Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
- 1. MLOps дегенди эмнени түшүнөсүз?
- 2. Маалымат таануучулар, маалымат инженерлери жана ML инженерлери бири-биринен кандайча айырмаланат?
- 3. MLOps менен ModelOps жана AIOps эмнеси менен айырмаланат?
- 4. MLOpsтин кээ бир пайдасын айтып бере аласызбы?
- 5. MLOps компоненттерин айтып бере аласызбы?
- 6. Маалымат илимин колдонуу кандай тобокелдиктерди жаратат?
- 7. Сиз түшүндүрүп бере аласызбы, модель дрейф деген эмне?
- 8. Сиздин оюңузча, MLOps канча түрдүү жол менен колдонулушу мүмкүн?
- 9. Статикалык жайылтуу динамикалык жайылтуудан эмнеси менен айырмаланат?
- 10. Кандай өндүрүштүк тестирлөө ыкмаларын билесиз?
- 11. Агымды иштетүүнү сериялык иштетүүдөн эмнеси менен айырмалайт?
- 12. Training Service Skew дегенди эмнени түшүнөсүз?
- 13. Үлгү реестри дегенди эмнени түшүнөсүз?
- 14. Үлгү реестринин артыкчылыктары жөнүндө кененирээк айтып бере аласызбы?
- 15. Champion-Challenger техникасынын иштерин түшүндүрүп бере аласызбы?
- 16. MLOps жашоо циклинин ишкана деңгээлиндеги колдонмолорун сүрөттөп бериңиз?
- жыйынтыктоо
Компаниялар коомчулуктун маалыматка жана кызматтарга жеткиликтүүлүгүн жогорулатуу үчүн жасалма интеллект (AI) жана машина үйрөнүү (ML) сыяктуу өнүгүп келе жаткан технологияларды көбүрөөк колдонуп жатышат.
Бул технологиялар банк иши, финансы, чекене соода, өндүрүш, ал тургай саламаттыкты сактоо сыяктуу ар кандай тармактарда көбүрөөк колдонулууда.
Маалымат таануучулар, машина үйрөнүү инженерлери жана жасалма интеллект боюнча инженерлер барган сайын көбөйүп жаткан компаниялардын суроо-талабына ээ.
Мүмкүнчүлүгүн билүү машина үйрөнүү Эгерде сиз ML же MLOps тармактарында иштегиңиз келсе, менеджерлерди жана жалдоочуларды жалдоо сизге бере турган интервью суроолору абдан маанилүү.
Кыялыңыздагы жумушка ээ болуу үчүн сиз бул постто MLOps интервьюсунун айрым суроолоруна кантип жооп берүүнү биле аласыз.
1. MLOps дегенди эмнени түшүнөсүз?
ML моделдерин иштетүү темасы MLOpsтин негизги багыты болуп саналат, ошондой эле Machine Learning Operations деп аталат, AI/DS/ML аренасында өнүгүп жаткан талаа.
MLOps деп аталган программалык камсыздоо инженериясынын жана маданиятынын негизги максаты машинаны үйрөнүү/маалымат таануу моделдерин түзүү жана аларды андан ары ишке киргизүү (Ops) болуп саналат.
Кадимки DevOps жана MLOps белгилүү бир окшоштуктарды бөлүшөт, бирок MLOps да салттуу DevOpsдан абдан айырмаланат.
MLOps маалыматтарга басым жасоо менен жаңы татаалдык катмарын кошот, ал эми DevOps биринчи кезекте абалды билдире албаган кодду жана программалык камсыздоону иштетүүгө багытталган.
ML, Data жана Ops айкалышы MLOpsге анын жалпы аталышын берет (машина үйрөнүү, маалымат инженериясы жана DevOps).
2. Маалымат таануучулар, маалымат инженерлери жана ML инженерлери бири-биринен кандайча айырмаланат?
Менимче, фирмага жараша өзгөрүп турат. Маалыматтарды ташуу жана трансформациялоо, ошондой эле аларды сактоо чөйрөсү маалымат инженерлери тарабынан түзүлөт.
