სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
- 1. რას გულისხმობთ MLOps-ში?
- 2. როგორ განსხვავდებიან მონაცემთა მეცნიერები, მონაცემთა ინჟინრები და ML ინჟინრები ერთმანეთისგან?
- 3. რა განასხვავებს MLOps-ს ModelOps-ისა და AIOps-ისგან?
- 4. შეგიძლიათ მითხრათ MLOps-ის ზოგიერთი უპირატესობა?
- 5. შეგიძლიათ მითხრათ MLOps-ის კომპონენტები?
- 6. რა რისკები მოჰყვება მონაცემთა მეცნიერების გამოყენებას?
- 7. შეგიძლიათ ამიხსნათ, რა არის მოდელის დრიფტი?
- 8. თქვენი აზრით, რამდენი სხვადასხვა გზით შეიძლება MLO-ების გამოყენება?
- 9. რა განასხვავებს სტატიკური განლაგებას დინამიური განლაგებისგან?
- 10. რა წარმოების ტესტირების ტექნიკა იცით?
- 11. რა განასხვავებს ნაკადის დამუშავებას სერიული დამუშავებისგან?
- 12. რას გულისხმობთ ტრენინგის სერვისის Skew-ში?
- 13. რას გულისხმობთ სამოდელო რეესტრში?
- 14. შეგიძლიათ დაწვრილებით თქვათ მოდელის რეესტრის უპირატესობები?
- 15. შეგიძლიათ ამიხსნათ ჩემპიონ-ჩელენჯერის ტექნიკის ნამუშევრები?
- 16. აღწერეთ MLOps სასიცოცხლო ციკლის საწარმოს დონეზე აპლიკაციები?
- დასკვნა
კომპანიები უფრო ხშირად იყენებენ განვითარებად ტექნოლოგიებს, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი (AI) და მანქანათმცოდნეობა (ML), რათა გაზარდონ საზოგადოების ხელმისაწვდომობა ინფორმაციაზე და სერვისებზე.
ეს ტექნოლოგიები სულ უფრო ხშირად გამოიყენება სხვადასხვა სექტორში, მათ შორის საბანკო, ფინანსები, საცალო ვაჭრობა, წარმოება და ჯანდაცვაც კი.
მონაცემთა მეცნიერები, მანქანათმცოდნე ინჟინრები და ხელოვნური ინტელექტის ინჟინრები მოთხოვნადია კომპანიების მზარდი რაოდენობით.
შესაძლებლის ცოდნა მანქანა სწავლის ოპერაციის ინტერვიუს კითხვები, რომლებიც დაქირავებულმა მენეჯერებმა და დამსაქმებლებმა შეიძლება დაგისვან, აუცილებელია, თუ გსურთ იმუშაოთ ML ან MLOps სფეროებში.
თქვენ შეგიძლიათ გაიგოთ, თუ როგორ უპასუხოთ MLOps ინტერვიუს ზოგიერთ კითხვას ამ პოსტში, როდესაც მუშაობთ თქვენი ოცნების სამუშაოს მისაღებად.
1. რას გულისხმობთ MLOps-ში?
ML მოდელების ოპერაციონალიზაციის თემა არის MLOps-ის ფოკუსირება, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც მანქანათმცოდნეობის ოპერაციები, განვითარებადი სფერო AI/DS/ML არენაზე.
პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის მიდგომისა და კულტურის მთავარი მიზანი, რომელიც ცნობილია როგორც MLOps, არის მანქანათმცოდნეობის/მონაცემთა მეცნიერების მოდელების შექმნის ინტეგრირება და მათი შემდგომი ოპერაციონალიზაცია (Ops).
ჩვეულებრივი DevOps და MLOps იზიარებენ გარკვეულ მსგავსებას, თუმცა MLOps ასევე მნიშვნელოვნად განსხვავდება ტრადიციული DevOps-ისგან.
MLOps ამატებს სირთულის ახალ ფენას მონაცემებზე ფოკუსირებით, მაშინ როდესაც DevOps ძირითადად ყურადღებას ამახვილებს კოდისა და პროგრამული უზრუნველყოფის გამოშვებების ოპერაციულიზაციაზე, რომლებიც არ შეიძლება იყოს სახელმწიფოებრივი.
