaran sawetara taun kepungkur. Tim Ops, ing sisih liya, sinau babagan pembangunan nalika nggunakake infrastruktur minangka kode. Posisi DevOps diprodhuksi dening rong aliran kasebut.
MLOps ing kategori padha karo Data Ilmuwan lan Data Engineer. Insinyur data entuk kawruh babagan infrastruktur sing dibutuhake kanggo ndhukung siklus urip model lan nggawe saluran pipa kanggo latihan sing terus-terusan.
Ilmuwan data ngupaya ngembangake panyebaran model lan kapabilitas nyetak.
Pipa data kelas produksi dibangun dening insinyur ML nggunakake infrastruktur sing ngowahi data mentah dadi input sing dibutuhake model ilmu data, dadi host lan mbukak model kasebut, lan ngasilake set data sing dicetak menyang sistem hilir.
Insinyur data lan ilmuwan data bisa dadi insinyur ML.
3. Apa sing mbedakake MLOps saka ModelOps lan AIOps?
Nalika mbangun end-to-end algoritma pembelajaran mesin, MLOps minangka aplikasi DevOps sing kalebu koleksi data, pra-proses data, nggawe model, penyebaran model ing produksi, pemantauan model ing produksi, lan upgrade periodik model.
Panggunaan DevOps kanggo nangani kabeh implementasine saka algoritma apa wae, kayata Model Berbasis Aturan, dikenal minangka ModelOps.
AI Ops nggunakake prinsip DevOps kanggo nggawe aplikasi AI saka awal.
4. Bisa ngomong sawetara keuntungan saka MLOps?
- Ilmuwan data lan pangembang MLOps bisa kanthi cepet nglakokake uji coba maneh kanggo mesthekake yen model dilatih lan ditaksir kanthi tepat amarga MLOps mbantu ngotomatisasi kabeh utawa sebagian besar tugas/langkah ing MDLC (siklus urip pangembangan model). Kajaba iku ijin data lan versi model.
- Nerapake ide-ide MLOps ing praktik ngidini Insinyur Data lan Ilmuwan Data duwe akses tanpa watesan menyang set data sing diolah lan dikurasi, sing kanthi eksponensial nyepetake pangembangan model.
- Ilmuwan data bakal bisa bali maneh ing model sing luwih apik yen pengulangan saiki ora cocog karo pangarepan amarga kemampuan kanggo nduwe model lan set data versi, sing bakal ningkatake jejak audit model kanthi signifikan.
- Minangka cara MLOps banget gumantung ing DevOps, padha uga nggabungake sawetara konsep CI/CD, sing nambah kualitas lan linuwih saka kode.
5. Bisa ngomong komponen MLOps?
desain: MLOps akeh banget kalebu pamikiran desain. Miwiti karo sifat masalah, nguji hipotesis, arsitektur, lan panyebaran
Bangunan model: Tes lan validasi model minangka bagean saka langkah iki, bebarengan karo jalur pipa teknik data lan eksperimen kanggo nyiyapake sistem pembelajaran mesin sing paling apik.
operasi: Model kudu dileksanakake minangka bagéan saka operasi lan terus dipriksa lan dievaluasi. Proses CI/CD banjur dipantau lan wiwit nggunakake alat orkestrasi.
6. Apa risiko teka karo nggunakake ilmu data?
- Iku angel kanggo ngukur model ing perusahaan.
- Tanpa bebaya, model mati lan ora bisa digunakake.
- Biasane, akurasi model dadi luwih elek kanthi wektu.
- Model kasebut nggawe prediksi sing ora akurat adhedhasar pengamatan tartamtu sing ora bisa ditliti maneh.
- Ilmuwan data uga kudu njaga model, nanging regane larang.
- MLOps bisa digunakake kanggo nyuda risiko kasebut.
7. Sampeyan bisa nerangake, apa model drift?
Nalika kinerja fase inferensi model (nggunakake data donya nyata) rusak saka kinerja fase latihan, iki dikenal minangka model drift, uga dikenal minangka idea drift (nggunakake data historis, label).
Kinerja model kasebut miring dibandhingake karo fase latihan lan porsi, mula diarani "sepur / servis miring."
Akeh faktor, kalebu:
- Cara dhasar sing disebarake data wis diganti.
- Latihan kasebut fokus ing sawetara kategori sing cilik, nanging owah-owahan lingkungan sing kedadeyan ditambahake wilayah liyane.
- Ing kesulitan NLP, data donya nyata duwe jumlah token nomer sing ora proporsional tinimbang data latihan.