Маалымат илимпоздору маалыматтарды талдоо жана тыянак чыгаруу үчүн илимий жана статистикалык ыкмаларды колдонуу боюнча эксперттер, анын ичинде учурдагы тенденциялардын негизинде келечектеги жүрүм-турум жөнүндө болжолдоолорду жасоо.
Программалык камсыздоо инженерлери бир нече жыл мурун операцияларды изилдеп, жайылтуу инфраструктурасын башкарып жатышкан. Операциялык топтор, тескерисинче, инфраструктураны код катары колдонуп, өнүгүүнү изилдеп жатышты. Бул эки агым тарабынан DevOps позициясы түзүлгөн.
MLOps менен бир категорияда Data Scientist жана маалымат инженери. Маалымат инженерлери моделдин жашоо циклдерин колдоо жана үзгүлтүксүз окутуу үчүн түтүктөрдү түзүү үчүн зарыл болгон инфраструктура жөнүндө билимге ээ болуп жатышат.
Маалымат илимпоздору алардын моделин жайылтуу жана балл алуу мүмкүнчүлүктөрүн өнүктүрүүгө умтулушат.
Өндүрүштүк деңгээлдеги маалымат түтүгү ML инженерлери тарабынан чийки маалыматтарды маалымат илиминин моделине керектүү киргизүүгө айландыруучу инфраструктураны колдонуу менен курулат, моделди жайгаштырат жана иштетет жана ылдыйкы системаларга баллдык маалымат топтомун чыгарат.
Маалымат инженерлери да, маалымат таануучулар да ML инженери болууга жөндөмдүү.
3. MLOps менен ModelOps жана AIOps эмнеси менен айырмаланат?
Аягына чейин куруп жатканда машинаны үйрөнүү алгоритмдери, MLOps бул DevOps тиркемеси, ага маалыматтарды чогултуу, маалыматтарды алдын ала иштетүү, моделди түзүү, өндүрүштө моделди жайылтуу, өндүрүштө моделге мониторинг жүргүзүү жана моделди мезгил-мезгили менен жаңыртуу.
Эрежелерге негизделген моделдер сыяктуу бардык алгоритмдердин аткарылышын башкарууда DevOps колдонуу ModelOps деп аталат.
AI Ops нөлдөн баштап AI колдонмолорун түзүү үчүн DevOps принциптерин колдонууда.
4. MLOpsтин кээ бир пайдасын айтып бере аласызбы?
- Берилиштерди изилдөөчүлөр жана MLOps иштеп чыгуучулары моделдердин үйрөтүлүп, тийиштүү түрдө бааланышын камсыз кылуу үчүн сыноолорду тез арада кайра өткөрө алышат, анткени MLOps MDLC (моделди иштеп чыгуунун жашоо цикли) бардык же көпчүлүк тапшырмаларды/кадамдарды автоматташтырууга жардам берет. Кошумча уруксаттар маалыматтар жана моделдин версиясы.
- MLOps идеяларын иш жүзүндө колдонуу маалымат инженерлерине жана маалымат илимпоздоруна өстүрүлгөн жана тандалып алынган маалымат топтомуна чексиз жетүү мүмкүнчүлүгүн берет, бул моделдердин өнүгүшүн экспоненциалдуу түрдө тездетет.
- Маалымат илимпоздору, эгерде учурдагы итерация моделдердин жана берилиштер топтомдорунун версиясына ээ болуу мүмкүнчүлүгүнүн аркасында күтүүлөрдү актай албаса, жакшыраак иштеген моделге кайра түшө алышат, бул моделдин аудитинин изин кыйла жакшыртат.
- MLOps ыкмалары DevOps'ко таянгандыктан, алар ошондой эле бир катар CI/CD концепцияларын камтыйт, бул коддун сапаты жана ишенимдүүлүгү.
