ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
- 1. ທ່ານໝາຍເຖິງຫຍັງໂດຍ MLOps?
- 2. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ແລະວິສະວະກອນ ML ແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ?
- 3. ສິ່ງທີ່ຈໍາແນກ MLOps ຈາກ ModelOps ແລະ AIOps?
- 4. ທ່ານສາມາດບອກຂ້າພະເຈົ້າບາງຜົນປະໂຫຍດຂອງ MLOps ໄດ້ບໍ?
- 5. ທ່ານສາມາດບອກຂ້າພະເຈົ້າກ່ຽວກັບອົງປະກອບຂອງ MLOps ໄດ້ບໍ?
- 6. ຄວາມສ່ຽງອັນໃດມາຈາກການໃຊ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ?
- 7. ທ່ານສາມາດອະທິບາຍໄດ້, ແມ່ນຫຍັງຄືການລອຍຕົວແບບ?
- 8. ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງເຈົ້າອາດໃຊ້ MLOps ໄດ້ຫຼາຍວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ?
- 9. ອັນໃດທີ່ແຍກການນຳໃຊ້ແບບຄົງທີ່ອອກຈາກການນຳໃຊ້ແບບເຄື່ອນໄຫວ?
- 10. ເຕັກນິກການທົດສອບການຜະລິດອັນໃດທີ່ທ່ານຮູ້ຈັກ?
- 11. ສິ່ງທີ່ແຍກແຍະການປະມວນຜົນກະແສຈາກການປະມວນຜົນເປັນຊຸດ?
- 12. ການຝຶກອົບຮົມຮັບໃຊ້ Skew ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?
- 13. ເຈົ້າໝາຍເຖິງການລົງທະບຽນຕົວແບບ?
- 14. ທ່ານສາມາດອະທິບາຍລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງ Model Registry ໄດ້ບໍ?
- 15. ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍເຕັກນິກ Champion-Challenger ໄດ້ບໍ?
- 16. ອະທິບາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກລະດັບວິສາຫະກິດຂອງວົງຈອນຊີວິດຂອງ MLOps?
- ສະຫຼຸບ
ບໍລິສັດກໍາລັງໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ເລື້ອຍໆເພື່ອເພີ່ມການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແລະການບໍລິການຂອງປະຊາຊົນ.
ເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຫຼາຍຂະແໜງການ, ລວມທັງການທະນາຄານ, ການເງິນ, ການຂາຍຍ່ອຍ, ການຜະລິດ, ແລະແມ້ກະທັ້ງການດູແລສຸຂະພາບ.
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະວິສະວະກອນໃນປັນຍາປະດິດແມ່ນມີຄວາມຕ້ອງການຈາກຈໍານວນບໍລິສັດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.
ຮູ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ຄໍາຖາມສໍາພາດການດໍາເນີນງານທີ່ຜູ້ຈັດການຈ້າງແລະຜູ້ຮັບຈ້າງສາມາດສົ່ງໃຫ້ທ່ານເປັນສິ່ງຈໍາເປັນຖ້າທ່ານຕ້ອງການເຮັດວຽກຢູ່ໃນສາຂາ ML ຫຼື MLOps.
ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ວິທີການຕອບບາງຄໍາຖາມສໍາພາດຂອງ MLOps ໃນຫົວຂໍ້ນີ້ໃນຂະນະທີ່ທ່ານເຮັດວຽກໄປສູ່ການໄດ້ຮັບວຽກຝັນຂອງທ່ານ.
1. ທ່ານໝາຍເຖິງຫຍັງໂດຍ MLOps?
ຫົວຂໍ້ຂອງການປະຕິບັດແບບຈໍາລອງ ML ແມ່ນຈຸດສຸມຂອງ MLOps, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າການດໍາເນີນງານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ພາກສະຫນາມທີ່ກໍາລັງພັດທະນາຢູ່ໃນສະຫນາມກິລາ AI / DS / ML ທີ່ສໍາຄັນ.
ເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍຂອງວິທີການວິສະວະກໍາຊອບແວແລະວັດທະນະທໍາທີ່ເອີ້ນວ່າ MLOps ແມ່ນເພື່ອປະສົມປະສານການສ້າງແບບຈໍາລອງຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ / ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະການດໍາເນີນການຕໍ່ໄປ (Ops).
