Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
- 1. Mebesta we ji MLOs çi ye?
- 2. Zanyarên daneyê, endezyarên daneyê, û endezyarên ML-ê çawa ji hev cûda dibin?
- 3. Çi MLOps ji ModelOps û AIOps cuda dike?
- 4. Hûn dikarin hin feydeyên MLOpsê ji min re bibêjin?
- 5. Hûn dikarin ji min re pêkhateyên MLOpsê vebêjin?
- 6. Çi rîsk bi karanîna zanistiya daneyê re tê?
- 7. Hûn dikarin rave bikin, drift model çi ye?
- 8. Li gorî we çend awayên MLO dikarin werin sepandin?
- 9. Çi veqetandina statîk ji bicihkirina dînamîk vediqetîne?
- 10. Hûn ji kîjan teknîkên ceribandina hilberînê dizanin?
- 11. Pêvajoya herikînê ji pêvajoya hevîrê cuda dike?
- 12. Mebesta te ji Perwerdehiya Xizmeta Skew çi ye?
- 13. Mebesta te ji Registry Modelê çi ye?
- 14. Hûn dikarin li ser feydeyên Registry Modelê berfireh bikin?
- 15. Hûn dikarin xebatên teknîka Champion-Challenger rave bikin?
- 16. Serîlêdanên asta pargîdaniyê yên çerxa jiyanê ya MLOps-ê vebêjin?
- Xelasî
Pargîdanî teknolojiyên nûjen ên mîna îstîxbarata sûnî (AI) û fêrbûna makîneyê (ML) pir caran bikar tînin da ku gihîştina gel a agahdarî û karûbaran zêde bikin.
Van teknolojiyên her ku diçe di cûrbecûr sektoran de têne bikar anîn, di nav de banking, darayî, firotanê, çêkirin, û tewra lênihêrîna tenduristî jî.
Zanyarên daneyê, endezyarên fêrbûna makîneyê, û endezyarên di îstîxbarata sûnî de ji hejmareke zêde ya pargîdaniyan daxwaz in.
Zanîna gengaz fêrbûna makîneyê Ger hûn dixwazin di warên ML an MLOps de bixebitin, pirsên hevpeyivîna operasyonê yên ku rêvebir û peywirdar dikarin ji we re bipirsin pir girîng in.
Gava ku hûn ji bo bidestxistina karê xewna xwe dixebitin hûn dikarin fêr bibin ka meriv çawa di vê postê de bersivê bide hin pirsên hevpeyivîna MLOps.
1. Mebesta we ji MLOs çi ye?
Mijara xebitandina modelên ML-ê bala MLOps-ê ye, ku wekî Operasyonên Fêrbûna Makîneyê jî tê zanîn, qadek pêşkeftî di nav qada AI/DS/ML de ya sereke de ye.
Armanca sereke ya nêzîkatî û çanda endezyariya nermalavê ya ku wekî MLOps tê zanîn yekkirina afirandina fêrbûna makîneyê / modelên zanistiya daneyê û xebitandina wan a paşîn (Ops) e.
DevOpsên kevneşopî û MLOps hin wekhevî parve dikin, lêbelê, MLOps jî ji DevOpsên kevneşopî pir cûda dibe.
MLOps bi balkişandina li ser daneyan qatek nû ya tevliheviyê lê zêde dike, di heman demê de DevOps di serî de balê dikişîne ser xebitandina kod û nermalava weşanên ku ne dewletî ne.
Kombûna ML, Dane, û Ops e ya ku navê xwe yê hevpar dide MLOps (fêrbûna makîneyê, endezyariya daneyê, û DevOps).
2. Zanyarên daneyê, endezyarên daneyê, û endezyarên ML-ê çawa ji hev cûda dibin?
Bi dîtina min, ew li gorî pargîdaniyê ve girêdayî ye. Jîngeh ji bo veguheztin û veguheztina daneyan, û hem jî hilanîna wê, ji hêla endezyarên daneyê ve hatî çêkirin.
Zanyarên daneyê pispor in di karanîna teknîkên zanistî û statîstîkî de ji bo analîzkirina daneyan û derxistina encaman, tevî çêkirina pêşbîniyên li ser behreyên pêşerojê li ser bingeha meylên ku niha li cîh in.
Endezyarên nermalavê çend sal berê li ser operasyonan dixwendin û binesaziya bicîhkirinê birêve dibin. Tîmên ops, ji hêla din ve, dema ku binesaziyê wekî kodek bikar tînin pêşkeftinê dixwînin. Helwestek DevOps ji hêla van her du çeman ve hate hilberandin.