5. MLOps компоненттерин айтып бере аласызбы?
дизайн: MLOps дизайн ой жүгүртүүсүн камтыйт. Маселенин табиятынан баштап, гипотезаларды, архитектураны жана жайгаштырууну текшерүү
Модель куруу: Моделди тестирлөө жана валидация бул кадамдын бир бөлүгү болуп саналат, ошондой эле маалымат инженериясынын түтүктөрү жана эң мыкты машина үйрөнүү системаларын орнотуу үчүн эксперимент.
иш: Модель операциялардын бир бөлүгү катары ишке ашырылышы жана үзгүлтүксүз текшерилип, бааланышы керек. Андан кийин CI/CD процесстери көзөмөлдөнүп, оркестрлөө куралын колдонуу менен башталат.
6. Маалымат илимин колдонуу кандай тобокелдиктерди жаратат?
- Бул компания боюнча моделин масштабдуу кыйын.
- Эскертүүсүз, модель жабылып, иштөөсүн токтотот.
- Көбүнчө, моделдердин тактыгы убакыттын өтүшү менен начарлайт.
- Модель конкреттүү байкоонун негизинде так эмес божомолдорду жасайт, аны андан ары изилдөөгө болбойт.
- Маалымат илимпоздору да моделдерди сакташы керек, бирок алар кымбат.
- Бул тобокелдиктерди азайтуу үчүн MLOps колдонсо болот.
7. Сиз түшүндүрүп бере аласызбы, модель дрейф деген эмне?
Моделдин тыянак чыгаруу фазасынын иштеши (чыныгы дүйнөдөгү маалыматтарды колдонуу менен) анын машыгуу фазасынын көрсөткүчтөрүнөн начарлаганда, бул моделдин дрейфи, ошондой эле идеялардын дрейфи деп аталат (тарыхый, энбелгиленген маалыматтарды колдонуу).
Модельдин иштеши машыгуу жана тейлөө этаптарына салыштырмалуу кыйшайган, ошондуктан "окут/кызмат ийри" деп аталат.
Көптөгөн факторлор, анын ичинде:
- Маалыматтарды бөлүштүрүүнүн негизги жолу өзгөрдү.
- Тренинг аз сандагы категорияларга багытталган, бирок жаңы эле болуп өткөн экологиялык өзгөрүү дагы бир аймакты кошту.
- NLP кыйынчылыктарында, чыныгы дүйнөдөгү маалыматтарда окутуу маалыматтарына караганда пропорционалдуу эмес көп сандагы токендер бар.
- Күтүлбөгөн окуялар, мисалы, COVID-19 эпидемиясы учурунда чогултулган маалыматтар боюнча, COVID-XNUMXга чейинки маалыматтарга негизделген модель бир топ начарраак иштеши болжолдонууда.
Моделдин дрейфти аныктоо үчүн дайыма моделдин иштешине мониторинг жүргүзүү талап кылынат.
Модельди кайра даярдоо дээрлик ар дайым моделдин иштешинин туруктуу төмөндөшү болгон учурда чара катары талап кылынат; төмөндөшүнүн себебин аныктоо жана тиешелүү дарылоо процедураларын колдонуу керек.
8. Сиздин оюңузча, MLOps канча түрдүү жол менен колдонулушу мүмкүн?
MLOps иш жүзүндө колдонуу үчүн үч ыкмасы бар:
MLOps деңгээл 0 (Кол менен процесс): Бул деңгээлде бардык кадамдар, анын ичинде маалыматтарды даярдоо, талдоо жана окутуу кол менен аткарылат. Ар бир этап кол менен жүргүзүлүшү керек, ошондой эле биринен экинчисине өтүү.
Негизги негиз - сиздин маалымат илим тобуңуз тез-тез жаңыланбаган аз сандагы моделдерди гана башкарат.
Натыйжада, Үзгүлтүксүз интеграция (CI) же Үзгүлтүксүз жайылтуу (CD) жок жана кодду тестирлөө адатта скрипттин аткарылышына же блокноттун аткарылышына интеграцияланат, ал эми жайылтуу микросервисте ишке ашат. REST API.