ML, Data და Ops-ის კომბინაცია არის ის, რაც ანიჭებს MLOps-ს საერთო სახელს (მანქანის სწავლება, მონაცემთა ინჟინერია და DevOps).
2. როგორ განსხვავდებიან მონაცემთა მეცნიერები, მონაცემთა ინჟინრები და ML ინჟინრები ერთმანეთისგან?
ის განსხვავდება, ჩემი აზრით, ფირმის მიხედვით. მონაცემთა ტრანსპორტირებისა და ტრანსფორმაციის გარემო, ისევე როგორც მისი შენახვა, შექმნილია მონაცემთა ინჟინრების მიერ.
მონაცემთა მეცნიერები არიან ექსპერტები სამეცნიერო და სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენებით მონაცემების გასაანალიზებლად და დასკვნების გასაკეთებლად, მათ შორის მომავალი ქცევის შესახებ პროგნოზების გაკეთებაში არსებული ტენდენციების საფუძველზე.
პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრები სწავლობდნენ ოპერაციებს და მართავდნენ განლაგების ინფრასტრუქტურას რამდენიმე წლის წინ. მეორეს მხრივ, Ops გუნდები სწავლობდნენ განვითარებას ინფრასტრუქტურის კოდის გამოყენებისას. DevOps პოზიცია შეიქმნა ამ ორი ნაკადის მიერ.
MLOps არის იმავე კატეგორიაში, როგორც მონაცემთა მეცნიერი და მონაცემთა ინჟინერი. მონაცემთა ინჟინრები იძენენ ცოდნას იმ ინფრასტრუქტურის შესახებ, რომელიც საჭიროა მოდელის სასიცოცხლო ციკლის მხარდასაჭერად და მილსადენების შესაქმნელად მიმდინარე ტრენინგისთვის.
მონაცემთა მეცნიერები ცდილობენ განავითარონ თავიანთი მოდელის განლაგება და ქულების შესაძლებლობები.
წარმოების დონის მონაცემთა მილსადენი აგებულია ML ინჟინრების მიერ ინფრასტრუქტურის გამოყენებით, რომელიც გარდაქმნის ნედლეულ მონაცემებს მონაცემთა მეცნიერების მოდელისთვის საჭირო შეყვანად, მასპინძლობს და აწარმოებს მოდელს და გამოაქვს შეფასებული მონაცემთა ნაკრები ქვედა დინების სისტემებში.
მონაცემთა ინჟინრებსაც და მონაცემთა მეცნიერებსაც შეუძლიათ გახდნენ ML ინჟინრები.
3. რა განასხვავებს MLOps-ს ModelOps-ისა და AIOps-ისგან?
ბოლოს-ბოლომდე აგებისას მანქანა სწავლების ალგორითმები, MLOps არის DevOps აპლიკაცია, რომელიც მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას, მონაცემთა წინასწარ დამუშავებას, მოდელის შექმნას, მოდელის დანერგვას წარმოებაში, მოდელის მონიტორინგს წარმოებაში და მოდელის პერიოდულ განახლებას.
DevOps-ის გამოყენება ნებისმიერი ალგორითმის მთელი იმპლემენტაციის დროს, როგორიცაა წესებზე დაფუძნებული მოდელები, ცნობილია როგორც ModelOps.
AI Ops იყენებს DevOps-ის პრინციპებს ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების ნულიდან შესაქმნელად.
4. შეგიძლიათ მითხრათ MLOps-ის ზოგიერთი უპირატესობა?
- მონაცემთა მეცნიერებს და MLOps-ის დეველოპერებს შეუძლიათ სწრაფად განახორციელონ ცდები, რათა დარწმუნდნენ, რომ მოდელები სათანადოდ არის მომზადებული და შეფასებული, რადგან MLOps ეხმარება MDLC-ში (მოდელის განვითარების სასიცოცხლო ციკლის) ყველა ან უმეტესი ამოცანის/ეტაპების ავტომატიზაციას. დამატებით იძლევა ნებართვას მონაცემთა და მოდელის ვერსიები.