MLOps di heman kategoriyê de ye Danezana Doktor û Endezyarê Daneyên. Endezyarên daneyê zanyariyan di derbarê binesaziya ku ji bo piştgirîkirina çerxên jiyanê yên modelê hewce dike û çêkirina boriyan ji bo perwerdehiya domdar hewce dikin.
Zanyarên daneyê digerin ku kapasîteyên bicîhkirina modela xwe û pîvandinê pêşve bibin.
Xetek daneya-pola hilberînê ji hêla endezyarên ML ve hatî çêkirin ku binesaziya ku daneya xav vediguhezîne têketina ku ji hêla modelek zanistiya daneyê ve hewce dike, modelê mêvandar dike û dimeşîne, û danehevek xalîkirî derdixe pergalên jêrîn.
Hem endezyarên daneyê û hem jî zanyarên daneyê dikarin bibin endezyarên ML.
3. Çi MLOps ji ModelOps û AIOps cuda dike?
Dema ku dawiya-bi-dawî ava dike algorîtmayên fêrbûna makîneyê, MLOps serîlêdanek DevOps e ku berhevkirina daneyê, pêş-pêvajoya daneyê, afirandina modelê, bicîhkirina modelê di hilberînê de, çavdêriya modelê di hilberînê de, û nûvekirina demkî ya modelê vedihewîne.
Bikaranîna DevOps di birêvebirina tevaya pêkanîna her algorîtmayan de, wekî Modelên Bingehîn-Rêveberî, wekî ModelOps tê zanîn.
AIOps prensîbên DevOps-ê bikar tîne da ku sepanên AI-ê ji nû ve biafirîne.
4. Hûn dikarin hin feydeyên MLOpsê ji min re bibêjin?
- Zanyarên daneyê û pêşdebirên MLOps dikarin zû ceribandinan ji nû ve bimeşînin da ku pê ewle bibin ku model bi rêkûpêk têne perwerdekirin û nirxandin ji ber ku MLOps arîkariya otomatîkîkirina hemî an piraniya peywiran/gavên di MDLC de (çerxa jiyanê ya pêşkeftina modelê) dike. Wekî din destûr dide guhertoya daneyan û modelê.
- Pêkanîna ramanên MLOps-ê di pratîkê de dihêle Endezyarên Daneyê û Zanyarên Daneyê xwedan gihandina bêsînor a danûstendinên çandinî û birêkûpêk bin, ku ev yek bi rengek berbiçav pêşkeftina modelan bileztir dike.
- Zanyarên daneyê dê karibin li ser modela ku çêtir performansê vedigerin ger dubareya heyî li gorî hêviyan nemîne bi saya şiyana guhertoya model û danehevan, ku dê şopa çavdêriya modelê bi girîngî zêde bike.
- Ji ber ku rêbazên MLOps bi tundî xwe dispêre DevOps, ew di heman demê de hejmarek têgehên CI/CD jî di nav xwe de digirin, ku ev yek zêde dike. kalîte û pêbaweriya kodê.
5. Hûn dikarin ji min re pêkhateyên MLOpsê vebêjin?
Mînakkirin: MLO bi giranî ramana sêwiranê vedihewîne. Bi xwezaya pirsgirêkê re dest pê dike, ceribandina hîpotez, mîmarî, û bicîhkirinê
avahiya model: Testkirin û pejirandina modelê beşek ji vê gavê ne, ligel lûleyên endezyariya daneyê û ceribandinê da ku pergalên fêrbûna makîneyê ya çêtirîn saz bikin.
operasyonên: Divê model wekî beşek ji operasyonan were bicîh kirin û bi berdewamî were kontrol kirin û nirxandin. Dûv re pêvajoyên CI/CD têne şopandin û dest bi karanîna amûrek orkestrayê dikin.
6. Çi rîsk bi karanîna zanistiya daneyê re tê?
- Zehmet e ku meriv modela li seranserê pargîdaniyê binirxîne.
- Bêyî hişyariyê, modêl diqede û kar disekine.
- Bi piranî, rastbûna modelan bi demê re xirabtir dibe.
- Model li ser bingehek çavdêriyek taybetî ku nekare bêtir were lêkolîn kirin pêşbîniyên nerast dike.
- Divê zanyarên daneyê jî modelan biparêzin, lê ew biha ne.
- MLO dikare were bikar anîn da ku van xetereyan kêm bike.