Conventional DevOps ແລະ MLOps ມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນບາງຢ່າງ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, MLOps ຍັງແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກ DevOps ແບບດັ້ງເດີມ.
MLOps ເພີ່ມຄວາມຊັບຊ້ອນຊັ້ນໃຫມ່ໂດຍການສຸມໃສ່ຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ DevOps ຕົ້ນຕໍແມ່ນສຸມໃສ່ການດໍາເນີນການລະຫັດແລະການປ່ອຍຊອບແວທີ່ບໍ່ສາມາດສະແດງໄດ້.
ການປະສົມປະສານຂອງ ML, Data, ແລະ Ops ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ MLOps ເປັນຊື່ທົ່ວໄປຂອງມັນ (ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນ, ແລະ DevOps).
2. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ແລະວິສະວະກອນ ML ແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ?
ມັນແຕກຕ່າງກັນ, ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງຂ້ອຍ, ຂຶ້ນກັບບໍລິສັດ. ສະພາບແວດລ້ອມສໍາລັບການຂົນສົ່ງແລະການຫັນປ່ຽນຂອງຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການເກັບຮັກສາຂອງມັນ, ແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໂດຍວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ.
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກທາງວິທະຍາສາດແລະສະຖິຕິເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະສະຫຼຸບ, ລວມທັງການຄາດເດົາກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາໃນອະນາຄົດໂດຍອີງໃສ່ແນວໂນ້ມທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນ.
ວິສະວະກອນຊອບແວໄດ້ສຶກສາການດໍາເນີນງານແລະການຄຸ້ມຄອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງການນໍາໃຊ້ສອງສາມປີກ່ອນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ທີມງານ Ops ກໍາລັງສຶກສາການພັດທະນາໃນຂະນະທີ່ນໍາໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານເປັນລະຫັດ. ຕໍາແຫນ່ງ DevOps ຖືກຜະລິດໂດຍສອງສາຍນີ້.
MLOps ຢູ່ໃນປະເພດດຽວກັນກັບ Data Scientist ແລະວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ. ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນກໍາລັງໄດ້ຮັບຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນວົງຈອນຊີວິດຂອງຕົວແບບແລະສ້າງທໍ່ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຊອກຫາວິທີການພັດທະນາຕົວແບບຈໍາລອງແລະຄວາມສາມາດໃນການໃຫ້ຄະແນນຂອງພວກເຂົາ.
ທໍ່ຂໍ້ມູນລະດັບການຜະລິດຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍວິສະວະກອນ ML ໂດຍນໍາໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເຂົ້າໄປໃນວັດສະດຸປ້ອນທີ່ຕ້ອງການໂດຍຕົວແບບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ໂຮດແລະແລ່ນແບບຈໍາລອງ, ແລະສົ່ງຂໍ້ມູນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄະແນນໄປສູ່ລະບົບລຸ່ມ.
ທັງວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ ແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີຄວາມສາມາດກາຍເປັນວິສະວະກອນ ML ໄດ້.
3. ສິ່ງທີ່ຈໍາແນກ MLOps ຈາກ ModelOps ແລະ AIOps?
ໃນເວລາທີ່ການກໍ່ສ້າງ end-to-end ສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, MLOps ເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ DevOps ທີ່ປະກອບມີການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນການປຸງແຕ່ງ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງ, ການປະຕິບັດຕົວແບບໃນການຜະລິດ, ການຕິດຕາມແບບຈໍາລອງໃນການຜະລິດ, ແລະການຍົກລະດັບໄລຍະເວລາຂອງຕົວແບບ.
ການນຳໃຊ້ DevOps ໃນການຈັດການການປະຕິບັດທັງໝົດຂອງ algorithms ເຊັ່ນວ່າ Rule-Based Models ເອີ້ນວ່າ ModelOps.
AI Ops ກໍາລັງໃຊ້ຫຼັກການ DevOps ເພື່ອສ້າງແອັບຯ AI ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.
4. ທ່ານສາມາດບອກຂ້າພະເຈົ້າບາງຜົນປະໂຫຍດຂອງ MLOps ໄດ້ບໍ?
- ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະຜູ້ພັດທະນາ MLOps ສາມາດດໍາເນີນການທົດລອງຄືນໃໝ່ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຕົວແບບຕ່າງໆໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການປະເມີນຢ່າງເໝາະສົມ ເນື່ອງຈາກ MLOps ຊ່ວຍໃຫ້ວຽກງານ/ຂັ້ນຕອນທັງໝົດ ຫຼື ເກືອບທັງໝົດໃນ MDLC (ວົງຈອນການພັດທະນາຕົວແບບ). ນອກຈາກນັ້ນຍັງອະນຸຍາດ ຂໍ້ມູນ ແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງ.
- ການວາງແນວຄວາມຄິດຂອງ MLOps ເຂົ້າໃນການປະຕິບັດເຮັດໃຫ້ນັກວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ ແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີການເຂົ້າເຖິງແບບບໍ່ຈຳກັດຕໍ່ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ປູກຝັງ ແລະ ຄັດສັນມາ, ເຊິ່ງເລັ່ງການພັດທະນາແບບຈໍາລອງ.
- ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈະສາມາດກັບຄືນໄປກັບຕົວແບບທີ່ປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າຖ້າການເຮັດຊ້ໍາກັນໃນປະຈຸບັນບໍ່ຂຶ້ນກັບຄວາມຄາດຫວັງຍ້ອນຄວາມສາມາດໃນການມີແບບຈໍາລອງແລະຊຸດຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍປັບປຸງເສັ້ນທາງການກວດສອບແບບຈໍາລອງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
- ຍ້ອນວ່າວິທີການ MLOps ອີງໃສ່ DevOps ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ພວກເຂົາຍັງລວມເອົາແນວຄວາມຄິດຂອງ CI / CD ຈໍານວນໜຶ່ງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍເສີມສ້າງ. ຄຸນນະພາບແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງລະຫັດ.
5. ທ່ານສາມາດບອກຂ້າພະເຈົ້າກ່ຽວກັບອົງປະກອບຂອງ MLOps ໄດ້ບໍ?
ການອອກແບບ: MLOps ປະກອບມີແນວຄິດການອອກແບບຫຼາຍ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍລັກສະນະຂອງບັນຫາ, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ, ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ, ແລະການປະຕິບັດ
ການສ້າງແບບຈໍາລອງ: ການທົດສອບແບບຈໍາລອງແລະການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຂັ້ນຕອນນີ້, ພ້ອມກັບທໍ່ວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນແລະການທົດລອງເພື່ອຕັ້ງຄ່າລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ດີທີ່ສຸດ.
ການດໍາເນີນງານ: ຮູບແບບຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະຕິບັດເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການດໍາເນີນງານແລະສືບຕໍ່ກວດກາແລະປະເມີນຜົນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂະບວນການ CI/CD ຈະຖືກຕິດຕາມ ແລະເລີ່ມນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືການປະສານສຽງ.
6. ຄວາມສ່ຽງອັນໃດມາຈາກການໃຊ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ?
- ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະຂະຫນາດຕົວແບບໃນທົ່ວບໍລິສັດ.
- ໂດຍບໍ່ມີການເຕືອນໄພ, ຕົວແບບຈະປິດແລະຢຸດເຊົາການເຮັດວຽກ.
- ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແບບຈໍາລອງໄດ້ຮ້າຍແຮງຂຶ້ນຕາມເວລາ.
- ຮູບແບບດັ່ງກ່າວເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໂດຍອີງໃສ່ການສັງເກດສະເພາະທີ່ບໍ່ສາມາດກວດສອບໄດ້ຕື່ມອີກ.
- ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຄວນຮັກສາແບບຈໍາລອງ, ແຕ່ພວກມັນມີລາຄາແພງ.
- MLOps ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້.
7. ທ່ານສາມາດອະທິບາຍໄດ້, ແມ່ນຫຍັງຄືການລອຍຕົວແບບ?
ເມື່ອການປະຕິບັດໄລຍະການສົມມຸດຕິຖານຂອງຕົວແບບ (ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ) ຫຼຸດລົງຈາກການປະຕິບັດໄລຍະການຝຶກອົບຮົມຂອງມັນ, ນີ້ເອີ້ນວ່າການລອຍຕົວແບບ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ drift ຄວາມຄິດ (ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ, ປ້າຍຊື່).
ການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບແມ່ນ skewed ໃນການປຽບທຽບກັບໄລຍະການຝຶກອົບຮົມແລະການຮັບໃຊ້, ເພາະສະນັ້ນຈຶ່ງເອີ້ນວ່າ "ການຝຶກອົບຮົມ / ຮັບໃຊ້ skew."
ປັດໃຈຈໍານວນຫຼາຍ, ລວມທັງ:
- ວິທີການພື້ນຖານທີ່ຂໍ້ມູນຖືກແຈກຢາຍໄດ້ປ່ຽນແປງ.
- ການຝຶກອົບຮົມໄດ້ສຸມໃສ່ການຈໍານວນນ້ອຍຂອງປະເພດ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການປ່ຽນແປງດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ພຽງແຕ່ໄດ້ຈັດຂຶ້ນໃນພື້ນທີ່ອື່ນ.
- ໃນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຂອງ NLP, ຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງມີຈໍານວນຕົວເລກຂອງ tokens ຫຼາຍກ່ວາຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.
- ເຫດການທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ, ເຊັ່ນ: ຮູບແບບທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນກ່ອນການລະບາດຂອງ COVID-19 ທີ່ຖືກຄາດຄະເນວ່າຈະປະຕິບັດໄດ້ຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກຳໃນລະຫວ່າງການລະບາດຂອງ COVID-XNUMX.
ການຕິດຕາມການປະຕິບັດຕົວແບບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອກໍານົດການລອຍຕົວແບບ.
ການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບແມ່ນເກືອບສະເຫມີຕ້ອງການເປັນການແກ້ໄຂໃນເວລາທີ່ມີການຫຼຸດລົງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການປະຕິບັດຕົວແບບ; ເຫດຜົນຂອງການຫຼຸດລົງຕ້ອງໄດ້ຮັບການກໍານົດແລະຂັ້ນຕອນການປິ່ນປົວທີ່ເຫມາະສົມຕ້ອງຖືກນໍາໃຊ້.
8. ໃນຄວາມຄິດເຫັນຂອງເຈົ້າອາດໃຊ້ MLOps ໄດ້ຫຼາຍວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ?
ມີສາມວິທີໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ MLOps:
MLOps ລະດັບ 0 (ຂະບວນການຄູ່ມື): ໃນລະດັບນີ້, ຂັ້ນຕອນທັງໝົດ - ລວມທັງການກະກຽມຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະ, ແລະການຝຶກອົບຮົມ - ແມ່ນປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງ. ແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຫັນປ່ຽນຈາກຫນຶ່ງໄປຫາຕໍ່ໄປ.
ຫຼັກຖານພື້ນຖານແມ່ນວ່າທີມງານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານພຽງແຕ່ຈັດການຕົວແບບຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງເລື້ອຍໆ.
ດັ່ງນັ້ນ, ບໍ່ມີການລວມຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (CI) ຫຼືການນໍາໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (CD), ແລະການທົດສອບລະຫັດແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວປະສົມປະສານເຂົ້າໃນການປະຕິບັດສະຄິບຫຼືການປະຕິບັດປື້ມບັນທຶກ, ດ້ວຍການນໍາໄປໃຊ້ໃນ microservice ກັບ a. REST API.
MLOps ລະດັບ 1 (ອັດຕະໂນມັດຂອງທໍ່ ML): ໂດຍການອັດຕະໂນມັດຂະບວນການ ML, ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ (CT). ທ່ານສາມາດເຮັດສໍາເລັດການບໍລິການການຄາດຄະເນແບບຕໍ່ເນື່ອງໃນວິທີການນີ້.
ການນຳໃຊ້ທໍ່ຝຶກອົບຮົມທັງໝົດຂອງພວກເຮົາຮັບປະກັນວ່າຕົວແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມອັດຕະໂນມັດໃນການຜະລິດໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນໃໝ່ໂດຍອີງໃສ່ການກະຕຸ້ນທໍ່ສົ່ງຕໍ່.