- MLOps იდეების პრაქტიკაში გამოყენება საშუალებას აძლევს მონაცემთა ინჟინერებსა და მონაცემთა მეცნიერებს ჰქონდეთ შეუზღუდავი წვდომა კულტივირებულ და კურირებულ მონაცემთა ნაკრებებზე, რაც ექსპონენტურად აჩქარებს მოდელების განვითარებას.
- მონაცემთა მეცნიერები შეძლებენ დაბრუნდნენ იმ მოდელზე, რომელიც უკეთესად მუშაობდა, თუ მიმდინარე გამეორება არ გაამართლებს მოლოდინს, მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრების ვერსიების შესაძლებლობის წყალობით, რაც მნიშვნელოვნად გააუმჯობესებს მოდელის აუდიტის კვალს.
- ვინაიდან MLOps მეთოდები ძლიერად ეყრდნობა DevOps-ს, ისინი ასევე აერთიანებენ უამრავ CI/CD კონცეფციას, რაც აძლიერებს კოდის ხარისხი და საიმედოობა.
5. შეგიძლიათ მითხრათ MLOps-ის კომპონენტები?
დიზაინი: MLO-ები დიდწილად მოიცავს დიზაინერულ აზროვნებას. დაწყებული საკითხის ბუნებით, ჰიპოთეზების ტესტირება, არქიტექტურა და განლაგება
მოდელის შენობა: მოდელის ტესტირება და ვალიდაცია ამ ნაბიჯის ნაწილია, მონაცემთა საინჟინრო მილსადენებთან და ექსპერიმენტებთან ერთად საუკეთესო მანქანათმცოდნეობის სისტემების დასაყენებლად.
ოპერაციების: მოდელი უნდა განხორციელდეს როგორც ოპერაციების ნაწილი და მუდმივად შემოწმდეს და შეფასდეს. შემდეგ ხდება CI/CD პროცესების მონიტორინგი და იწყება ორკესტრირების ხელსაწყოს გამოყენებით.
6. რა რისკები მოჰყვება მონაცემთა მეცნიერების გამოყენებას?
- რთულია მოდელის მასშტაბირება კომპანიის მასშტაბით.
- გაფრთხილების გარეშე, მოდელი ითიშება და წყვეტს ფუნქციონირებას.
- ძირითადად, მოდელების სიზუსტე დროთა განმავლობაში უარესდება.
- მოდელი აკეთებს არაზუსტ პროგნოზებს კონკრეტული დაკვირვების საფუძველზე, რომლის შემდგომი გამოკვლევა შეუძლებელია.
- მონაცემთა მეცნიერებმა ასევე უნდა შეინარჩუნონ მოდელები, მაგრამ ისინი ძვირია.
- MLO-ების გამოყენება შესაძლებელია ამ რისკების შესამცირებლად.
7. შეგიძლიათ ამიხსნათ, რა არის მოდელის დრიფტი?
როდესაც მოდელის დასკვნის ფაზის შესრულება (რეალური მონაცემების გამოყენებით) უარესდება მისი სასწავლო ფაზის შესრულებასთან შედარებით, ეს ცნობილია როგორც მოდელის დრიფტი, ასევე ცნობილი როგორც იდეის დრიფტი (ისტორიული, ეტიკეტირებული მონაცემების გამოყენებით).
მოდელის შესრულება სავარჯიშოსა და სერვისის ფაზებთან შედარებით დახრილია, აქედან მომდინარეობს სახელწოდება „გავარჯიშება/მომსახურება“.
მრავალი ფაქტორი, მათ შორის:
- შეიცვალა მონაცემების განაწილების ფუნდამენტური გზა.
- ტრენინგი ფოკუსირებული იყო მცირე რაოდენობის კატეგორიებზე, თუმცა გარემოსდაცვითმა ცვლილებამ, რომელიც ახლახან მოხდა, კიდევ ერთი სფერო შემატა.
- NLP-ის სირთულეებში, რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემებს არაპროპორციულად უფრო დიდი რაოდენობა აქვს, ვიდრე ტრენინგის მონაცემებს.
