មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
- 1. តើ MLOps មានន័យដូចម្តេច?
- 2. តើអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ វិស្វករទិន្នន័យ និងវិស្វករ ML ខុសគ្នាដូចម្តេច?
- 3. តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាង MLOps ពី ModelOps និង AIOps?
- 4. តើអ្នកអាចប្រាប់ខ្ញុំពីអត្ថប្រយោជន៍មួយចំនួនរបស់ MLOps បានទេ?
- 5. តើអ្នកអាចប្រាប់ខ្ញុំពីសមាសធាតុនៃ MLOps បានទេ?
- 6. តើហានិភ័យអ្វីខ្លះកើតឡើងជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ?
- 7. តើអ្នកអាចពន្យល់បានទេ តើអ្វីជាគំរូរសាត់?
- 8. តើ MLOps អាចត្រូវបានអនុវត្តតាមគំនិតរបស់អ្នកយ៉ាងដូចម្តេច?
- 9. តើអ្វីបំបែកការដាក់ពង្រាយឋិតិវន្តពីការដាក់ពង្រាយថាមវន្ត?
- 10. តើអ្នកដឹងពីបច្ចេកទេសសាកល្បងផលិតកម្មអ្វីខ្លះ?
- 11. តើអ្វីខុសប្លែកពីដំណើរការស្ទ្រីមពីការដំណើរការជាបាច់?
- 12. តើអ្នកចង់មានន័យអ្វីដោយការបណ្តុះបណ្តាល Serving Skew?
- 13. តើការចុះបញ្ជីគំរូមានន័យដូចម្តេច?
- 14. តើអ្នកអាចរៀបរាប់លម្អិតអំពីអត្ថប្រយោជន៍នៃការចុះបញ្ជីគំរូបានទេ?
- 15. តើអ្នកអាចពន្យល់ពីបច្ចេកទេស Champion-Challenger ដំណើរការបានទេ?
- 16. ពិពណ៌នាអំពីកម្មវិធីកម្រិតសហគ្រាសនៃវដ្តជីវិតរបស់ MLOps?
- សន្និដ្ឋាន
ក្រុមហ៊ុនកំពុងប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងរីកចម្រើនដូចជា បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) និងការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) ញឹកញាប់ជាងមុន ដើម្បីបង្កើនភាពងាយស្រួលរបស់សាធារណជនចំពោះព័ត៌មាន និងសេវាកម្ម។
បច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះកំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់កាន់តែខ្លាំងឡើងនៅក្នុងវិស័យជាច្រើន រួមទាំងវិស័យធនាគារ ហិរញ្ញវត្ថុ ការលក់រាយ ការផលិត និងសូម្បីតែការថែទាំសុខភាព។
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ វិស្វករសិក្សាម៉ាស៊ីន និងវិស្វករផ្នែកបញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងមានតម្រូវការពីក្រុមហ៊ុនកាន់តែច្រើនឡើងៗ។
ដឹងពីលទ្ធភាព ការរៀនម៉ាស៊ីន សំណួរសំភាសន៍ប្រតិបត្តិការដែលអ្នកគ្រប់គ្រងជួល និងអ្នកជ្រើសរើសអាចដាក់ជូនអ្នក មានសារៈសំខាន់ប្រសិនបើអ្នកចង់ធ្វើការក្នុងវិស័យ ML ឬ MLOps។
អ្នកអាចរៀនពីរបៀបដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងសំណួរសំភាសន៍ MLOps មួយចំនួននៅក្នុងប្រកាសនេះនៅពេលដែលអ្នកធ្វើការឆ្ពោះទៅរកការងារក្នុងក្តីស្រមៃរបស់អ្នក។
1. តើ MLOps មានន័យដូចម្តេច?
ប្រធានបទនៃប្រតិបត្តិការគំរូ ML គឺជាការផ្តោតសំខាន់នៃ MLOps ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា Machine Learning Operations ដែលជាវិស័យដែលកំពុងអភិវឌ្ឍនៅក្នុងសង្វៀន AI/DS/ML ដ៏សំខាន់ជាងនេះ។
គោលដៅចម្បងនៃវិធីសាស្រ្តវិស្វកម្មកម្មវិធី និងវប្បធម៌ដែលគេស្គាល់ថាជា MLOps គឺដើម្បីរួមបញ្ចូលការបង្កើតគំរូវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ/ការរៀនម៉ាស៊ីន និងប្រតិបត្តិការជាបន្តបន្ទាប់របស់ពួកគេ (Ops)។
DevOps ធម្មតា និង MLOps មានភាពស្រដៀងគ្នាមួយចំនួន ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ MLOps ក៏ខុសគ្នាខ្លាំងពី DevOps ប្រពៃណីដែរ។
MLOps បន្ថែមស្រទាប់ថ្មីនៃភាពស្មុគស្មាញដោយផ្តោតលើទិន្នន័យ ចំណែក DevOps ផ្តោតជាចម្បងលើការដំណើរការកូដ និងការចេញផ្សាយកម្មវិធីដែលមិនអាចបង្ហាញឱ្យឃើញច្បាស់។
ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃ ML, Data និង Ops គឺជាអ្វីដែលផ្តល់ឱ្យ MLOps ឈ្មោះទូទៅរបស់វា (ការរៀនម៉ាស៊ីន វិស្វកម្មទិន្នន័យ និង DevOps) ។
2. តើអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ វិស្វករទិន្នន័យ និងវិស្វករ ML ខុសគ្នាដូចម្តេច?
