ಪರಿವಿಡಿ[ಮರೆಮಾಡಿ][ತೋರಿಸಿ]
- 1. MLOps ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಥವೇನು?
- 2. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ML ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಾರೆ?
- 3. MLOps ಅನ್ನು ModelOps ಮತ್ತು AIOps ನಿಂದ ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 4. MLOps ನ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀವು ನನಗೆ ಹೇಳಬಲ್ಲಿರಾ?
- 5. MLOps ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನೀವು ನನಗೆ ಹೇಳಬಲ್ಲಿರಾ?
- 6. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಯಾವ ಅಪಾಯಗಳು ಬರುತ್ತವೆ?
- 7. ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ನೀವು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?
- 8. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ MLOps ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು?
- 9. ಡೈನಾಮಿಕ್ ನಿಯೋಜನೆಯಿಂದ ಸ್ಥಿರ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 10. ನೀವು ಯಾವ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದೀರಿ?
- 11. ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
- 12. ಟ್ರೇನಿಂಗ್ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸ್ಕ್ಯೂ ಎಂದರೆ ಏನು?
- 13. ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿ ಎಂದರೆ ಏನು?
- 14. ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀವು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?
- 15. ಚಾಂಪಿಯನ್-ಚಾಲೆಂಜರ್ ತಂತ್ರದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನೀವು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?
- 16. MLOps ಜೀವನಚಕ್ರದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ಮಟ್ಟದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ?
- ತೀರ್ಮಾನ
ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ನಂತಹ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಹಣಕಾಸು, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಬೇಡಿಕೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ.
ಸಾಧ್ಯವಿರುವದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ನೀವು ML ಅಥವಾ MLOps ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ನೇಮಕಾತಿದಾರರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ನಿಮಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಕನಸಿನ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು MLOps ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯಬಹುದು.
1. MLOps ಎಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಥವೇನು?
ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ವಿಷಯವು MLOps ನ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆಪರೇಷನ್ಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖ AI/DS/ML ರಂಗದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
MLOps ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ/ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಾದರಿಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಂತರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು (Ops) ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ DevOps ಮತ್ತು MLOps ಕೆಲವು ಸಾಮ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, MLOps ಸಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ DevOps ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ.
MLOps ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಹೊಸ ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ DevOps ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬಿಡುಗಡೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಸ್ಟೇಟ್ಫುಲ್ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ML, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು Ops ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು MLO ಗಳಿಗೆ ಅದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೆಸರನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು DevOps).
2. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ML ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತಾರೆ?
ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನನ್ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದ ಸಾಗಣೆ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರದ ವಾತಾವರಣ, ಹಾಗೆಯೇ ಅದರ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ನಿರ್ಮಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಪರಿಣತರಾಗಿದ್ದಾರೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳ ಹಿಂದೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಆಪ್ಸ್ ತಂಡಗಳು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಕೋಡ್ ಆಗಿ ಬಳಸುವಾಗ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದವು. ಈ ಎರಡು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳಿಂದ DevOps ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
MLOps ಅದೇ ವರ್ಗದಲ್ಲಿದೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್. ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮಾದರಿ ಜೀವನಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಮತ್ತು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ML ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್-ಗ್ರೇಡ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಮಾದರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೌನ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಕೋರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಎಂಎಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಾಗಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ.
3. MLOps ಅನ್ನು ModelOps ಮತ್ತು AIOps ನಿಂದ ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, MLOps ಒಂದು DevOps ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಮಾದರಿ ರಚನೆ, ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆ, ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆವರ್ತಕ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಯಾವುದೇ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ DevOps ಬಳಕೆಯನ್ನು ModelOps ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.
AIOps ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು DevOps ತತ್ವಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಿದೆ.
4. MLOps ನ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀವು ನನಗೆ ಹೇಳಬಲ್ಲಿರಾ?
- MDLC (ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜೀವನಚಕ್ರ) ಯಲ್ಲಿ MLOps ಎಲ್ಲಾ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಗಳು/ಹಂತಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು MLOps ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಮರುಚಾಲಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಅನುಮತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿ.
- MLOps ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಆಚರಣೆಗೆ ತರುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಬೆಳೆಸಿದ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಪ್ರಸ್ತುತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಜೀವಿಸದಿದ್ದರೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡಿದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹಿಂತಿರುಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾದರಿ ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಅನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
- MLOps ವಿಧಾನಗಳು DevOps ಅನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ಅವುಗಳು ಹಲವಾರು CI/CD ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಕೋಡ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ.