MLOps 1-деңгээл (ML түтүкчөсүн автоматташтыруу): ML процессин автоматташтыруу менен, максат моделди (КТ) үзгүлтүксүз окутуу болуп саналат. Сиз ушундай жол менен үзгүлтүксүз моделди болжолдоо кызматын жеткире аласыз.
Биздин бүтүндөй окуу түтүкчөсүн жайгаштыруу моделдин активдүү түтүк триггерлеринин негизинде жаңы маалыматтарды колдонуу менен өндүрүшкө автоматтык түрдө үйрөтүлүшүн камсыздайт.
MLOps 2-деңгээли (CI/CD түтүгүн автоматташтыруу): Бул MLOps деңгээлинен бир кадам жогору кетет. Эгерде сиз өндүрүштөгү түтүктөрдү тез жана ишенимдүү жаңыртууну кааласаңыз, күчтүү автоматташтырылган CI/CD системасы талап кылынат:
- Сиз баштапкы кодду түзөсүз жана CI баскычында көптөгөн сыноолорду аткарасыз. Пакеттер, аткарылуучу файлдар жана артефакттар кийинчерээк жайылтыла турган сахнанын натыйжалары.
- CI баскычында түзүлгөн артефакттар CD кадамында максаттуу чөйрөгө жайгаштырылат. Ревизияланган моделди ишке ашыруу менен орнотулган түтүк этаптын натыйжасы болуп саналат.
- Түтүк эксперименттин жаңы итерациясын баштаардан мурун, окумуштуулар маалыматтарды жана моделди талдоо фазасын кол менен жасашы керек.
9. Статикалык жайылтуу динамикалык жайылтуудан эмнеси менен айырмаланат?
Модель оффлайн режиминде үйрөтүлгөн Static Deployment. Башкача айтканда, биз моделди так бир жолу үйрөтүп, андан кийин аны бир нече убакытка колдонобуз. Модель жергиликтүү түрдө үйрөтүлгөндөн кийин, ал сакталып, реалдуу убакытта болжолдоолорду жасоо үчүн колдонуу үчүн серверге жөнөтүлөт.
Андан кийин модель орнотула турган колдонмо программасы катары бөлүштүрүлөт. иллюстрация катары суроо-талаптардын пакетин баалоого мүмкүндүк берүүчү программа.
Модель онлайн режиминде үйрөтүлгөн Динамикалык жайылтуу. Башкача айтканда, системага тынымсыз жаңы маалыматтар кошулуп турат жана аны эсепке алуу үчүн модель тынымсыз жаңыланып турат.
Натыйжада, сиз суроо-талап боюнча серверди колдонуп, болжолдоолорду жасай аласыз. Андан кийин, модель колдонуучунун суроо-талаптарына жооп берген API акыркы чекити катары берилүү менен колдонууга киргизилет. Flask же FastAPI.
10. Кандай өндүрүштүк тестирлөө ыкмаларын билесиз?
Пакеттик тестирлөө: Тестти анын машыгуу чөйрөсүнөн айырмаланган шартта өткөрүү менен, ал моделди текшерет. Тактык, RMSE ж.б. сыяктуу тандалган метрикаларды колдонуу менен сериялык тестирлөө моделдин жыйынтыгын текшерүү үчүн маалымат үлгүлөрүнүн тобунда жүргүзүлөт.
Пакеттик тестирлөө тесттик сервер, алыскы сервер же булут сыяктуу ар кандай эсептөө платформаларында жүргүзүлүшү мүмкүн. Адатта, модель серияланган файл катары берилет, ал объект катары жүктөлөт жана тесттик маалыматтардан тыянак чыгарылат.
A / B тести: Ал көбүнчө маркетинг кампанияларын талдоо, ошондой эле кызматтарды (вебсайттар, мобилдик тиркемелер ж.б.) долбоорлоо үчүн колдонулат.