7. Hûn dikarin rave bikin, drift model çi ye?
Dema ku performansa qonaxa encamdana modelê (bi karanîna daneyên cîhana rastîn) ji performansa qonaxa perwerdehiya wê xirab dibe, ev wekî drifta modelê tê zanîn, ku wekî drifta ramanê jî tê zanîn (bikaranîna daneyên dîrokî, binavkirî).
Performansa modelê li gorî qonaxên perwerdehiyê û servîskirinê şaş e, ji ber vê yekê navê "teren/xizmeta çolê" tê gotin.
Gelek faktor, di nav de:
- Awayê bingehîn ê belavkirina daneyan guheriye.
- Perwerde li ser hejmareke piçûk a kategoriyan sekinî, lêbelê, guheztinek hawîrdorê ya ku nû pêk hat deverek din zêde kir.
- Di zehmetiyên NLP de, daneyên cîhana rastîn ji daneyên perwerdehiyê hejmareke jimareyek bêhevseng mezintir e.
- Bûyerên nediyar, wek modelek ku li ser daneyên berî-COVID-ê hatî çêkirin ku tê pêşbînîkirin ku li ser daneyên ku di dema serhildana COVID-19 de hatine berhev kirin pir xirabtir bixebite.
Şopandina domdar a performansa modelê her gav hewce ye ku meriv drifta modelê nas bike.
Dema ku di performansa modelê de kêmbûnek domdar hebe hema hema her gav wekî çareseriyek pêdivî ye ku ji nû ve perwerdekirina modelê; Divê sedemê kêmbûnê were destnîşankirin û prosedurên dermankirinê yên guncaw bêne bikar anîn.
8. Li gorî we çend awayên MLO dikarin werin sepandin?
Sê rêbaz hene ku MLOs di pratîkê de bicîh bikin:
MLOps asta 0 (Pêvajoya Destan): Di vê astê de, hemî gav - di nav de amadekirina daneyan, analîzkirin û perwerdehiyê - bi destan têne kirin. Pêdivî ye ku her qonax bi destan were meşandin, û her weha veguheztina ji yek ji ya din.
Pêşniyara bingehîn ev e ku tîmê weya zanistiya daneyê tenê hejmarek piçûk modelên ku bi gelemperî nayên nûve kirin birêve dibe.
Wekî encamek, Yekgirtina Berdewam (CI) an Pêkvekirina Berdewam (CD) tune, û ceribandina kodê bi gelemperî di nav darvekirina nivîsê an jî darvekirina notebookê de tê entegre kirin, digel ku veqetandin di mîkroxizmetek de pêk tê. REST API.
MLOps asta 1 (otomatîka xeta ML): Bi otomatîkkirina pêvajoya ML, armanc ew e ku bi berdewamî modela (CT) perwerde bikin. Hûn dikarin bi vî rengî radestkirina karûbarê pêşbîniya modela domdar pêk bînin.
Bicihkirina me ya tevahî boriyek perwerdehiyê piştrast dike ku model bixweber di hilberînê de bi karanîna daneyên nû yên li ser bingehên tîrêjên boriyê yên çalak têne perwerde kirin.
MLOps asta 2 (otomatîka lûleya CI/CD): Ew yek gav ji asta MLOps re diçe. Ger hûn dixwazin lûleyên di hilberînê de zû û pêbawer nûve bikin, pergalek CI/CD-ya otomatîk a bihêz hewce ye:
- Hûn koda çavkaniyê diafirînin û li seranserê qonaxa CI-ê gelek ceribandinan pêk tînin. Pakêt, çêker, û berhem derketinên qonaxê ne, ku dê di demek paşîn de werin bicîh kirin.
- Berhemên ku ji hêla qonaxa CI ve hatî afirandin di dema qonaxa CD-ê de li hawîrdora armancê têne bicîh kirin. Xetek boriyê ya ku bi pêkanîna modela revîzekirî ve hatî bicîh kirin encama qonaxê ye.
- Berî ku lûle dest bi ceribandinek nû ya ceribandinê bike, zanyarên daneyê divê hîn jî qonaxa analîzkirina daneyan û modelê bi destan bikin.
9. Çi veqetandina statîk ji bicihkirina dînamîk vediqetîne?
Model ji bo offline tê perwerde kirin Daxistina Statîk. Bi gotineke din, em modelê bi rastî carekê perwerde dikin û dûv re jî ji bo demekê bikar tînin. Piştî ku modela herêmî hate perwerde kirin, ew tê hilanîn û ji serverê re tê şandin da ku ji bo hilberîna pêşbîniyên rast-dem were bikar anîn.