5. MLOps ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನೀವು ನನಗೆ ಹೇಳಬಲ್ಲಿರಾ?
ಡಿಸೈನ್: MLO ಗಳು ವಿನ್ಯಾಸ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸ್ವರೂಪದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಊಹೆಗಳು, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು
ಮಾದರಿ ಕಟ್ಟಡ: ಮಾದರಿ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಈ ಹಂತದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಪ್ರಯೋಗಗಳು.
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಭಾಗವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು. CI/CD ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
6. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಯಾವ ಅಪಾಯಗಳು ಬರುತ್ತವೆ?
- ಕಂಪನಿಯಾದ್ಯಂತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಕಷ್ಟ.
- ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಮಾದರಿಯು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.
- ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಕೆಟ್ಟದಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಪ್ಪಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ ಅವು ಬೆಲೆಬಾಳುವವು.
- ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು MLOps ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
7. ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದರೇನು ಎಂದು ನೀವು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?
ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಣಯದ ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ (ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದು) ಅದರ ತರಬೇತಿ ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಿಂದ ಹದಗೆಟ್ಟಾಗ, ಇದನ್ನು ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಐಡಿಯಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಐತಿಹಾಸಿಕ, ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ).
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸೇವೆಯ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಓರೆಯಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ "ರೈಲು/ಸರ್ವ್ ಓರೆ" ಎಂದು ಹೆಸರು.
ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು:
- ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿತರಿಸುವ ಮೂಲಭೂತ ಮಾರ್ಗವು ಬದಲಾಗಿದೆ.
- ತರಬೇತಿಯು ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಸರ ಬದಲಾವಣೆಯು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು.
- NLP ತೊಂದರೆಗಳಲ್ಲಿ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- COVID-19 ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪೂರ್ವ-COVID ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಘಟನೆಗಳು.
ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಕುಸಿತ ಉಂಟಾದಾಗ ಮಾದರಿ ಮರುತರಬೇತಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಅವನತಿಗೆ ಕಾರಣವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು.
8. ನಿಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ MLOps ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು?
MLOps ಅನ್ನು ಆಚರಣೆಗೆ ತರಲು ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ:
MLOps ಮಟ್ಟ 0 (ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ): ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೈಗೊಳ್ಳಬೇಕು, ಜೊತೆಗೆ ಒಂದರಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮಾಡಬೇಕು.
ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಮೇಯವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸದ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಿರಂತರ ಏಕೀಕರಣ (CI) ಅಥವಾ ನಿರಂತರ ನಿಯೋಜನೆ (CD) ಇಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಷನ್ ಅಥವಾ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಮೈಕ್ರೋ ಸರ್ವಿಸ್ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಯು ನಡೆಯುತ್ತದೆ REST API ಅನ್ನು.
MLOps ಮಟ್ಟ 1 (ML ಪೈಪ್ಲೈನ್ನ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ): ML ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾದರಿಯನ್ನು (CT) ನಿರಂತರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಮಾದರಿ ಭವಿಷ್ಯ ಸೇವೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ಸಂಪೂರ್ಣ ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನ ನಮ್ಮ ನಿಯೋಜನೆಯು ಸಕ್ರಿಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
MLOps ಹಂತ 2 (CI/CD ಪೈಪ್ಲೈನ್ನ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ): ಇದು MLOps ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮೇಲೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ ಬಲವಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ CI/CD ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:
- ನೀವು ಮೂಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು CI ಹಂತದಾದ್ಯಂತ ಹಲವಾರು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ. ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು, ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟಬಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ವೇದಿಕೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ನಂತರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುವುದು.
- CI ಹಂತದಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು CD ಹಂತದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗುರಿ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಷ್ಕೃತ ಮಾದರಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನದೊಂದಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಹಂತದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗಿದೆ.
- ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಪ್ರಯೋಗದ ಹೊಸ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹಂತವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕು.
9. ಡೈನಾಮಿಕ್ ನಿಯೋಜನೆಯಿಂದ ಸ್ಥಿರ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಸ್ಥಿರ ನಿಯೋಜನೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಒಮ್ಮೆ ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಮಾದರಿಯು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸರ್ವರ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಂತರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಂತೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಿವರಣೆಯಂತೆ ವಿನಂತಿಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ.