តាមគំនិតរបស់ខ្ញុំ វាប្រែប្រួលអាស្រ័យលើក្រុមហ៊ុន។ បរិយាកាសសម្រាប់ការដឹកជញ្ជូន និងការបំប្លែងទិន្នន័យ ក៏ដូចជាការផ្ទុករបស់វា ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយវិស្វករទិន្នន័យ។
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺជាអ្នកជំនាញក្នុងការប្រើប្រាស់បច្ចេកទេសវិទ្យាសាស្ត្រ និងស្ថិតិដើម្បីវិភាគទិន្នន័យ និងធ្វើការសន្និដ្ឋាន រួមទាំងការព្យាករណ៍អំពីអាកប្បកិរិយានាពេលអនាគតដោយផ្អែកលើនិន្នាការដែលកើតមាននៅពេលនេះ។
វិស្វករកម្មវិធីកំពុងសិក្សាប្រតិបត្តិការ និងគ្រប់គ្រងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដាក់ពង្រាយកាលពីប៉ុន្មានឆ្នាំមុន។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ក្រុម Ops កំពុងសិក្សាការអភិវឌ្ឍន៍ ខណៈពេលដែលប្រើប្រាស់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធជាកូដ។ ទីតាំង DevOps ត្រូវបានផលិតដោយស្ទ្រីមទាំងពីរនេះ។
MLOps ស្ថិតក្នុងប្រភេទដូចគ្នាជាមួយ ទិន្នន័យវិទ្យាសាស្រ្ត និងវិស្វករទិន្នន័យ។ វិស្វករទិន្នន័យកំពុងទទួលបានចំណេះដឹងអំពីហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលត្រូវការដើម្បីគាំទ្រដល់វដ្តជីវិតគំរូ និងបង្កើតបំពង់សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលបន្ត។
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យស្វែងរកការអភិវឌ្ឍន៍ការដាក់ពង្រាយគំរូរបស់ពួកគេ និងសមត្ថភាពដាក់ពិន្ទុ។
បំពង់បញ្ជូនទិន្នន័យកម្រិតផលិតកម្មត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយវិស្វករ ML ដែលប្រើប្រាស់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលបំប្លែងទិន្នន័យឆៅទៅជាធាតុបញ្ចូលដែលត្រូវការដោយគំរូវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ រៀបចំ និងដំណើរការគំរូ ហើយបញ្ចេញសំណុំទិន្នន័យដែលទទួលបានពិន្ទុទៅប្រព័ន្ធខាងក្រោម។
ទាំងវិស្វករទិន្នន័យ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ មានសមត្ថភាពក្លាយជាវិស្វករ ML។
3. តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាង MLOps ពី ModelOps និង AIOps?
នៅពេលសាងសង់បញ្ចប់ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន, MLOps គឺជាកម្មវិធី DevOps ដែលរួមមានការប្រមូលទិន្នន័យ ការដំណើរការទិន្នន័យជាមុន ការបង្កើតគំរូ ការដាក់ពង្រាយគំរូក្នុងផលិតកម្ម ការត្រួតពិនិត្យគំរូក្នុងផលិតកម្ម និងការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងតាមកាលកំណត់នៃគំរូ។
ការប្រើប្រាស់ DevOps ក្នុងការគ្រប់គ្រងការអនុវត្តទាំងមូលនៃក្បួនដោះស្រាយណាមួយដូចជា Rule-Based Models ត្រូវបានគេស្គាល់ថា ModelOps។
អេអាយភី កំពុងប្រើប្រាស់គោលការណ៍ DevOps ដើម្បីបង្កើតកម្មវិធី AI ពីដំបូង។
4. តើអ្នកអាចប្រាប់ខ្ញុំពីអត្ថប្រយោជន៍មួយចំនួនរបស់ MLOps បានទេ?
- អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ MLOps អាចដំណើរការការសាកល្បងឡើងវិញបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដើម្បីធានាថាគំរូត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល និងវាយតម្លៃយ៉ាងត្រឹមត្រូវចាប់តាំងពី MLOps ជួយដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវរាល់កិច្ចការ/ជំហានទាំងអស់នៅក្នុង MDLC (វដ្តនៃការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ)។ អនុញ្ញាតបន្ថែម ទិន្នន័យ និងកំណែទម្រង់.
- ការដាក់គំនិតរបស់ MLOps ទៅក្នុងការអនុវត្តអាចឱ្យវិស្វករទិន្នន័យ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមានសិទ្ធិចូលប្រើដោយគ្មានការរឹតត្បិតចំពោះសំណុំទិន្នន័យដែលបានដាំដុះ និងរៀបចំដែលបង្កើនល្បឿននៃការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ។
- អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនឹងអាចត្រលប់មកវិញនូវគំរូដែលដំណើរការបានល្អប្រសើរ ប្រសិនបើការកើតឡើងដដែលៗបច្ចុប្បន្នមិនស្របតាមការរំពឹងទុក ដោយសារលទ្ធភាពនៃកំណែទម្រង់គំរូ និងសំណុំទិន្នន័យ ដែលនឹងជួយពង្រឹងដំណើរការសវនកម្មគំរូយ៉ាងសំខាន់។
- ដោយសារវិធីសាស្រ្ត MLOps ពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងលើ DevOps ពួកគេក៏រួមបញ្ចូលនូវគោលគំនិត CI/CD មួយចំនួនផងដែរ ដែលជួយបង្កើន គុណភាព និងភាពជឿជាក់នៃកូដ.