- Kedadeyan sing ora dikarepke, kayata model sing dibangun ing data pra-COVID sing diprediksi bakal luwih elek ing data sing diklumpukake sajrone epidemi COVID-19.
Ngawasi kinerja model tansah dibutuhake kanggo ngenali drift model.
Latihan ulang model meh mesthi dibutuhake minangka obat nalika ana penurunan kinerja model sing terus-terusan; alesan kanggo nolak kudu dikenali lan tata cara perawatan cocok kudu digunakake.
8. Pira macem-macem cara sing bisa ditrapake MLOps, miturut pendapat sampeyan?
Ana telung cara kanggo ngetrapake MLOps:
MLOps level 0 (Proses Manual): Ing tingkat iki, kabeh langkah-kalebu panyiapan data, analisis, lan latihan-dilakoni kanthi manual. Saben tahapan kudu ditindakake kanthi manual, uga transisi saka siji menyang sabanjure.
Premis sing ndasari yaiku tim ilmu data sampeyan mung ngatur sawetara model sing ora kerep dianyari.
Akibaté, ora ana Integrasi Terus-terusan (CI) utawa Penyebaran Terus-terusan (CD), lan nguji kode kasebut biasane digabungake menyang eksekusi skrip utawa eksekusi notebook, kanthi penyebaran sing ditindakake ing layanan mikro kanthi a REST API.
MLOps level 1 (otomatisasi pipa ML): Kanthi ngotomatisasi proses ML, tujuane kanggo terus-terusan nglatih model (CT). Sampeyan bisa ngrampungake pangiriman layanan prediksi model kanthi cara iki.
Panyebaran pipa latihan kabeh njamin model kasebut dilatih kanthi otomatis ing produksi nggunakake data anyar adhedhasar pemicu pipa aktif.
MLOps level 2 (otomatisasi pipa CI/CD): Iku dadi siji langkah ndhuwur MLOps tingkat. Sistem CI / CD otomatis sing kuwat dibutuhake yen sampeyan pengin nganyari pipa ing produksi kanthi cepet lan andal:
- Sampeyan nggawe kode sumber lan nglakokake akeh tes sajrone tahap CI. Paket, eksekusi, lan artefak minangka output panggung, sing bakal disebarake ing wektu sabanjure.
- Artefak sing digawe dening tahap CI disebarake menyang lingkungan target sajrone langkah CD. Pipa sing disebarake kanthi implementasi model sing direvisi yaiku output panggung.
- Sadurunge pipeline miwiti iterasi anyar eksperimen, ilmuwan data isih kudu nindakake tahap analisis data lan model kanthi manual.
9. Apa sing misahake penyebaran statis saka penyebaran dinamis?
Model dilatih offline kanggo Panyebaran statis. Kanthi tembung liyane, kita nglatih model kasebut kanthi tepat sapisan lan banjur digunakake kanggo sawetara wektu. Sawise model wis dilatih sacara lokal, disimpen lan dikirim menyang server kanggo digunakake kanggo ngasilake prediksi wektu nyata.
Model kasebut banjur disebarake minangka piranti lunak aplikasi sing bisa diinstal. program sing ngidini kanggo batch nulis biji panjalukan, minangka ilustrasi.
Model dilatih online kanggo Penyebaran Dinamis. Tegese, data anyar terus ditambahake menyang sistem, lan model kasebut terus dianyari kanggo nyathet.
Akibaté, sampeyan bisa nggawe prediksi nggunakake server sing dikarepake. Sawise iku, model kasebut digunakake kanthi diwenehake minangka titik pungkasan API sing nanggepi pitakon pangguna, nggunakake kerangka web kaya Flask utawa FastAPI.
10. Apa teknik testing produksi sing sampeyan ngerti?
Pengujian batch: Kanthi nganakake tes ing setelan sing beda karo lingkungan latihan, verifikasi model kasebut. Nggunakake metrik pilihan, kayata akurasi, RMSE, lan sapiturute, tes batch ditindakake ing klompok sampel data kanggo verifikasi inferensi model.
Pengujian batch bisa ditindakake ing macem-macem platform komputasi, kayata server uji, server remot, utawa awan. Biasane, model kasebut diwenehake minangka file serial, sing dimuat minangka obyek lan disimpulake saka data tes.
A / B testing: Asring digunakake kanggo nganalisa kampanye pemasaran uga kanggo desain layanan (situs web, aplikasi seluler, lsp.).
Adhedhasar perusahaan utawa operasi, pendekatan statistik digunakake kanggo nganalisa asil tes A/B kanggo mutusake model endi sing bakal luwih apik ing produksi. Biasane, tes A/B ditindakake kanthi cara ing ngisor iki:
- Data langsung utawa wektu nyata dipérang utawa dipérang dadi rong set, Set A lan Set B.