MLOps ລະດັບ 2 (ອັດຕະໂນມັດຂອງທໍ່ CI/CD): ມັນໄປຫນຶ່ງຂັ້ນຕອນຂ້າງເທິງລະດັບ MLOps. ລະບົບ CI/CD ອັດຕະໂນມັດທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນຕ້ອງການຖ້າຫາກວ່າທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະປັບປຸງທໍ່ໃນການຜະລິດຢ່າງວ່ອງໄວແລະເຊື່ອຖືໄດ້:
- ທ່ານສ້າງລະຫັດແຫຼ່ງແລະປະຕິບັດການທົດສອບຈໍານວນຫລາຍໃນທົ່ວຂັ້ນຕອນ CI. ການຫຸ້ມຫໍ່, ປະຕິບັດໄດ້, ແລະສິ່ງປະດິດແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບຂອງເວທີ, ເຊິ່ງຈະຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນເວລາຕໍ່ມາ.
- ວັດຖຸປະດິດສ້າງໂດຍຂັ້ນຕອນ CI ໄດ້ຖືກນໍາໄປໃຊ້ກັບສະພາບແວດລ້ອມເປົ້າຫມາຍໃນລະຫວ່າງຂັ້ນຕອນ CD. ທໍ່ສົ່ງຕໍ່ທີ່ມີການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຕົວແບບສະບັບປັບປຸງແມ່ນຜົນຜະລິດຂອງຂັ້ນຕອນ.
- ກ່ອນທີ່ທໍ່ຈະເລີ່ມການທົດລອງອີກຄັ້ງໃໝ່, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຍັງຕ້ອງໄດ້ເຮັດຂັ້ນຕອນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະຕົວແບບດ້ວຍຕົນເອງ.
9. ອັນໃດທີ່ແຍກການນຳໃຊ້ແບບຄົງທີ່ອອກຈາກການນຳໃຊ້ແບບເຄື່ອນໄຫວ?
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມ offline ສໍາລັບ ການນຳໃຊ້ແບບຄົງທີ່. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ພວກເຮົາຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຢ່າງແນ່ນອນຫນຶ່ງຄັ້ງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນນໍາໃຊ້ມັນເປັນເວລາຫນຶ່ງ. ຫຼັງຈາກຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ມັນຖືກເກັບໄວ້ແລະຖືກສົ່ງໄປຫາເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເພື່ອນໍາໃຊ້ໃນການຜະລິດການຄາດຄະເນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກແຈກຢາຍເປັນຊອບແວຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສາມາດຕິດຕັ້ງໄດ້. ໂຄງການທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບການໃຫ້ຄະແນນ batch ຂອງຄໍາຮ້ອງຂໍ, ເປັນຕົວຢ່າງ.
ຮູບແບບແມ່ນການຝຶກອົບຮົມອອນໄລນ໌ສໍາລັບການ ການນຳໃຊ້ແບບໄດນາມິກ. ນັ້ນແມ່ນ, ຂໍ້ມູນໃຫມ່ໄດ້ຖືກເພີ່ມເຂົ້າໃນລະບົບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະຕົວແບບໄດ້ຖືກປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອບັນຊີຂອງມັນ.
ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດເຮັດການຄາດເດົາໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຕາມຄວາມຕ້ອງການ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກນໍາໄປໃຊ້ໂດຍການສະຫນອງເປັນຈຸດສິ້ນສຸດຂອງ API ທີ່ມີປະຕິກິລິຍາຕໍ່ການສອບຖາມຂອງຜູ້ໃຊ້, ໂດຍໃຊ້ກອບເວັບເຊັ່ນ: Flask ຫຼື FastAPI.
10. ເຕັກນິກການທົດສອບການຜະລິດອັນໃດທີ່ທ່ານຮູ້ຈັກ?
ການທົດສອບຊຸດ: ໂດຍການດໍາເນີນການທົດສອບໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງຈາກສະພາບແວດລ້ອມການຝຶກອົບຮົມຂອງມັນ, ມັນກວດສອບຕົວແບບ. ການນໍາໃຊ້ metrics ຂອງທາງເລືອກ, ເຊັ່ນ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, RMSE, ແລະອື່ນໆ, ການທົດສອບ batch ແມ່ນເຮັດຢູ່ໃນກຸ່ມຂອງຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນເພື່ອກວດສອບການ inference ຮູບແບບ.