5. តើអ្នកអាចប្រាប់ខ្ញុំពីសមាសធាតុនៃ MLOps បានទេ?
រចនាដោយ៖ MLOps រួមបញ្ចូលការគិតគូរយ៉ាងខ្លាំង។ ចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងលក្ខណៈនៃបញ្ហា សាកល្បងសម្មតិកម្ម ស្ថាបត្យកម្ម និងការដាក់ពង្រាយ
អគារគំរូ៖ ការធ្វើតេស្តគំរូ និងសុពលភាពគឺជាផ្នែកមួយនៃជំហាននេះ រួមជាមួយនឹងបំពង់បង្ហូរវិស្វកម្មទិន្នន័យ និងការពិសោធន៍ដើម្បីកំណត់ប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីនល្អបំផុត។
ប្រតិបត្ដិការ៖ គំរូត្រូវតែអនុវត្តជាផ្នែកនៃប្រតិបត្តិការ ហើយបន្តត្រួតពិនិត្យ និងវាយតម្លៃ។ បន្ទាប់មកដំណើរការ CI/CD ត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ និងចាប់ផ្តើមដោយប្រើឧបករណ៍ orchestration ។
6. តើហានិភ័យអ្វីខ្លះកើតឡើងជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ?
- វាពិបាកក្នុងការធ្វើមាត្រដ្ឋានគំរូនៅទូទាំងក្រុមហ៊ុន។
- បើគ្មានការព្រមានទេ ម៉ូដែលបិទ ហើយឈប់ដំណើរការ។
- ភាគច្រើន ភាពត្រឹមត្រូវនៃម៉ូដែលកាន់តែអាក្រក់ទៅតាមពេលវេលា។
- គំរូនេះធ្វើការទស្សន៍ទាយមិនត្រឹមត្រូវដោយផ្អែកលើការសង្កេតជាក់លាក់ ដែលមិនអាចត្រូវបានពិនិត្យបន្ថែម។
- អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក៏គួរតែរក្សាគំរូដែរ ប៉ុន្តែពួកវាមានតម្លៃថ្លៃ។
- MLOps អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យទាំងនេះ។
7. តើអ្នកអាចពន្យល់បានទេ តើអ្វីជាគំរូរសាត់?
នៅពេលដែលដំណើរការដំណាក់កាលនៃការសន្និដ្ឋានរបស់គំរូ (ដោយប្រើទិន្នន័យពិភពលោកពិត) កាន់តែយ៉ាប់យ៉ឺនពីដំណើរការដំណាក់កាលបណ្តុះបណ្តាលរបស់វា នេះត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាការរសាត់គំរូ ឬហៅម្យ៉ាងទៀតថា រសាត់គំនិត (ដោយប្រើទិន្នន័យដែលមានស្លាកជាប្រវត្តិសាស្ត្រ)។
ការសម្តែងរបស់ម៉ូដែលនេះគឺមានការភ័ន្តច្រឡំក្នុងការប្រៀបធៀបទៅនឹងវគ្គបណ្តុះបណ្តាល និងដំណាក់កាលបម្រើ ដូច្នេះហើយបានជាឈ្មោះ "រថភ្លើង/បម្រើ skew"។
កត្តាជាច្រើនរួមមានៈ
- វិធីជាមូលដ្ឋានដែលទិន្នន័យត្រូវបានចែកចាយបានផ្លាស់ប្តូរ។
- ការបណ្តុះបណ្តាលបានផ្តោតលើប្រភេទមួយចំនួនតូច ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការផ្លាស់ប្តូរបរិស្ថានដែលទើបតែបានកើតឡើងបានបន្ថែមតំបន់មួយផ្សេងទៀត។
- នៅក្នុងការលំបាករបស់ NLP ទិន្នន័យក្នុងពិភពពិតមានចំនួនលេខសម្ងាត់ធំជាងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។
- ការកើតឡើងដែលមិននឹកស្មានដល់ ដូចជាគំរូដែលបានបង្កើតឡើងនៅលើទិន្នន័យមុន COVID-19 ដែលត្រូវបានព្យាករណ៍ថានឹងដំណើរការកាន់តែអាក្រក់ទៅលើទិន្នន័យដែលប្រមូលបានក្នុងអំឡុងពេលការរីករាលដាលនៃមេរោគ COVID-XNUMX។
ការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់នៃដំណើរការរបស់ម៉ូដែលគឺតែងតែត្រូវបានទាមទារដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណការរសាត់របស់ម៉ូដែល។
ការបង្ហាត់គំរូគឺស្ទើរតែតែងតែទាមទារជាមធ្យោបាយដោះស្រាយ នៅពេលដែលមានការថយចុះជាបន្តបន្ទាប់នៃការអនុវត្តគំរូ។ មូលហេតុនៃការធ្លាក់ចុះត្រូវតែកំណត់អត្តសញ្ញាណ ហើយនីតិវិធីព្យាបាលសមស្របត្រូវតែប្រើ។
8. តើ MLOps អាចត្រូវបានអនុវត្តតាមគំនិតរបស់អ្នកយ៉ាងដូចម្តេច?