- Data Set A dikirim menyang model lawas, dene data Set B dikirim menyang model sing dianyari.
- Gumantung ing kasus utawa pangolahan panggunaan bisnis, sawetara pendekatan statistik bisa digunakake kanggo ngevaluasi kinerja model (contone, akurasi, presisi, lan sapiturute) kanggo nemtokake manawa model anyar (model B) ngluwihi model lawas (model A).
- Kita banjur nindakake tes hipotesis statistik: Hipotesis nol ujar manawa model anyar ora ana pengaruhe ing nilai rata-rata indikator bisnis sing dipantau. Miturut hipotesis alternatif, model anyar nambah nilai rata-rata indikator bisnis pemantauan.
- Pungkasan, kita netepake manawa model anyar ngasilake perbaikan sing signifikan ing KPI bisnis tartamtu.
Tes bayangan utawa panggung: Model dievaluasi ing duplikat lingkungan produksi sadurunge digunakake ing produksi (lingkungan pementasan).
Iki penting kanggo nemtokake kinerja model kanthi data wektu nyata lan validasi daya tahan model kasebut. ditindakake kanthi nyimpulake data sing padha karo pipa produksi lan ngirim cabang sing dikembangake utawa model sing bakal diuji ing server pementasan.
Kelemahane yaiku ora ana pilihan bisnis sing bakal ditindakake ing server pementasan utawa katon kanggo pangguna pungkasan minangka asil saka cabang pangembangan.
Daya tahan lan kinerja model bakal ditaksir kanthi statistik nggunakake asil lingkungan pementasan kanthi nggunakake metrik sing cocog.
11. Apa mbedakake Processing stream saka Processing kumpulan?
Kita bisa ngapusi karakteristik sing kita gunakake kanggo ngasilake ramalan wektu nyata nggunakake rong cara pangolahan: batch lan stream.
Proses batch fitur saka titik sadurunge ing wektu kanggo obyek tartamtu, kang banjur digunakke kanggo generate prediksi nyata-wektu.
- Ing kene, kita bisa nindakake petungan fitur intensif ing offline lan nyiapake data kanggo inferensi cepet.
- Fitur, Nanging, umur wiwit padha predetermined ing sasi. Iki bisa dadi kekurangan utama yen ramalan sampeyan adhedhasar kedadeyan anyar. (Contone, ngenali transaksi fraudulent sanalika bisa.)
Kanthi cedhak wektu nyata, fitur streaming kanggo entitas tartamtu, inferensi ditindakake ing proses stream ing set input tartamtu.
- Ing kene, kanthi menehi model real-time, fitur streaming, kita bisa entuk prediksi sing luwih akurat.
- Nanging, prasarana tambahan dibutuhake kanggo pangolahan stream lan njaga aliran data (Kafka, Kinesis, lsp). (Apache Flink, Beam, lsp)
12. Apa tegese Latihan Melayani Skew?
Bedane antarane kinerja nalika ngladeni lan kinerja sajrone latihan dikenal minangka skew nglayani latihan. Panyebaran iki bisa disebabake dening faktor ing ngisor iki:
- A prabédan ing carane sampeyan nangani data antarane pipelines kanggo porsi lan latihan.
- A shift ing data saka latihan kanggo layanan.
- Saluran umpan balik antarane algoritma lan model sampeyan.
13. Apa tegese Registry Model?
Registry Model minangka gudang pusat sing nggawe model bisa nerbitake model sing cocog kanggo digunakake ing produksi.
Pangembang bisa kolaborasi karo tim lan stakeholder liyane kanggo ngatur umur kabeh model ing bisnis nggunakake registri. Model sing dilatih bisa diunggah menyang registri model dening ilmuwan data.
Model kasebut disiapake kanggo uji coba, validasi, lan penyebaran menyang produksi yen wis ana ing daftar. Kajaba iku, model sing dilatih disimpen ing registri model kanggo akses cepet dening aplikasi utawa layanan sing terintegrasi.
Kanggo nguji, ngevaluasi, lan nyebarake model menyang produksi, pangembang piranti lunak lan reviewers bisa cepet ngenali lan milih mung versi paling apik saka model dilatih (adhedhasar kritéria evaluasi).
14. Apa sampeyan bisa njlentrehake babagan keuntungan saka Registry Model?
Ing ngisor iki sawetara cara registri model nyepetake manajemen siklus urip model:
- Kanggo nggawe penyebaran luwih gampang, simpen syarat runtime lan metadata kanggo model sing dilatih.