- მოულოდნელი მოვლენები, როგორიცაა მოდელი, რომელიც აგებულია პრე-COVID-ის მონაცემებზე, რომელიც მოსალოდნელია, რომ მნიშვნელოვნად უარესი იქნება COVID-19 ეპიდემიის დროს შეგროვებულ მონაცემებზე.
მოდელის მუშაობის მუდმივი მონიტორინგი ყოველთვის საჭიროა მოდელის დრიფტის დასადგენად.
მოდელის გადამზადება თითქმის ყოველთვის საჭიროა, როგორც გამოსავალი, როდესაც არის მოდელის მუშაობის მუდმივი ვარდნა; უნდა დადგინდეს შემცირების მიზეზი და გამოყენებული იქნას შესაბამისი მკურნალობის პროცედურები.
8. თქვენი აზრით, რამდენი სხვადასხვა გზით შეიძლება MLO-ების გამოყენება?
MLO-ების პრაქტიკაში გამოყენების სამი მეთოდი არსებობს:
MLOps დონე 0 (ხელით პროცესი): ამ დონეზე, ყველა ნაბიჯი — მონაცემთა მომზადების, ანალიზისა და ტრენინგის ჩათვლით — შესრულებულია ხელით. თითოეული ეტაპი უნდა განხორციელდეს ხელით, ისევე როგორც ერთიდან მეორეზე გადასვლა.
ძირითადი წინაპირობა ის არის, რომ თქვენი მონაცემთა მეცნიერების გუნდი მართავს მხოლოდ მცირე რაოდენობის მოდელებს, რომლებიც ხშირად არ განახლდება.
შედეგად, არ არსებობს უწყვეტი ინტეგრაცია (CI) ან უწყვეტი განლაგება (CD) და კოდის ტესტირება, როგორც წესი, ინტეგრირებულია სკრიპტის შესრულებაში ან ნოუთბუქის შესრულებაში, ხოლო განლაგება ხდება მიკროსერვისში REST API.
MLOps დონე 1 (ML მილსადენის ავტომატიზაცია): ML პროცესის ავტომატიზაციით, მიზანია მოდელის მუდმივი მომზადება (CT). თქვენ შეგიძლიათ განახორციელოთ უწყვეტი მოდელის პროგნოზირების სერვისის მიწოდება ამ გზით.
მთელი სასწავლო მილსადენის ჩვენი განლაგება უზრუნველყოფს მოდელის ავტომატურად მომზადებას წარმოებაში ახალი მონაცემების გამოყენებით მილსადენის აქტიური ტრიგერების საფუძველზე.
MLOps დონე 2 (CI/CD მილსადენის ავტომატიზაცია): ის ერთი ნაბიჯით მაღლა დგას MLOps დონეზე. საჭიროა ძლიერი ავტომატიზირებული CI/CD სისტემა, თუ გსურთ სწრაფად და საიმედოდ განაახლოთ მილსადენები წარმოებაში:
- თქვენ ქმნით წყაროს კოდს და ახორციელებთ უამრავ ტესტს CI ეტაპზე. პაკეტები, შესრულებადი ფაილები და არტეფაქტები არის სცენის შედეგები, რომლებიც მოგვიანებით განთავსდება.
- CI ეტაპის მიერ შექმნილი არტეფაქტები განლაგებულია სამიზნე გარემოში CD ნაბიჯის დროს. განლაგებული მილსადენი შესწორებული მოდელის დანერგვით არის სცენის შედეგი.
- სანამ მილსადენი ექსპერიმენტის ახალ გამეორებას დაიწყებს, მონაცემთა მეცნიერებმა მაინც უნდა გააკეთონ მონაცემთა და მოდელის ანალიზის ეტაპი ხელით.
9. რა განასხვავებს სტატიკური განლაგებას დინამიური განლაგებისგან?
მოდელი გაწვრთნილია ოფლაინში სტატიკური განლაგება. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ჩვენ ვავარჯიშებთ მოდელს ზუსტად ერთხელ და შემდეგ ვიყენებთ მას გარკვეული დროით. მას შემდეგ, რაც მოდელი ადგილობრივად მომზადდება, ის ინახება და იგზავნება სერვერზე, რათა გამოიყენებოდეს რეალურ დროში პროგნოზების შესაქმნელად.