Dûv re model wekî nermalava serîlêdanê ya sazkirî tê belavkirin. bernameyek ku destûrê dide berhevkirina daxwazan, wekî mînakek.
Model ji bo serhêl tê perwerde kirin Dabeşkirina Dînamîk. Ango, daneyên nû bi domdarî li pergalê têne zêdekirin, û model bi domdarî tê nûve kirin da ku wê hesab bike.
Wekî encamek, hûn dikarin bi karanîna serverek li ser daxwazê pêşbîniyan bikin. Piştî wê, modela ku wekî xalek dawiya API-yê ku bersivê dide pirsên bikarhêner, bi karanîna çarçoveyek tevnvîrê ve tê peyda kirin tê bikar anîn. Flask an FastAPI.
10. Hûn ji kîjan teknîkên ceribandina hilberînê dizanin?
testkirina hevîrê: Bi pêkanîna ceribandinê li cîhek cûda ji ya hawîrdora wê ya perwerdehiyê, ew modelê rast dike. Bi karanîna metrîkên bijartî, wekî rastbûn, RMSE, hwd., ceribandina hevîrê li ser komek nimûneyên daneyê tê kirin da ku verastkirina modelê were rast kirin.
Testkirina hevîrê dikare li ser cûrbecûr platformên hesabkirinê, wek serverek ceribandinê, serverek dûr, an ewr were kirin. Bi gelemperî, model wekî pelek serialkirî tête peyda kirin, ku wekî objeyek tê barkirin û ji daneyên ceribandinê tê derxistin.
A testkirina / B: Pir caran ji bo analîzkirina kampanyayên kirrûbirrê û her weha ji bo sêwirana karûbaran (malper, sepanên mobîl, hwd.) tê bikar anîn.
Li ser bingeha pargîdanî an operasyonan, nêzîkatiyên statîstîkî têne bikar anîn da ku encamên ceribandina A/B analîz bikin da ku biryar bidin ka kîjan model dê di hilberînê de çêtir bixebite. Bi gelemperî, ceribandina A/B bi awayê jêrîn tête kirin:
- Daneyên zindî an rast-dem li du koman têne dabeş kirin an dabeş kirin, Set A û Set B.
- Daneyên Set A ji modela kevnar re têne şandin, dema ku daneyên Set B ji modela nûvekirî re têne şandin.
- Bi doza karanîna karsaziyê an pêvajoyên ve girêdayî, çend nêzîkatiyên îstatîstîkî dikarin werin bikar anîn da ku performansa modelê binirxînin (mînak, rastbûn, rastbûn, hwd.) da ku diyar bikin ka modela nû (modela B) ji modela kevn (modela A) çêtir e.
- Dûv re em ceribandina hîpoteza statîstîkî dikin: Hîpoteza betal dibêje ku modela nû bandorek li ser nirxa navînî ya nîşaneyên karsaziya ku têne şopandin tune. Li gorî hîpoteza alternatîf, modela nû nirxa navînî ya nîşaneyên karsaziya çavdêriyê zêde dike.
- Di dawiyê de, em dinirxînin ka modela nû di hin KPI-yên karsaziyê de çêtirbûnek girîng encam dide.
Testek siya an qonaxê: Modelek berî ku di hilberînê de were bikar anîn (hawirdora sehneyê) di dubareyek hawîrdora hilberînê de tê nirxandin.
Ev ji bo destnîşankirina performansa modelê bi daneyên rast-dem û pejirandina reseniya modelê girîng e. bi derxistina heman daneyan wekî lûleya hilberînê û radestkirina şaxek pêşkeftî an modelek ku li ser serverek stêrk were ceribandin tête kirin.
Yekane kêmasiya wê ev e ku di encama şaxê pêşkeftinê de ti vebijarkên karsaziyê li ser servera stasyonê nayên kirin an ji bikarhênerên dawîn re xuya nakin.
Berxwedan û performansa modelê dê bi îstatîstîkî ve bi karanîna encamên hawîrdora qonaxê bi karanîna metrîkên guncan were nirxandin.
11. Pêvajoya herikînê ji pêvajoya hevîrê cuda dike?
Em dikarin taybetmendiyên ku em bikar tînin ji bo hilberîna pêşbîniyên xweyên rast-dem bi karanîna du awayên pêvajoyê ve manîpule bikin: batch û stream.