មានវិធីបីយ៉ាងសម្រាប់ការអនុវត្ត MLOps៖
MLOps កម្រិត 0 (ដំណើរការដោយដៃ)៖ នៅក្នុងកម្រិតនេះ ជំហានទាំងអស់ រួមទាំងការរៀបចំទិន្នន័យ ការវិភាគ និងការបណ្តុះបណ្តាល ត្រូវបានអនុវត្តដោយដៃ។ ដំណាក់កាលនីមួយៗត្រូវតែអនុវត្តដោយដៃ ក៏ដូចជាការផ្លាស់ប្តូរពីមួយទៅមួយទៀត។
មូលដ្ឋានគ្រឹះគឺថាក្រុមវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់អ្នកគ្រប់គ្រងតែម៉ូដែលមួយចំនួនតូចប៉ុណ្ណោះដែលមិនត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពញឹកញាប់។
ជាលទ្ធផល មិនមានការរួមបញ្ចូលជាបន្ត (CI) ឬការដាក់ពង្រាយជាបន្ត (CD) ហើយការសាកល្បងកូដជាធម្មតាត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុងការអនុវត្តស្គ្រីប ឬការប្រតិបត្តិលើសៀវភៅកត់ត្រា ដោយការដាក់ពង្រាយបានធ្វើឡើងនៅក្នុងសេវាមីក្រូដែលមាន REST API.
MLOps កម្រិត 1 (ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃបំពង់ ML)៖ ដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្មដំណើរការ ML គោលបំណងគឺបន្តបណ្តុះបណ្តាលគំរូ (CT)។ អ្នកអាចសម្រេចបាននូវការផ្តល់សេវាព្យាករណ៍គំរូជាបន្តបន្ទាប់តាមវិធីនេះ។
ការដាក់ពង្រាយបំពង់បង្ហូរបណ្តុះបណ្តាលទាំងមូលរបស់យើងធានាថាគំរូនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយស្វ័យប្រវត្តិក្នុងផលិតកម្មដោយប្រើទិន្នន័យថ្មីដោយផ្អែកលើការកេះបំពង់បង្ហូរប្រេងសកម្ម។
MLOps កម្រិត 2 (ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃបំពង់ CI/CD)៖ វាទៅមួយជំហានលើសពីកម្រិត MLOps ។ ប្រព័ន្ធ CI/CD ស្វ័យប្រវត្តិដ៏រឹងមាំគឺត្រូវបានទាមទារប្រសិនបើអ្នកចង់ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពបំពង់ក្នុងផលិតកម្មយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងអាចទុកចិត្តបាន៖
- អ្នកបង្កើតកូដប្រភព និងអនុវត្តការធ្វើតេស្តជាច្រើននៅទូទាំងដំណាក់កាល CI ។ កញ្ចប់អាចប្រតិបត្តិបាន និងវត្ថុបុរាណគឺជាលទ្ធផលនៃដំណាក់កាល ដែលនឹងត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើនៅពេលក្រោយ។
- វត្ថុបុរាណដែលបង្កើតឡើងដោយដំណាក់កាល CI ត្រូវបានដាក់ពង្រាយទៅកាន់បរិយាកាសគោលដៅកំឡុងពេលជំហាន CD ។ បំពង់ដែលបានដាក់ពង្រាយជាមួយនឹងការអនុវត្តគំរូដែលបានកែប្រែគឺជាលទ្ធផលនៃដំណាក់កាល។
- មុនពេលបំពង់បង្ហូរប្រេងចាប់ផ្តើមការពិសោធន៍ថ្មីម្តងទៀត អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅតែត្រូវធ្វើដំណាក់កាលវិភាគទិន្នន័យ និងគំរូដោយដៃ។
9. តើអ្វីបំបែកការដាក់ពង្រាយឋិតិវន្តពីការដាក់ពង្រាយថាមវន្ត?
ម៉ូដែលនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលក្រៅបណ្តាញសម្រាប់ ការដាក់ពង្រាយឋិតិវន្ត. ម្យ៉ាងទៀត យើងបង្វឹកគំរូឲ្យបានច្បាស់ម្តងហើយប្រើវាមួយពេល។ បន្ទាប់ពីគំរូនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលក្នុងមូលដ្ឋាន វាត្រូវបានរក្សាទុក និងបញ្ជូនទៅម៉ាស៊ីនមេ ដើម្បីប្រើដើម្បីបង្កើតការព្យាករណ៍ពេលវេលាជាក់ស្តែង។
បន្ទាប់មកម៉ូដែលនេះត្រូវបានចែកចាយជាកម្មវិធីកម្មវិធីដែលអាចដំឡើងបាន។ កម្មវិធីដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការដាក់ពិន្ទុជាបាច់នៃសំណើ ជាឧទាហរណ៍
ម៉ូដែលនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលតាមអ៊ីនធឺណិតសម្រាប់ ការដាក់ពង្រាយថាមវន្ត. នោះគឺ ទិន្នន័យថ្មីកំពុងត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធឥតឈប់ឈរ ហើយម៉ូដែលនេះត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាបន្តបន្ទាប់ដើម្បីរាប់បញ្ចូលវា។
ជាលទ្ធផល អ្នកអាចធ្វើការទស្សន៍ទាយដោយប្រើម៉ាស៊ីនមេតាមតម្រូវការ។ បន្ទាប់ពីនោះ គំរូត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ដោយត្រូវបានផ្គត់ផ្គង់ជាចំណុចបញ្ចប់ API ដែលប្រតិកម្មទៅនឹងសំណួររបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដោយប្រើក្របខ័ណ្ឌបណ្ដាញដូចជា Flask ឬ FastAPI.