Компаниянын же операциялардын негизинде, кайсы модель өндүрүштө жакшыраак иштей турганын аныктоо үчүн A/B тестирлөөнүн натыйжаларын талдоо үчүн статистикалык ыкмалар колдонулат. Адатта, A/B тестирлөө төмөнкүдөй жол менен жүзөгө ашырылат:
- Жандуу же реалдуу убакыттагы маалыматтар эки топтомго бөлүнөт же сегментацияланат, A Set жана Set B.
- А топтому маалыматтары эскирген моделге, ал эми В топтому маалыматтары жаңыртылган моделге жөнөтүлөт.
- Бизнести колдонуу учуруна же процесстерине жараша жаңы моделдин (Б модели) эски моделден (А модели) ашып түшөрүн аныктоо үчүн моделдин натыйжалуулугун баалоо үчүн (мисалы, тактык, тактык ж.б.) бир нече статистикалык ыкмалар колдонулушу мүмкүн.
- Андан кийин биз статистикалык гипотезаны сынайбыз: Нөлдүк гипотеза жаңы модель көзөмөлдөнүп жаткан бизнес көрсөткүчтөрдүн орточо маанисине эч кандай таасир этпейт дейт. Альтернативдик гипотезага ылайык, жаңы модель бизнестин мониторингинин көрсөткүчтөрүнүн орточо маанисин жогорулатат.
- Акыр-аягы, биз жаңы моделдин натыйжалары бизнестин айрым KPI көрсөткүчтөрүн олуттуу жакшыртууга алып келерин баалайбыз.
Көлөкө же сахналык тест: Модель өндүрүштө колдонулганга чейин өндүрүш чөйрөсүнүн дубликатында бааланат (сценарий чөйрөсү).
Бул реалдуу убакыт маалыматтары менен моделдин иштешин аныктоо жана моделдин ийкемдүүлүгүн текшерүү үчүн абдан маанилүү. Өндүрүш түтүгү сыяктуу эле маалыматтарды чыгаруу жана иштелип чыккан тармакты же стационардык серверде сыналуучу моделди жеткирүү аркылуу ишке ашырылат.
Бирден-бир жетишпеген жагы - стационардык серверде эч кандай бизнес тандоо жасалбайт же иштеп чыгуу бутагынын натыйжасында акыркы колдонуучуларга көрүнбөйт.
Моделдин туруктуулугу жана натыйжалуулугу тиешелүү метрикаларды колдонуу менен стадиялык чөйрөнүн натыйжаларын колдонуу менен статистикалык түрдө бааланат.
11. Агымды иштетүүнү сериялык иштетүүдөн эмнеси менен айырмалайт?
Биз эки иштетүү ыкмасын колдонуп, реалдуу убакытта болжолдоолорду өндүрүү үчүн колдонгон мүнөздөмөлөрдү манипуляциялай алабыз: партия жана агым.
Пакет процесси белгилүү бир объект үчүн убакыттын мурунку чекитиндеги өзгөчөлүктөр, андан кийин реалдуу убакытта болжолдоолорду түзүү үчүн колдонулат.
- Бул жерде биз офлайн режиминде интенсивдүү функцияларды эсептей алабыз жана маалыматтарды тез жыйынтык чыгаруу үчүн даярдай алабыз.
- Өзгөчөлүктөрү, бирок, алар мурда алдын ала белгиленген бери бир жашы. Сиздин прогнозуңуз акыркы окуяларга негизделген болсо, бул чоң кемчилик болушу мүмкүн. (Мисалы, мүмкүн болушунча тез арада алдамчылык бүтүмдөрдү аныктоо.)
Белгилүү бир объект үчүн реалдуу убакыт режиминде агымдык мүмкүнчүлүктөр менен тыянак берилген киргизүүлөрдүн топтому боюнча агымды иштетүүдө жүргүзүлөт.
- Бул жерде, моделге реалдуу убакыт режиминде, агымдык функцияларды берүү менен, биз так божомолдорду ала алабыз.