მოდელი შემდეგ ნაწილდება, როგორც ინსტალირებული აპლიკაციის პროგრამა. პროგრამა, რომელიც ილუსტრაციის სახით იძლევა მოთხოვნის ჯგუფური ქულების მიღების საშუალებას.
მოდელის ტრენინგი ონლაინ რეჟიმშია დინამიური განლაგება. ანუ სისტემას მუდმივად ემატება ახალი მონაცემები და მოდელი მუდმივად ახლდება მის აღრიცხვისთვის.
შედეგად, თქვენ შეგიძლიათ გააკეთოთ პროგნოზები სერვერის გამოყენებით მოთხოვნით. ამის შემდეგ, მოდელი ამოქმედდება, როგორც API საბოლოო წერტილი, რომელიც რეაგირებს მომხმარებლის შეკითხვებზე, ისეთი ვებ ჩარჩოს გამოყენებით, როგორიცაა კოლბა ან FastAPI.
10. რა წარმოების ტესტირების ტექნიკა იცით?
სურათების ტესტირება: ტესტირების ჩატარებით მისი სასწავლო გარემოსგან განსხვავებულ გარემოში, ის ამოწმებს მოდელს. არჩევანის მეტრიკის გამოყენებით, როგორიცაა სიზუსტე, RMSE და ა.შ., სერიული ტესტირება კეთდება მონაცემთა ნიმუშების ჯგუფზე, მოდელის დასკვნის შესამოწმებლად.
ჯგუფური ტესტირება შეიძლება განხორციელდეს სხვადასხვა გამოთვლით პლატფორმაზე, როგორიცაა სატესტო სერვერი, დისტანციური სერვერი ან ღრუბელი. როგორც წესი, მოდელი მოწოდებულია სერიული ფაილის სახით, რომელიც იტვირთება როგორც ობიექტი და დასკვნა ხდება ტესტის მონაცემებიდან.
/ B ტესტირება: ხშირად გამოიყენება მარკეტინგული კამპანიების გასაანალიზებლად, ასევე სერვისების (საიტები, მობილური აპლიკაციები და ა.შ.) დიზაინისთვის.
კომპანიაზე ან ოპერაციებზე დაყრდნობით, სტატისტიკური მიდგომები გამოიყენება A/B ტესტირების შედეგების გასაანალიზებლად, რათა გადაწყვიტოს რომელი მოდელი უკეთესი იქნება წარმოებაში. ჩვეულებრივ, A/B ტესტირება ხდება შემდეგი გზით:
- ცოცხალი ან რეალურ დროში მონაცემები იყოფა ან სეგმენტირებული ორ ნაწილად, ნაკრები A და ნაკრები B.
- A ნაკრების მონაცემები იგზავნება მოძველებულ მოდელზე, ხოლო B ნაკრების მონაცემები განახლებულ მოდელზე.
- ბიზნეს გამოყენების შემთხვევიდან ან პროცესებიდან გამომდინარე, რამდენიმე სტატისტიკური მიდგომა შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის მუშაობის შესაფასებლად (მაგალითად, სიზუსტე, სიზუსტე და ა.შ.), რათა დადგინდეს, აღემატება თუ არა ახალი მოდელი (მოდელი B) ძველ მოდელს (მოდელი A).
- შემდეგ ჩვენ ვაკეთებთ სტატისტიკურ ჰიპოთეზის ტესტირებას: ნულოვანი ჰიპოთეზა ამბობს, რომ ახალი მოდელი არ ახდენს გავლენას მონიტორინგული ბიზნეს ინდიკატორების საშუალო მნიშვნელობაზე. ალტერნატიული ჰიპოთეზის მიხედვით, ახალი მოდელი ზრდის მონიტორინგის ბიზნეს ინდიკატორების საშუალო მნიშვნელობას.
- საბოლოოდ, ჩვენ ვაფასებთ, განაპირობებს თუ არა ახალი მოდელი გარკვეულ ბიზნესის KPI-ების მნიშვნელოვან გაუმჯობესებას.
ჩრდილის ან სცენის ტესტი: მოდელი ფასდება საწარმოო გარემოს დუბლიკატში წარმოებაში გამოყენებამდე (დადგმის გარემო).