10. តើអ្នកដឹងពីបច្ចេកទេសសាកល្បងផលិតកម្មអ្វីខ្លះ?
ការធ្វើតេស្តជាបាច់៖ តាមរយៈការធ្វើតេស្តនៅក្នុងការកំណត់ខុសពីបរិយាកាសបណ្តុះបណ្តាលរបស់វា វាផ្ទៀងផ្ទាត់គំរូ។ ដោយប្រើរង្វាស់នៃជម្រើស ដូចជាភាពត្រឹមត្រូវ RMSE ជាដើម។ ការធ្វើតេស្តជាបាច់ត្រូវបានធ្វើឡើងនៅលើក្រុមនៃគំរូទិន្នន័យ ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ការសន្និដ្ឋានគំរូ។
ការធ្វើតេស្តជាបាច់អាចត្រូវបានអនុវត្តនៅលើវេទិកាកុំព្យូទ័រជាច្រើនដូចជា ម៉ាស៊ីនមេសាកល្បង ម៉ាស៊ីនមេពីចម្ងាយ ឬពពក។ ជាធម្មតា គំរូត្រូវបានផ្តល់ជាឯកសារសៀរៀល ដែលត្រូវបានផ្ទុកជាវត្ថុមួយ និងសន្និដ្ឋានពីទិន្នន័យសាកល្បង។
ក / ការធ្វើតេស្តខ៖ វាត្រូវបានគេប្រើជាញឹកញាប់សម្រាប់ការវិភាគយុទ្ធនាការទីផ្សារ ក៏ដូចជាសម្រាប់ការរចនាសេវាកម្ម (គេហទំព័រ កម្មវិធីទូរស័ព្ទ។ល។)។
ដោយផ្អែកលើក្រុមហ៊ុន ឬប្រតិបត្តិការ វិធីសាស្រ្តស្ថិតិត្រូវបានប្រើដើម្បីវិភាគលទ្ធផលនៃការធ្វើតេស្ត A/B ដើម្បីសម្រេចថាតើម៉ូដែលណាមួយនឹងដំណើរការប្រសើរជាងក្នុងផលិតកម្ម។ ជាធម្មតា ការធ្វើតេស្ត A/B ត្រូវបានធ្វើឡើងតាមវិធីខាងក្រោម៖
- ទិន្នន័យផ្ទាល់ ឬពេលពិតត្រូវបានបែងចែកចេញជាពីរឈុត គឺសំណុំ A និងឈុត B។
- ទិន្នន័យកំណត់ A ត្រូវបានផ្ញើទៅម៉ូដែលហួសសម័យ ខណៈពេលដែលទិន្នន័យ Set B ត្រូវបានផ្ញើទៅម៉ូដែលដែលបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព។
- អាស្រ័យលើករណីប្រើប្រាស់ ឬដំណើរការអាជីវកម្ម វិធីសាស្រ្តស្ថិតិជាច្រើនអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃការអនុវត្តគំរូ (ឧទាហរណ៍ ភាពត្រឹមត្រូវ ភាពជាក់លាក់។
- បន្ទាប់មកយើងធ្វើការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មស្ថិតិ៖ សម្មតិកម្មគ្មានន័យនិយាយថាគំរូថ្មីមិនមានឥទ្ធិពលលើតម្លៃមធ្យមនៃសូចនាករអាជីវកម្មដែលកំពុងត្រូវបានត្រួតពិនិត្យនោះទេ។ យោងតាមសម្មតិកម្មជំនួស គំរូថ្មីបង្កើនតម្លៃជាមធ្យមនៃសូចនាករអាជីវកម្មដែលត្រួតពិនិត្យ។
- ជាចុងក្រោយ យើងវាយតម្លៃថាតើគំរូថ្មីនាំឱ្យមានការប្រសើរឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុង KPIs អាជីវកម្មជាក់លាក់។
ការធ្វើតេស្តស្រមោលឬដំណាក់កាល៖ គំរូមួយត្រូវបានវាយតម្លៃនៅក្នុងបរិយាកាសផលិតកម្មស្ទួន មុនពេលប្រើក្នុងផលិតកម្ម (បរិយាកាសដំណាក់កាល)។
នេះមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការកំណត់ដំណើរការរបស់ម៉ូដែលជាមួយនឹងទិន្នន័យពេលវេលាជាក់ស្តែង និងបញ្ជាក់ពីភាពធន់របស់ម៉ូដែល។ ត្រូវបានអនុវត្តដោយការសន្និដ្ឋានទិន្នន័យដូចគ្នាទៅនឹងបំពង់ផលិតកម្ម និងបញ្ជូនសាខាដែលបានអភិវឌ្ឍ ឬគំរូដែលត្រូវសាកល្បងនៅលើម៉ាស៊ីនមេ។
ឧបសគ្គតែមួយគត់គឺថាគ្មានជម្រើសអាជីវកម្មនឹងត្រូវបានធ្វើឡើងនៅលើម៉ាស៊ីនមេដំណាក់កាល ឬអាចមើលឃើញដោយអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយដែលជាលទ្ធផលនៃសាខាអភិវឌ្ឍន៍។
ភាពធន់ និងដំណើរការនៃគំរូនឹងត្រូវបានវាយតម្លៃតាមស្ថិតិដោយប្រើលទ្ធផលនៃបរិយាកាសដំណាក់កាលដោយប្រើរង្វាស់សមស្រប។
11. តើអ្វីខុសប្លែកពីដំណើរការស្ទ្រីមពីការដំណើរការជាបាច់?