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ನಿಯೋಜನೆ. ಅಂದರೆ, ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಖಾತೆಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಅದರ ನಂತರ, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ API ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವಾಗಿ ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಕೆಗೆ ತರಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೆಬ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಬಳಸಿ ಫ್ಲಾಸ್ಕ್ ಅಥವಾ FastAPI.
10. ನೀವು ಯಾವ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದೀರಿ?
ಬ್ಯಾಚ್ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಅದರ ತರಬೇತಿ ಪರಿಸರಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ, ಅದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಖರತೆ, RMSE, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಮಾದರಿ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಸರ್ವರ್, ರಿಮೋಟ್ ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಧಾರಾವಾಹಿ ಫೈಲ್ನಂತೆ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ವಸ್ತುವಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಎ / ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಇದನ್ನು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ (ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು, ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪನಿ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, A/B ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ:
- ಲೈವ್ ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎರಡು ಸೆಟ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸೆಟ್ ಎ ಮತ್ತು ಸೆಟ್ ಬಿ.
- ಸೆಟ್ ಎ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಳೆಯ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸೆಟ್ ಬಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಹೊಸ ಮಾದರಿಯು (ಮಾದರಿ B) ಹಳೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಮಾದರಿ A) ಮೀರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಖರತೆ, ನಿಖರತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಹಲವಾರು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
- ನಾವು ನಂತರ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ: ಶೂನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯು ಹೊಸ ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಾಪಾರ ಸೂಚಕಗಳ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯ ಕಲ್ಪನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಹೊಸ ಮಾದರಿಯು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವ್ಯವಹಾರ ಸೂಚಕಗಳ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಹೊಸ ಮಾದರಿಯು ಕೆಲವು ವ್ಯಾಪಾರ KPI ಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಾವು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನೆರಳು ಅಥವಾ ವೇದಿಕೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ (ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್ ಪರಿಸರ) ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದ ನಕಲಿನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಂತೆಯೇ ಅದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಶಾಖೆ ಅಥವಾ ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತಲುಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಏಕೈಕ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಪಾರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಶಾಖೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್ ಪರಿಸರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
11. ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ?
ಎರಡು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಮ್ಮ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಾವು ಬಳಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು: ಬ್ಯಾಚ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್.
ಬ್ಯಾಚ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿಗಾಗಿ ಹಿಂದಿನ ಸಮಯದಿಂದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ನಂತರ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ತೀವ್ರವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ.
- ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ಹಿಂದೆ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ರಿಂದ ಒಂದು ವಯಸ್ಸು. ನಿಮ್ಮ ಮುನ್ನರಿವು ಇತ್ತೀಚಿನ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ್ದರೆ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ನ್ಯೂನತೆಯಾಗಿರಬಹುದು. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಮೋಸದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.)
ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟಕದ ನೈಜ-ಸಮಯದ, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಇಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯ, ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
- ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ (ಕಾಫ್ಕಾ, ಕೈನೆಸಿಸ್, ಇತ್ಯಾದಿ). (ಅಪಾಚೆ ಫ್ಲಿಂಕ್, ಬೀಮ್, ಇತ್ಯಾದಿ)
12. ಟ್ರೇನಿಂಗ್ ಸರ್ವಿಂಗ್ ಸ್ಕ್ಯೂ ಎಂದರೆ ಏನು?
ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನಡುವಿನ ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ-ಸೇವೆ ಮಾಡುವ ಓರೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಓರೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಪ್ರಚೋದಿಸಬಹುದು:
- ಸೇವೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳ ನಡುವೆ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.
- ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿಯಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸೇವೆಗೆ ಡೇಟಾ ಬದಲಾವಣೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಚಾನಲ್.
13. ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿ ಎಂದರೆ ಏನು?
ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಯು ಒಂದು ಕೇಂದ್ರ ಭಂಡಾರವಾಗಿದ್ದು, ಮಾದರಿ ರಚನೆಕಾರರು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಬಹುದು.
ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವ್ಯಾಪಾರದೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಇತರ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಂದ ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆ, ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಿಜಿಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ತಯಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಸಮಗ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯಿಂದ ತ್ವರಿತ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲು, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಕರು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು (ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ).
14. ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀವು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?