ეს გადამწყვეტია მოდელის მუშაობის რეალურ დროში მონაცემების დასადგენად და მოდელის გამძლეობის დასადასტურებლად. ხორციელდება იგივე მონაცემების დასკვნის გზით, როგორც საწარმოო მილსადენი და განვითარებული ფილიალის ან მოდელის მიწოდებით, რომელიც შესამოწმებელია დადგმის სერვერზე.
ერთადერთი ნაკლი არის ის, რომ არც ერთი ბიზნეს არჩევანი არ გაკეთდება დადგმის სერვერზე ან ხილული იქნება საბოლოო მომხმარებლებისთვის განვითარების ფილიალის შედეგად.
მოდელის მდგრადობა და შესრულება შეფასდება სტატისტიკურად დადგმის გარემოს შედეგების გამოყენებით შესაბამისი მეტრიკის გამოყენებით.
11. რა განასხვავებს ნაკადის დამუშავებას სერიული დამუშავებისგან?
ჩვენ შეგვიძლია მანიპულირება იმ მახასიათებლებით, რომლებსაც ვიყენებთ ჩვენი რეალურ დროში პროგნოზების შესაქმნელად ორი დამუშავების მეთოდის გამოყენებით: სურათების და ნაკადის გამოყენებით.
პარტიული პროცესი ფუნქციები კონკრეტული ობიექტისთვის დროის წინა მომენტიდან, რომელიც შემდეგ გამოიყენება რეალურ დროში პროგნოზების შესაქმნელად.
- აქ ჩვენ შეგვიძლია გავაკეთოთ ფუნქციების ინტენსიური გამოთვლები ოფლაინში და მოვამზადოთ მონაცემები სწრაფი დასკვნისთვის.
- მახასიათებლები, თუმცა, ასაკი მას შემდეგ, რაც ისინი წინასწარ იყო განსაზღვრული წარსულში. ეს შეიძლება იყოს მნიშვნელოვანი ნაკლი, თუ თქვენი პროგნოზი ეფუძნება ბოლო მოვლენებს. (მაგალითად, თაღლითური ტრანზაქციების იდენტიფიცირება, რაც შეიძლება მალე.)
თითქმის რეალურ დროში, სტრიმინგის ფუნქციებით კონკრეტული ერთეულისთვის, დასკვნა ხორციელდება ნაკადის დამუშავებისას მოცემული შეყვანის კომპლექტზე.
- აქ, მოდელის რეალურ დროში, სტრიმინგის ფუნქციების მინიჭებით, ჩვენ შეგვიძლია მივიღოთ უფრო ზუსტი პროგნოზები.
- თუმცა, დამატებითი ინფრასტრუქტურა საჭიროა ნაკადის დამუშავებისა და მონაცემთა ნაკადების შესანარჩუნებლად (კაფკა, კინეზისი და ა.შ.). (Apache Flink, Beam და ა.შ.)
12. რას გულისხმობთ ტრენინგის სერვისის Skew-ში?
უთანასწორობა შესრულებას სერვისის დროსა და ვარჯიშის დროს შესრულებას შორის ცნობილია, როგორც ტრენინგი-სერვისის გადახრა. ეს დახრილობა შეიძლება გამოწვეული იყოს შემდეგი ფაქტორებით:
- განსხვავება იმაში, თუ როგორ ამუშავებთ მონაცემებს მომსახურებისა და ტრენინგის მილსადენებს შორის.
- მონაცემების ცვლა თქვენი ტრენინგიდან თქვენს სერვისზე.
- უკუკავშირის არხი თქვენს ალგორითმს და მოდელს შორის.
13. რას გულისხმობთ სამოდელო რეესტრში?
მოდელის რეესტრი არის ცენტრალური საცავი, სადაც მოდელების შემქმნელებს შეუძლიათ გამოაქვეყნონ მოდელები, რომლებიც შესაფერისია წარმოებაში გამოსაყენებლად.