Pêvajoya Batch taybetmendî ji xalek berê ya wextê ji bo tiştek taybetî ye, ku paşê tê bikar anîn da ku pêşbîniyên rast-dem çêbike.
- Li vir, em dikarin hesabên taybetmendiya zirav negirêdayî bikin û daneyan ji bo encamdana bilez amade bikin.
- Lêbelê, taybetmendî, temenek ji ber ku ew di paşerojê de hatine destnîşankirin. Ev dibe ku kêmasiyek mezin be heke pêşbîniya we li ser bûyerên dawîn be. (Mînakî, naskirina danûstendinên xapînok di demek zû de.)
Bi taybetmendiyên weşana nêzîkê rast-ê, ji bo saziyek taybetî, encamname di pêvajoya tîrêjê de li ser komek danûstendinê tête kirin.
- Li vir, bi dayîna modela rast-dem, taybetmendiyên weşana, em dikarin pêşbîniyên rasttir bistînin.
- Lêbelê, binesaziya pêvek ji bo pêvajoyek tîrêjê û ji bo domandina herikên daneyê (Kafka, Kinesis, hwd.) hewce ye. (Apache Flink, Beam, hwd.)
12. Mebesta te ji Perwerdehiya Xizmeta Skew çi ye?
Cûdahiya di navbera performansa dema xizmetkirinê û performansa di dema perwerdehiyê de wekî şikila perwerde-xizmetê tê zanîn. Ev şikil dikare ji hêla faktorên jêrîn ve têne çêkirin:
- Cûdahî di awayê ku hûn daneyan di navbera lûleyên ji bo xizmet û perwerdehiyê de digirin.
- Guhertinek di daneyê de ji perwerdehiya we berbi karûbarê we ve.
- Kanalek bersivê di navbera algorîtma û modela we de.
13. Mebesta te ji Registry Modelê çi ye?
Registry Model depoyek navendî ye ku afirînerên modelê dikarin modelên ku ji bo karanîna di hilberînê de guncan in biweşînin.
Pêşdebir dikarin bi tîm û beşdarên din re hevkariyê bikin da ku temenê hemî modelên di hundurê karsaziyê de bi karanîna qeydkirinê birêve bibin. Modelên perwerdekirî dikarin ji hêla zanyarek daneyê ve li qeydkirina modelê werin barkirin.
Model ji bo ceribandin, erêkirin, û bicihkirina hilberînê piştî ku ew di qeydê de bin têne amadekirin. Wekî din, modelên perwerdekirî ji bo gihîştina bilez ji hêla her serîlêdan an karûbarek yekbûyî ve di nav tomarên modelan de têne hilanîn.
Ji bo ceribandin, nirxandin û bicîhkirina modela hilberînê, pêşveçûna bernameyê û lêkolîner dikarin zû nas bikin û tenê guhertoya çêtirîn a modelên perwerdekirî (li ser bingeha pîvanên nirxandinê) nas bikin û hilbijêrin.
14. Hûn dikarin li ser feydeyên Registry Modelê berfireh bikin?
Li jêr çend awayên ku tomara modelê rêveberiya çerxa jiyanê ya modelê xweş dike hene:
- Ji bo ku bicîhkirin hêsantir bike, ji bo modelên xweyên perwerdekirî hewcedariyên dema xebitandinê û metadata hilînin.
- Divê modelên weyên perwerdekirî, belavkirî, û teqawîtbûyî di depoyek navendî, lêgerîner de bêne tomarkirin, şopandin û guhertokirin.
- Xetên lûleyên otomatîkî biafirînin ku radestkirina domdar, perwerdehî û yekbûna modela hilberîna we gengaz dike.
- Modelên ku nû hatine perwerdekirin (an modelên pêşbazker) yên di hawîrdora sehneyê de bi modelên ku niha di hilberînê de dixebitin (modelên şampiyon) bidin ber hev.
15. Hûn dikarin xebatên teknîka Champion-Challenger rave bikin?
Di hilberînê de bi karanîna teknîka Champion Challenger gengaz e ku meriv biryarên cûda yên xebitandinê ceribandin. Dibe ku we di çarçoveya kirrûbirrê de ceribandina A/B bihîstiye.
Mînakî, dibe ku hûn du xetên mijarê yên cihêreng binivîsin û wan li ser demografyaya mebesta xwe bi rasthatinî belav bikin da ku hûn rêjeya vekirî ya ji bo kampanyaya e-nameyê zêde bikin.