- Model sing dilatih, disebarake, lan pensiun sampeyan kudu didaftar, dilacak, lan versi ing repositori sing bisa digoleki sing terpusat.
- Gawe saluran pipa otomatis sing ngidini pangiriman, latihan, lan integrasi model produksi sampeyan.
- Bandhingake model sing mentas dilatih (utawa model penantang) ing lingkungan pementasan karo model sing saiki digunakake ing produksi (model juara).
15. Apa sampeyan bisa nerangake teknik Champion-Challenger?
Sampeyan bisa nguji macem-macem keputusan operasional ing produksi nggunakake teknik Champion Challenger. Sampeyan mbokmenawa wis krungu babagan tes A / B ing konteks marketing.
Contone, sampeyan bisa nulis rong baris subyek sing beda lan disebarake kanthi acak menyang target demografi supaya bisa nggedhekake tarif mbukak kanggo kampanye email.
Sistem nyathet kinerja email (yaiku, tumindak mbukak email) sing ana gandhengane karo baris subyek, ngidini sampeyan mbandhingake tarif mbukak saben baris subyek kanggo nemtokake sing paling efektif.
Champion-Challenger sebanding karo tes A/B babagan iki. Sampeyan bisa nggunakake logika keputusan kanggo ngevaluasi saben asil lan pilih sing paling efektif nalika sampeyan nyoba macem-macem cara kanggo milih.
Model sing paling sukses hubungane karo juara. Penantang pisanan lan dhaptar penantang sing cocog saiki kabeh sing ana ing tahap eksekusi pisanan tinimbang juara.
Juara dipilih dening sistem kanggo eksekusi langkah kerja luwih lanjut.
Penantang kasebut kontras karo siji liyane. Juara anyar banjur ditemtokake dening penantang sing ngasilake asil paling gedhe.
Tugas sing ana ing proses mbandhingake juara-nantang kapacak ing ngisor iki kanthi luwih rinci:
- Evaluasi saben model saingan.
- Evaluasi skor pungkasan.
- Mbandhingake asil evaluasi kanggo netepake penantang sing menang.
- Nambah juara seger menyang arsip
16. Nerangake aplikasi tingkat perusahaan saka siklus urip MLOps?
Kita kudu mandheg nganggep pembelajaran mesin mung minangka eksperimen iteratif supaya model pembelajaran mesin bisa mlebu produksi. MLOps minangka gabungan saka rekayasa piranti lunak karo pembelajaran mesin.
Asil rampung kudu dibayangke kaya ngono. Mulane, kode kanggo produk teknologi kudu diuji, fungsional, lan modular.
MLOps nduweni umur sing bisa dibandhingake karo aliran pembelajaran mesin konvensional, kajaba model kasebut disimpen ing proses nganti produksi.
Ing MLOps Engineers banjur ngawasi iki kanggo mesthekake kualitas model ing produksi apa dimaksudaké.
Ing ngisor iki sawetara kasus panggunaan kanggo sawetara teknologi MLOps:
- Registri Model: Iku sing katon. Tim sing luwih gedhe nyimpen lan njaga model versi ing registri model. Malah bali menyang versi sadurungé minangka pilihan.
- Toko Fitur: Nalika nangani set data sing luwih gedhe, bisa uga ana versi beda saka set data analitis lan subset kanggo tugas tartamtu. Toko fitur minangka cara sing canggih lan apik kanggo nggunakake karya nyiapake data saka balapan sadurunge utawa saka tim liyane.
- Toko kanggo Metadata: Penting kanggo ngawasi metadata kanthi bener sajrone produksi yen data sing ora terstruktur, kayata data gambar lan teks, bakal digunakake kanthi sukses.
kesimpulan
Penting kanggo elinga yen, ing mayoritas kasus, pewawancara nggoleki sistem, dene calon kasebut golek solusi.
Sing pertama adhedhasar katrampilan teknis sampeyan, dene sing nomer loro yaiku babagan cara sing sampeyan gunakake kanggo nuduhake kompetensi sampeyan.
Ana sawetara prosedur sing kudu ditindakake nalika mangsuli pitakonan wawancara MLOps kanggo mbantu pewawancara luwih ngerti carane sampeyan arep netepake lan ngatasi masalah kasebut.
Konsentrasi luwih akeh ing reaksi sing salah tinimbang sing bener. Solusi ngandhani crita, lan sistem sampeyan minangka ilustrasi paling apik babagan kawruh lan kapasitas komunikasi sampeyan.
Ninggalake a Reply