დეველოპერებს შეუძლიათ ითანამშრომლონ სხვა გუნდებთან და დაინტერესებულ მხარეებთან, რათა მართონ ბიზნესის შიგნით არსებული ყველა მოდელის სიცოცხლის ხანგრძლივობა რეესტრის გამოყენებით. მომზადებული მოდელები შეიძლება აიტვირთოს მოდელის რეესტრში მონაცემთა მეცნიერის მიერ.
მოდელები მზადდება ტესტირებისთვის, ვალიდაციისთვის და წარმოებაში განთავსებისთვის, როგორც კი ისინი რეესტრში მოხვდებიან. გარდა ამისა, გაწვრთნილი მოდელები ინახება მოდელების რეესტრებში ნებისმიერი ინტეგრირებული აპლიკაციის ან სერვისის სწრაფი წვდომისთვის.
მოდელის შესამოწმებლად, შესაფასებლად და წარმოებაში გამოსაყენებლად, პროგრამული უზრუნველყოფის დეველოპერებს და რეცენზენტებს შეუძლიათ სწრაფად ამოიცნონ და აირჩიონ მომზადებული მოდელების მხოლოდ საუკეთესო ვერსია (შეფასების კრიტერიუმებიდან გამომდინარე).
14. შეგიძლიათ დაწვრილებით თქვათ მოდელის რეესტრის უპირატესობები?
ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე გზა, რომლითაც მოდელის რეესტრი აუმჯობესებს მოდელის სასიცოცხლო ციკლის მართვას:
- განლაგების გასაადვილებლად, შეინახეთ გაშვების მოთხოვნები და მეტამონაცემები თქვენი გაწვრთნილი მოდელებისთვის.
- თქვენი გაწვრთნილი, განლაგებული და პენსიაზე გასული მოდელები უნდა დარეგისტრირდეს, თვალყური ადევნოთ და დაარეგისტრიროთ ცენტრალიზებულ, საძიებო საცავში.
- შექმენით ავტომატური მილსადენები, რომლებიც უზრუნველყოფენ თქვენი წარმოების მოდელის უწყვეტ მიწოდებას, ტრენინგს და ინტეგრაციას.
- შეადარეთ ახლად გაწვრთნილი მოდელები (ან გამომწვევი მოდელები) დადგმის გარემოში მოდელებს, რომლებიც ამჟამად მუშაობენ წარმოებაში (ჩემპიონი მოდელები).
15. შეგიძლიათ ამიხსნათ ჩემპიონ-ჩელენჯერის ტექნიკის ნამუშევრები?
შესაძლებელია სხვადასხვა ოპერაციული გადაწყვეტილების ტესტირება წარმოებაში Champion Challenger-ის ტექნიკის გამოყენებით. თქვენ ალბათ გსმენიათ A/B ტესტირების შესახებ მარკეტინგის კონტექსტში.
მაგალითად, შეგიძლიათ დაწეროთ ორი განსხვავებული სათაური ხაზი და გაანაწილოთ ისინი შემთხვევით თქვენს სამიზნე დემოგრაფიულ ჯგუფში, რათა მაქსიმალურად გაზარდოთ ღია განაკვეთი ელ.ფოსტის კამპანიისთვის.
სისტემა აღრიცხავს ელ. ფოსტის მუშაობას (მაგ., ელ. ფოსტის გახსნის მოქმედებას) მის სათაურთან მიმართებაში, რაც საშუალებას გაძლევთ შეადაროთ თითოეული თემის ხაზის ღია მაჩვენებელი, რათა დაადგინოთ რომელია ყველაზე ეფექტური.
ჩემპიონი-ჩელენჯერი ამ მხრივ შედარებულია A/B ტესტირებასთან. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ გადაწყვეტილების ლოგიკა თითოეული შედეგის შესაფასებლად და აირჩიოთ ყველაზე ეფექტური, როცა არჩევთ სხვადასხვა მეთოდებს ატარებთ.
ყველაზე წარმატებული მოდელი შეესაბამება ჩემპიონს. პირველი პრეტენდენტი და ოპონენტების შესატყვისი სია ახლა არის ყველაფერი, რაც პირველ აღსრულების ფაზაშია ჩემპიონის ნაცვლად.
ჩემპიონს სისტემა ირჩევს სამუშაოს შემდგომი საფეხურის შესასრულებლად.