Pergal performansa e-nameyek (ango, çalakiya vekirî ya e-nameyê) li gorî rêza mijara wê tomar dike, dihêle hûn rêjeya vekirî ya her xêza mijarê bidin ber hev da ku diyar bikin ka kîjan ya herî bi bandor e.
Champion-Challenger di vî warî de bi ceribandina A/B re hevber e. Hûn dikarin mantiqa biryarê bikar bînin da ku her encamekê binirxînin û ya herî bi bandor hilbijêrin gava ku hûn bi awayên cihêreng ceribandinê dikin da ku hûn werin hilbijartinek.
Modela herî serkeftî bi şampiyonê re têkildar e. Pêşkêşkarê yekem û navnîşa hevberdanê ya pêşbazan naha li şûna şampiyonê her tiştê ku di qonaxa darvekirinê ya yekem de heye heye.
Şampiyon ji hêla pergalê ve ji bo înfazên gavên kar ên din ve tê hilbijartin.
Dijber bi hev re têne berevajîkirin. Dûv re şampiyonê nû ji hêla dijberê ku encamên herî mezin çêdike ve tê destnîşankirin.
Karên ku di pêvajoya berhevdana şampiyon-pêşkêşker de têkildar in li jêr bi hûrgulî têne navnîş kirin:
- Nirxandina her yek ji modelên hevrik.
- Nirxandina xalên dawî.
- Berhevkirina encamên nirxandinê ji bo damezrandina dijberê serketî.
- Zêdekirina şampiyonê nû li arşîvê
16. Serîlêdanên asta pargîdaniyê yên çerxa jiyanê ya MLOps-ê vebêjin?
Ji bo ku modelên fêrbûna makîneyê têkevin hilberînê pêdivî ye ku em fêrbûna makîneyê wekî tenê ceribandinek dubare rawestin. MLOps yekîtiya endezyariya nermalavê bi fêrbûna makîneyê re ye.
Encama qedandî divê wisa were xeyal kirin. Ji ber vê yekê, kodê ji bo hilberek teknolojîk pêdivî ye ku were ceribandin, fonksiyonel û modular.
MLOps xwedan jiyanek e ku bi herikîna fêrbûna makîneya kevneşopî re tê berhev kirin, ji bilî ku model heya hilberînê di pêvajoyê de tê girtin.
Endezyarên MLOps dûv re çavê xwe li vê yekê digirin da ku pê ewle bibin ku kalîteya modela di hilberînê de ya ku tê armanc kirin e.
Li vir ji bo çend teknolojiyên MLOps-ê hin rewşên karanîna hene:
- Registries Model: Ya ku ew xuya dike ew e. Tîmên mezin modelên guhertoyan di qeydên modelan de hilînin û diparêzin. Tewra vegerandina guhertoyek berê vebijarkek e.
- Firoşgeha Taybetmendiyê: Dema ku meriv bi berhevokên daneya mezintir re mijûl dibe, dibe ku ji bo karên taybetî guhertoyên cihêreng ên danehevên analîtîkî û binkomê hebin. Firoşgehek taybetmendiyê rêgezek pêşkeftî, çêjdar e ku meriv karê amadekirina daneyê ji rêveçûnên berê an ji tîmên din jî bikar tîne.
- Dikanên ji bo Metadata: Girîng e ku meriv metadata bi rêkûpêk di seranserê hilberînê de bişopîne heke daneyên nesazkirî, wekî daneyên wêne û nivîsê, bi serfirazî werin bikar anîn.
Xelasî
Girîng e ku meriv ji bîr neke ku, di pir rewşan de, hevpeyivîn li pergalek digere, lê berendam li çareseriyê digere.
Ya yekem li ser bingeha jêhatîbûna weya teknîkî ye, dema ku ya duyemîn hemî li ser rêbazê ye ku hûn bikar tînin da ku jêhatiya xwe nîşan bidin.
Dema ku hûn bersiv bidin pirsên hevpeyivîna MLOps-ê divê hûn çend proseduran bavêjin da ku ji hevpeyivdar re bibin alîkar ku hûn çêtir fam bikin ka hûn çawa dixwazin pirsgirêka di dest de binirxînin û çareser bikin.
Kêmbûna wan ji ya rast zêdetir li ser reaksiyona nerast e. Çareseriyek çîrokek vedibêje, û pergala we baştirîn nîgara zanîn û kapasîteya we ya ragihandinê ye.
Leave a Reply