- Бирок, агымдарды иштетүү жана маалымат агымдарын колдоо үчүн кошумча инфраструктура талап кылынат (Kafka, Kinesis ж.б.). (Apache Flink, Beam ж.б.)
12. Training Service Skew дегенди эмнени түшүнөсүз?
Кызмат көрсөтүүдөгү көрсөткүчтөр менен машыгуу учурундагы көрсөткүчтөрдүн ортосундагы диспропорция тренинг-кызмат көрсөтүүчү ийри деп аталат. Бул кыйроо төмөнкү факторлор менен шартталышы мүмкүн:
- Тейлөө жана окутуу үчүн түтүктөр ортосундагы берилиштерди кантип иштеткениңиздеги айырма.
- Тренингиңизден сиздин кызматыңызга маалымат алмашуу.
- Алгоритмиңиз менен моделиңиздин ортосундагы пикир байланыш каналы.
13. Үлгү реестри дегенди эмнени түшүнөсүз?
Модель реестри моделди жаратуучулар өндүрүштө колдонууга ылайыктуу моделдерди жарыялай турган борбордук репозиторий.
Иштеп чыгуучулар реестрди колдонуу менен бизнестин ичиндеги бардык моделдердин иштөө мөөнөтүн башкаруу үчүн башка командалар жана кызыкдар тараптар менен кызматташа алышат. Үйрөтүлгөн моделдерди маалымат таануучу моделдер реестрине жүктөй алат.
Модельдер реестрде болгондон кийин сыноого, валидацияга жана өндүрүшкө жайылтууга даярдалат. Кошумчалай кетсек, үйрөтүлгөн моделдер ар кандай интеграцияланган тиркеме же кызмат аркылуу тез жетүү үчүн модель реестринде сакталат.
Модельди сыноо, баалоо жана өндүрүшкө жайылтуу үчүн, программа иштеп чыгуучулар жана рецензенттер үйрөтүлгөн моделдердин эң жакшы версиясын (баалоо критерийлеринин негизинде) тез эле таанып, тандай алышат.
14. Үлгү реестринин артыкчылыктары жөнүндө кененирээк айтып бере аласызбы?
Төмөндө моделдик реестр моделдин жашоо циклин башкарууну жөнөкөйлөштүрө турган кээ бир жолдор бар:
- Жайгаштырууну жеңилдетүү үчүн, үйрөтүлгөн моделдериңиздин иштөө убактысынын талаптарын жана метадайындарын сактаңыз.
- Үйрөтүлгөн, орнотулган жана пенсияга чыккан моделдериңиз борборлоштурулган, изделүүчү репозиторийде катталып, көзөмөлдөнүп, версиялары болушу керек.
- Өндүрүш моделиңизди үзгүлтүксүз жеткирүүгө, окутууга жана интеграциялоого мүмкүндүк берүүчү автоматташтырылган түтүктөрдү түзүңүз.
- Сценарий чөйрөсүндөгү жаңы үйрөтүлгөн моделдерди (же атаандаш моделдерди) учурда өндүрүштө иштеп жаткан моделдер менен (чемпион моделдер) салыштырыңыз.
15. Champion-Challenger техникасынын иштерин түшүндүрүп бере аласызбы?
Champion Challenger ыкмасын колдонуу менен өндүрүштө ар кандай оперативдүү чечимдерди сынап көрүүгө болот. Сиз маркетинг контекстинде A/B тестирлөө жөнүндө уккандырсыз.
Мисалы, сиз электрондук почта кампаниясы үчүн ачык ченди максималдаштыруу үчүн эки башка тема саптарын жазып, аларды максаттуу демографияңызга туш келди тарата аласыз.
Система электрондук почтанын натыйжалуулугун (б.а., электрондук почтаны ачуу аракетин) анын темасына карата журналга жазып, кайсынысы эң натыйжалуу экенин аныктоо үчүн ар бир теманын ачык ылдамдыгын салыштырууга мүмкүндүк берет.