მოწინააღმდეგეები ერთმანეთს უპირისპირდებიან. შემდეგ ახალ ჩემპიონს განსაზღვრავს ოპონენტი, რომელიც ყველაზე დიდ შედეგებს იძლევა.
ჩემპიონ-ჩელენდერის შედარების პროცესში ჩართული ამოცანები უფრო დეტალურად არის ჩამოთვლილი ქვემოთ:
- თითოეული კონკურენტი მოდელის შეფასება.
- საბოლოო ქულების შეფასება.
- შეფასების შედეგების შედარება გამარჯვებული მოწინააღმდეგის დასადგენად.
- ახალი ჩემპიონის დამატება არქივში
16. აღწერეთ MLOps სასიცოცხლო ციკლის საწარმოს დონეზე აპლიკაციები?
ჩვენ უნდა შევწყვიტოთ მანქანური სწავლების განხილვა, როგორც მხოლოდ განმეორებითი ექსპერიმენტი, რათა მანქანური სწავლის მოდელები შევიდეს წარმოებაში. MLOps არის პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის გაერთიანება მანქანათმცოდნეობით.
დასრულებული შედეგი ასე უნდა წარმოვიდგინოთ. ამიტომ, ტექნოლოგიური პროდუქტის კოდი უნდა იყოს გამოცდილი, ფუნქციონალური და მოდულარული.
MLOps-ს აქვს სიცოცხლის ხანგრძლივობა, რომელიც შედარებულია ჩვეულებრივი მანქანათმცოდნეობის ნაკადთან, იმ გამონაკლისით, რომ მოდელი შენარჩუნებულია პროცესში წარმოებამდე.
ამის შემდეგ MLOps ინჟინრები აკვირდებიან ამას, რათა დარწმუნდნენ, რომ მოდელის ხარისხი წარმოების არის ის, რაც განკუთვნილია.
აქ მოცემულია რამდენიმე MLOps ტექნოლოგიის გამოყენების შემთხვევები:
- მოდელის რეესტრები: ეს არის ის, რაც ჩანს. უფრო დიდი გუნდები ინახავს და ინახავს ვერსიის მოდელებს მოდელის რეესტრებში. წინა ვერსიაზე დაბრუნებაც კი არის ვარიანტი.
- ფუნქციების შენახვა: როდესაც საქმე გვაქვს უფრო დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან, შეიძლება არსებობდეს ანალიტიკური მონაცემთა ნაკრებისა და ქვეჯგუფების განსხვავებული ვერსიები კონკრეტული ამოცანებისთვის. ფუნქციების მაღაზია არის უახლესი, გემოვნებიანი გზა, რომ გამოიყენოთ მონაცემების მომზადების სამუშაოები ადრინდელი გაშვებებიდან ან სხვა გუნდებიდანაც.
- მეტამონაცემების შენახვა: გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მეტამონაცემების სწორად მონიტორინგს მთელი წარმოების განმავლობაში, თუ არასტრუქტურირებული მონაცემები, როგორიცაა სურათი და ტექსტური მონაცემები, წარმატებით გამოიყენება.
დასკვნა
მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ უმეტეს შემთხვევაში, ინტერვიუერი ეძებს სისტემას, ხოლო კანდიდატი ეძებს გამოსავალს.
პირველი ეფუძნება თქვენს ტექნიკურ უნარებს, ხოლო მეორე ეხება მეთოდს, რომელსაც იყენებთ თქვენი კომპეტენციის დემონსტრირებისთვის.
არსებობს რამდენიმე პროცედურა, რომელიც უნდა გაიაროთ MLOps ინტერვიუს კითხვებზე პასუხის გაცემისას, რათა დაეხმაროთ ინტერვიუერს უკეთ გაიგოს, თუ როგორ აპირებთ პრობლემის შეფასებას და მოგვარებას.
მათი კონცენტრაცია უფრო არასწორ რეაქციაზეა, ვიდრე სწორზე. გამოსავალი მოგვითხრობს ამბავს და თქვენი სისტემა არის თქვენი ცოდნისა და კომუნიკაციის უნარის საუკეთესო ილუსტრაცია.
დატოვე პასუხი