ಮಾದರಿ ಜೀವನಚಕ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಲೈನ್ಸ್ ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:
- ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ರನ್ಟೈಮ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ, ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ನಿವೃತ್ತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ, ಹುಡುಕಬಹುದಾದ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಲ್ಲಿ ನೋಂದಾಯಿಸಬೇಕು, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ಮಾಡಬೇಕು.
- ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಯ ನಿರಂತರ ವಿತರಣೆ, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ಪ್ರಸ್ತುತ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ (ಚಾಂಪಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳು) ವೇದಿಕೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಹೊಸದಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಚಾಲೆಂಜರ್ ಮಾದರಿಗಳು) ಹೋಲಿಸಿ.
15. ಚಾಂಪಿಯನ್-ಚಾಲೆಂಜರ್ ತಂತ್ರದ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನೀವು ವಿವರಿಸಬಹುದೇ?
ಚಾಂಪಿಯನ್ ಚಾಲೆಂಜರ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಎ/ಬಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಬಹುಶಃ ಕೇಳಿರಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಮೇಲ್ ಪ್ರಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ಮುಕ್ತ ದರವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಬಹುದು.
ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅದರ ವಿಷಯದ ಸಾಲಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಇಮೇಲ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಇಮೇಲ್ ತೆರೆದ ಕ್ರಿಯೆ) ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪ್ರತಿ ವಿಷಯದ ಸಾಲಿನ ಮುಕ್ತ ದರವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಚಾಂಪಿಯನ್-ಚಾಲೆಂಜರ್ ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ A/B ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ನೀವು ನಿರ್ಧಾರ ತರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಗೆ ಬರಲು ನೀವು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಒಂದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಅತ್ಯಂತ ಯಶಸ್ವಿ ಮಾದರಿಯು ಚಾಂಪಿಯನ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಮೊದಲ ಚಾಲೆಂಜರ್ ಮತ್ತು ಚಾಲೆಂಜರ್ಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪಟ್ಟಿ ಈಗ ಚಾಂಪಿಯನ್ನ ಬದಲಿಗೆ ಮೊದಲ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ.
ಮತ್ತಷ್ಟು ಕೆಲಸದ ಹಂತದ ಮರಣದಂಡನೆಗಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಿಂದ ಚಾಂಪಿಯನ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಾಲೆಂಜರ್ಗಳು ಒಬ್ಬರಿಗೊಬ್ಬರು ವ್ಯತಿರಿಕ್ತರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಚಾಲೆಂಜರ್ನಿಂದ ಹೊಸ ಚಾಂಪಿಯನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಾಂಪಿಯನ್-ಚಾಲೆಂಜರ್ ಹೋಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಕೆಳಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ:
- ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
- ಅಂತಿಮ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು.
- ವಿಜಯಶಾಲಿ ಚಾಲೆಂಜರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು.
- ಆರ್ಕೈವ್ಗೆ ತಾಜಾ ಚಾಂಪಿಯನ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
16. MLOps ಜೀವನಚಕ್ರದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ಮಟ್ಟದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ?
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ನಾವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಪ್ರಯೋಗವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. MLOps ಎಂಬುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನ ಒಕ್ಕೂಟವಾಗಿದೆ.
ಮುಗಿದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅದರಂತೆ ಕಲ್ಪಿಸಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆಗಿರಬೇಕು.
MLOps ಒಂದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಹರಿವಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೂ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ.
MLOps ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ನಂತರ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಹಲವಾರು MLOps ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಮಾಡೆಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಗಳು: ಇದು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ತಂಡಗಳು ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಆವೃತ್ತಿ ಮಾದರಿಗಳ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದು ಸಹ ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
- ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಅಂಗಡಿ: ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉಪವಿಭಾಗಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಇರಬಹುದು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಅಂಗಡಿಯು ಹಿಂದಿನ ರನ್ಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಇತರ ತಂಡಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ಬಳಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ, ರುಚಿಕರವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
- ಮೆಟಾಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಟೋರ್ಗಳು: ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕಾದರೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಬಹುಪಾಲು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂದರ್ಶಕರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
ಮೊದಲನೆಯದು ನಿಮ್ಮ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಎರಡನೆಯದು ನಿಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ನೀವು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ.
MLOps ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಾಗ ನೀವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿವೆ, ಸಂದರ್ಶಕರಿಗೆ ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅವರ ಏಕಾಗ್ರತೆಯು ಸರಿಯಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಿಂತ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು. ಒಂದು ಪರಿಹಾರವು ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