យើងអាចរៀបចំលក្ខណៈដែលយើងប្រើដើម្បីផលិតការព្យាករតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងរបស់យើងដោយប្រើវិធីដំណើរការពីរគឺជាបាច់និងការផ្សាយ។
ដំណើរការបាច់ លក្ខណៈពិសេសពីចំណុចមុនក្នុងពេលវេលាសម្រាប់វត្ថុជាក់លាក់ ដែលបន្ទាប់មកត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតការទស្សន៍ទាយក្នុងពេលជាក់ស្ដែង។
- នៅទីនេះ យើងអាចធ្វើការគណនាលក្ខណៈពិសេសដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងនៅក្រៅបណ្តាញ និងរៀបចំទិន្នន័យសម្រាប់ការសន្និដ្ឋានរហ័ស។
- ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ លក្ខណៈពិសេស អាយុចាប់តាំងពីពួកគេត្រូវបានកំណត់ទុកជាមុនកាលពីអតីតកាល។ នេះអាចជាគុណវិបត្តិដ៏សំខាន់ ប្រសិនបើការព្យាករណ៍របស់អ្នកផ្អែកលើការកើតឡើងថ្មីៗនេះ។ (ឧទាហរណ៍ ការកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រតិបត្តិការក្លែងបន្លំឱ្យបានឆាប់តាមដែលអាចធ្វើបាន។ )
ជាមួយនឹងមុខងារស្ទ្រីមនៅជិតពេលវេលាជាក់ស្តែងសម្រាប់អង្គភាពជាក់លាក់ ការសន្និដ្ឋានត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងដំណើរការស្ទ្រីមលើសំណុំនៃធាតុបញ្ចូល។
- នៅទីនេះ តាមរយៈការផ្តល់ឱ្យគំរូតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង លក្ខណៈពិសេសនៃការផ្សាយ យើងអាចទទួលបានការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវបន្ថែមទៀត។
- ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបន្ថែមគឺត្រូវបានទាមទារសម្រាប់ដំណើរការស្ទ្រីម និងដើម្បីរក្សាស្ទ្រីមទិន្នន័យ (Kafka, Kinesis ។ល។)។ (Apache Flink, Beam ។ល។)
12. តើអ្នកចង់មានន័យអ្វីដោយការបណ្តុះបណ្តាល Serving Skew?
ភាពខុសគ្នារវាងការសម្តែងនៅពេលបម្រើ និងការសម្តែងកំឡុងពេលបណ្តុះបណ្តាល ត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា skew បម្រើការបណ្តុះបណ្តាល។ ភាពច្របូកច្របល់នេះអាចបណ្តាលមកពីកត្តាដូចខាងក្រោមៈ
- ភាពខុសគ្នានៅក្នុងរបៀបដែលអ្នកដោះស្រាយទិន្នន័យរវាងបំពង់បង្ហូរប្រេងសម្រាប់ការបម្រើ និងការបណ្តុះបណ្តាល។
- ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យពីការបណ្តុះបណ្តាលរបស់អ្នកទៅសេវាកម្មរបស់អ្នក។
- ឆានែលមតិត្រឡប់រវាងក្បួនដោះស្រាយ និងគំរូរបស់អ្នក។
13. តើការចុះបញ្ជីគំរូមានន័យដូចម្តេច?
Model Registry គឺជាឃ្លាំងកណ្តាលដែលអ្នកបង្កើតគំរូអាចបោះពុម្ពម៉ូដែលដែលសមរម្យសម្រាប់ប្រើប្រាស់ក្នុងផលិតកម្ម។
អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចសហការជាមួយក្រុមផ្សេងទៀត និងអ្នកពាក់ព័ន្ធដើម្បីគ្រប់គ្រងអាយុកាលនៃម៉ូដែលទាំងអស់នៅក្នុងអាជីវកម្មដោយប្រើបញ្ជីឈ្មោះ។ គំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលអាចត្រូវបានផ្ទុកឡើងទៅក្នុងបញ្ជីឈ្មោះគំរូដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
ម៉ូដែលនេះត្រូវបានរៀបចំសម្រាប់ការធ្វើតេស្ត សុពលភាព និងការដាក់ឱ្យដំណើរការទៅផលិតកម្ម នៅពេលដែលពួកគេស្ថិតនៅក្នុងការចុះឈ្មោះ។ លើសពីនេះ ម៉ូដែលដែលបានបណ្តុះបណ្តាលត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងបញ្ជីឈ្មោះគំរូសម្រាប់ការចូលប្រើរហ័សដោយកម្មវិធី ឬសេវាកម្មរួមបញ្ចូលគ្នាណាមួយ។
ដើម្បីសាកល្បង វាយតំលៃ និងដាក់ពង្រាយគំរូទៅផលិតកម្ម។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងអ្នកត្រួតពិនិត្យអាចទទួលស្គាល់ និងជ្រើសរើសបានយ៉ាងរហ័សនូវកំណែដ៏ល្អបំផុតនៃគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាល (ផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យវាយតម្លៃ)។
14. តើអ្នកអាចរៀបរាប់លម្អិតអំពីអត្ថប្រយោជន៍នៃការចុះបញ្ជីគំរូបានទេ?