Champion-Challenger бул жагынан A/B тестирлөө менен салыштырууга болот. Ар бир жыйынтыкты баалоо үчүн чечим логикасын колдоно аласыз жана тандоого келүү үчүн ар кандай ыкмалар менен эксперимент кылып, эң натыйжалуусун тандай аласыз.
Эң ийгиликтүү модель чемпионго тиешелүү. Биринчи атаандаш жана атаандаштардын дал келген тизмеси эми чемпиондун ордуна биринчи аткаруу фазасында болгон нерселердин баары.
Чемпион кийинки жумуш кадамдарын аткаруу үчүн система тарабынан тандалат.
Талапкерлер бири-бирине карама-каршы келет. Жаңы чемпион андан кийин эң чоң натыйжа берген атаандаш тарабынан аныкталат.
Чемпион-челленджерди салыштыруу процессине катышкан милдеттер төмөндө кененирээк келтирилген:
- Атаандаш моделдердин ар бирине баа берүү.
- Акыркы упайларды баалоо.
- Жеңүүчү атаандашты аныктоо үчүн баалоо жыйынтыгын салыштыруу.
- Архивге жаңы чемпион кошулду
16. MLOps жашоо циклинин ишкана деңгээлиндеги колдонмолорун сүрөттөп бериңиз?
Машина үйрөнүү моделдери өндүрүшкө кириши үчүн биз машина үйрөнүүнү итеративдик эксперимент катары кароону токтотушубуз керек. MLOps бул машина үйрөнүү менен программалык камсыздоонун бирикмеси.
Аякталган натыйжаны ушундай элестетүү керек. Ошондуктан, технологиялык продукт үчүн код сыноодон, функционалдык жана модулдук болушу керек.
MLOps моделдин өндүрүшкө чейин процессте сакталышын кошпогондо, кадимки машинаны үйрөнүү агымы менен салыштырууга болот.
Андан кийин MLOps инженерлери өндүрүштөгү моделдин сапаты көздөлгөнүнө ынануу үчүн буга көз салышат.
Бул жерде бир нече MLOps технологияларын колдонуу учурлары келтирилген:
- Модель реестрлери: Бул көрүнөт. Чоңураак командалар модель реестринде версия моделдерин сактап жана көзөмөлдөп турушат. Ал тургай, мурунку версияга кайтып баруу - бул вариант.
- Функциялар дүкөнү: Чоңураак маалымат топтомдору менен иштөөдө, конкреттүү тапшырмалар үчүн аналитикалык маалымат топтомдорунун жана кичи топтомдорунун айырмаланган версиялары болушу мүмкүн. Функциялар дүкөнү - бул мурунку же башка командалардан маалыматтарды даярдоо ишин колдонуунун эң алдыңкы, даамдуу жолу.
- Метаберилиштер үчүн дүкөндөр: Сүрөт жана текст маалыматтары сыяктуу структураланбаган маалыматтар ийгиликтүү колдонула турган болсо, өндүрүш учурунда метадайындарды туура көзөмөлдөө өтө маанилүү.
жыйынтыктоо
Көпчүлүк учурларда интервью алуучу системаны издеп жатканын, ал эми талапкер чечимди издеп жатканын эстен чыгарбоо абдан маанилүү.
Биринчиси сиздин техникалык жөндөмүңүзгө негизделет, ал эми экинчиси сиздин компетенттүүлүгүңүздү көрсөтүү үчүн колдонгон ыкмаңызга байланыштуу.
MLOps интервью суроолоруна жооп берип жатып, интервью алуучуга сиз кандайча баалоону жана көйгөйдү чечүүнү каалап жатканыңызды жакшыраак түшүнүүгө жардам берүү үчүн бир нече процедуралар бар.
Алардын концентрациясы туура реакцияга караганда туура эмес реакцияда көбүрөөк болот. Чечим окуяны айтып берет жана сиздин тутумуңуз сиздин билимиңиздин жана баарлашуу мүмкүнчүлүгүңүздүн эң жакшы иллюстрациясы болуп саналат.
Таштап Жооп