ខាងក្រោមនេះជាវិធីមួយចំនួនដែលការចុះឈ្មោះគំរូសម្រួលដល់ការគ្រប់គ្រងវដ្តជីវិតគំរូ៖
- ដើម្បីធ្វើឱ្យការដាក់ពង្រាយកាន់តែងាយស្រួល រក្សាទុកតម្រូវការពេលដំណើរការ និងទិន្នន័យមេតាសម្រាប់ម៉ូដែលដែលបានបណ្តុះបណ្តាលរបស់អ្នក។
- គំរូដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាល ដាក់ពង្រាយ និងចូលនិវត្តន៍របស់អ្នកគួរតែត្រូវបានចុះឈ្មោះ តាមដាន និងកំណែនៅក្នុងឃ្លាំងកណ្តាលដែលអាចស្វែងរកបាន។
- បង្កើតបំពង់បង្ហូរដោយស្វ័យប្រវត្តិដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការចែកចាយបន្ត ការបណ្តុះបណ្តាល និងការរួមបញ្ចូលគ្នានៃគំរូផលិតកម្មរបស់អ្នក។
- ប្រៀបធៀបម៉ូដែលដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាលថ្មី (ឬម៉ូដែលប្រកួតប្រជែង) នៅក្នុងបរិយាកាសដំណាក់កាលទៅនឹងម៉ូដែលដែលកំពុងដំណើរការក្នុងផលិតកម្ម (ម៉ូដែលជើងឯក)។
15. តើអ្នកអាចពន្យល់ពីបច្ចេកទេស Champion-Challenger ដំណើរការបានទេ?
វាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីសាកល្បងការសម្រេចចិត្តប្រតិបត្តិការផ្សេងៗនៅក្នុងផលិតកម្មដោយប្រើបច្ចេកទេស Challenger ជើងឯក។ អ្នកប្រហែលជាបានឮអំពីការធ្វើតេស្ត A/B នៅក្នុងបរិបទនៃការធ្វើទីផ្សារ។
ជាឧទាហរណ៍ អ្នកអាចសរសេរបន្ទាត់ប្រធានបទពីរផ្សេងគ្នា ហើយចែកចាយវាដោយចៃដន្យទៅកាន់ប្រជាសាស្រ្តគោលដៅរបស់អ្នក ដើម្បីបង្កើនអត្រាបើកចំហសម្រាប់យុទ្ធនាការអ៊ីមែល។
ប្រព័ន្ធកត់ត្រាដំណើរការរបស់អ៊ីមែល (ឧ. សកម្មភាពបើកអ៊ីមែល) ទាក់ទងទៅនឹងបន្ទាត់ប្រធានបទរបស់វា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រៀបធៀបអត្រាបើកនៃបន្ទាត់ប្រធានបទនីមួយៗដើម្បីកំណត់ថាមួយណាមានប្រសិទ្ធភាពបំផុត។
Champion-Challenger គឺអាចប្រៀបធៀបទៅនឹងការធ្វើតេស្ត A/B ក្នុងន័យនេះ។ អ្នកអាចប្រើតក្កវិជ្ជានៃការសម្រេចចិត្តដើម្បីវាយតម្លៃលទ្ធផលនីមួយៗ ហើយជ្រើសរើសប្រសិទ្ធភាពបំផុត នៅពេលអ្នកពិសោធន៍ជាមួយវិធីសាស្ត្រផ្សេងៗ ដើម្បីឈានទៅដល់ជម្រើស។
គំរូដែលទទួលបានជោគជ័យបំផុតទាក់ទងនឹងជើងឯក។ អ្នកប្រកួតប្រជែងដំបូង និងបញ្ជីអ្នកប្រកួតប្រជែងដែលផ្គូផ្គងឥឡូវនេះទាំងអស់ដែលមានវត្តមាននៅក្នុងដំណាក់កាលប្រតិបត្តិដំបូងជំនួសឱ្យជើងឯក។
ជើងឯកត្រូវបានជ្រើសរើសដោយប្រព័ន្ធសម្រាប់ការអនុវត្តជំហានការងារបន្ថែមទៀត។
គូប្រជែងគឺផ្ទុយពីគ្នាទៅវិញទៅមក។ បន្ទាប់មកជើងឯកថ្មីត្រូវបានកំណត់ដោយគូប្រជែងដែលបង្កើតលទ្ធផលដ៏អស្ចារ្យបំផុត។
ភារកិច្ចដែលពាក់ព័ន្ធនឹងដំណើរការប្រៀបធៀបជើងឯក-គូប្រជែង ត្រូវបានរាយបញ្ជីខាងក្រោមដោយលម្អិតបន្ថែម៖
- ការវាយតម្លៃម៉ូដែលគូប្រជែងនីមួយៗ។
- ការវាយតម្លៃពិន្ទុចុងក្រោយ។
- ប្រៀបធៀបលទ្ធផលវាយតម្លៃ ដើម្បីបង្កើតគូប្រជែងឈ្នះ។
- ការបន្ថែមជើងឯកថ្មីទៅក្នុងប័ណ្ណសារ
16. ពិពណ៌នាអំពីកម្មវិធីកម្រិតសហគ្រាសនៃវដ្តជីវិតរបស់ MLOps?
យើងត្រូវបញ្ឈប់ការចាត់ទុកការរៀនម៉ាស៊ីនគ្រាន់តែជាការពិសោធន៍ដដែលៗ ដើម្បីឱ្យម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីនចូលផលិតកម្ម។ MLOps គឺជាសហជីពនៃវិស្វកម្មកម្មវិធីជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីន។
លទ្ធផលដែលបានបញ្ចប់គួរតែត្រូវបានស្រមៃដូចនោះ។ ដូច្នេះ កូដសម្រាប់ផលិតផលបច្ចេកវិទ្យាត្រូវតែត្រូវបានសាកល្បង មុខងារ និងម៉ូឌុល។
MLOps មានអាយុកាលដែលអាចប្រៀបធៀបទៅនឹងលំហូរនៃការសិក្សាតាមម៉ាស៊ីនធម្មតា លើកលែងតែគំរូត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងដំណើរការរហូតដល់ការផលិត។
បន្ទាប់មក វិស្វករ MLOps តាមដានរឿងនេះ ដើម្បីធ្វើឱ្យប្រាកដថា គុណភាពគំរូនៅក្នុងការផលិតគឺជាអ្វីដែលមានបំណង។
នេះគឺជាករណីប្រើប្រាស់មួយចំនួនសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យា MLOps មួយចំនួន៖
- ការចុះបញ្ជីគំរូ៖ វាជាអ្វីដែលវាហាក់ដូចជា។ ក្រុមធំ ៗ រក្សាទុកនិងរក្សាដាននៃម៉ូដែលកំណែនៅក្នុងបញ្ជីឈ្មោះគំរូ។ សូម្បីតែត្រលប់ទៅកំណែមុនគឺជាជម្រើសមួយ។
- កន្លែងផ្ទុកលក្ខណៈពិសេស៖ នៅពេលដោះស្រាយជាមួយសំណុំទិន្នន័យធំជាង វាអាចមានកំណែផ្សេងគ្នានៃសំណុំទិន្នន័យវិភាគ និងសំណុំរងសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់។ កន្លែងផ្ទុកលក្ខណៈពិសេសគឺជាមធ្យោបាយដ៏ទំនើប និងប្រកបដោយរសជាតិក្នុងការប្រើការងាររៀបចំទិន្នន័យពីការដំណើរការមុន ឬពីក្រុមផ្សេងទៀតផងដែរ។
- ឃ្លាំងផ្ទុកទិន្នន័យមេតា៖ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យមេតាឱ្យបានត្រឹមត្រូវនៅទូទាំងផលិតកម្ម ប្រសិនបើទិន្នន័យដែលគ្មានរចនាសម្ព័ន្ធ ដូចជាទិន្នន័យរូបភាព និងអត្ថបទ នឹងត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយជោគជ័យ។
សន្និដ្ឋាន
វាជារឿងសំខាន់ដែលត្រូវចងចាំថា ក្នុងករណីភាគច្រើន អ្នកសម្ភាសន៍កំពុងស្វែងរកប្រព័ន្ធមួយ ចំណែកបេក្ខជនកំពុងស្វែងរកដំណោះស្រាយ។
ទីមួយគឺផ្អែកលើជំនាញបច្ចេកទេសរបស់អ្នក ចំណែកទីពីរគឺនិយាយអំពីវិធីសាស្រ្តដែលអ្នកជួលដើម្បីបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់អ្នក។
មាននីតិវិធីជាច្រើនដែលអ្នកគួរធ្វើនៅពេលឆ្លើយតបទៅនឹងសំណួរសម្ភាសន៍ MLOps ដើម្បីជួយអ្នកសម្ភាសន៍ឱ្យយល់កាន់តែច្បាស់អំពីរបៀបដែលអ្នកមានបំណងវាយតម្លៃ និងដោះស្រាយបញ្ហានៅនឹងដៃ។
ការផ្តោតអារម្មណ៍របស់ពួកគេគឺច្រើនទៅលើប្រតិកម្មមិនត្រឹមត្រូវជាងការដែលត្រឹមត្រូវ។ ដំណោះស្រាយប្រាប់រឿងមួយ ហើយប្រព័ន្ធរបស់អ្នកគឺជាការបង្ហាញដ៏ល្អបំផុតនៃចំណេះដឹង និងសមត្ថភាពរបស់អ្នកសម្រាប់ការទំនាក់ទំនង។
សូមផ្ដល់យោបល់