ການທົດສອບ batch ສາມາດດໍາເນີນຢູ່ໃນຫຼາຍໆເວທີຄອມພິວເຕີ້, ເຊັ່ນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍການທົດສອບ, ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຫ່າງໄກສອກຫຼີກ, ຫຼືຟັງ. ໂດຍປົກກະຕິ, ຮູບແບບແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ເປັນໄຟລ໌ serialized, ເຊິ່ງ loaded ເປັນວັດຖຸແລະ inferred ຈາກຂໍ້ມູນການທົດສອບ.
A ການທົດສອບ / B: ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆສໍາລັບການວິເຄາະການໂຄສະນາການຕະຫຼາດເຊັ່ນດຽວກັນກັບການອອກແບບການບໍລິການ (ເວັບໄຊທ໌, ແອັບພລິເຄຊັນມືຖື, ແລະອື່ນໆ).
ອີງຕາມບໍລິສັດຫຼືການດໍາເນີນງານ, ວິທີການສະຖິຕິຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະຜົນຂອງການທົດສອບ A / B ເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າຕົວແບບໃດຈະເຮັດວຽກທີ່ດີກວ່າໃນການຜະລິດ. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ, ການທົດສອບ A/B ແມ່ນເຮັດດ້ວຍວິທີຕໍ່ໄປນີ້:
- ຂໍ້ມູນສົດ ຫຼືເວລາຈິງແບ່ງອອກເປັນສອງຊຸດ, ຊຸດ A ແລະ ຊຸດ B.
- ຂໍ້ມູນຊຸດ A ຖືກສົ່ງໄປຫາຕົວແບບທີ່ລ້າສະໄຫມ, ໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ມູນຊຸດ B ຖືກສົ່ງໄປຫາຕົວແບບທີ່ຖືກປັບປຸງ.
- ອີງຕາມກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທຸລະກິດຫຼືຂະບວນການ, ວິທີການສະຖິຕິຈໍານວນຫນຶ່ງສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອປະເມີນການປະຕິບັດຕົວແບບ (ຕົວຢ່າງ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມແມ່ນຍໍາ, ແລະອື່ນໆ) ເພື່ອກໍານົດວ່າຮູບແບບໃຫມ່ (ແບບ B) ດີກວ່າຮູບແບບເກົ່າ (ແບບ A).
- ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາເຮັດການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານທາງສະຖິຕິ: ການສົມມຸດຕິຖານ null ເວົ້າວ່າຮູບແບບໃຫມ່ບໍ່ມີຜົນຕໍ່ມູນຄ່າສະເລ່ຍຂອງຕົວຊີ້ວັດທຸລະກິດທີ່ຖືກກວດສອບ. ອີງຕາມການສົມມຸດຕິຖານທາງເລືອກ, ຮູບແບບໃຫມ່ເພີ່ມມູນຄ່າສະເລ່ຍຂອງຕົວຊີ້ວັດທຸລະກິດການຕິດຕາມ.
- ສຸດທ້າຍ, ພວກເຮົາປະເມີນວ່າຮູບແບບໃຫມ່ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການປັບປຸງທີ່ສໍາຄັນໃນ KPIs ທຸລະກິດບາງຢ່າງ.
ເງົາ ຫຼື ການທົດສອບຂັ້ນຕອນ: ແບບຈໍາລອງໄດ້ຖືກປະເມີນໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດຊໍ້າກັນກ່ອນທີ່ຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຜະລິດ (ສະພາບແວດລ້ອມຂັ້ນຕອນ).
ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບການກໍານົດການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບດ້ວຍຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະການກວດສອບຄວາມທົນທານຂອງຕົວແບບ. ຖືກປະຕິບັດໂດຍການອ້າງເຖິງຂໍ້ມູນດຽວກັນກັບທໍ່ການຜະລິດແລະສົ່ງສາຂາທີ່ພັດທະນາຫຼືຮູບແບບທີ່ຈະທົດສອບຢູ່ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງຂັ້ນຕອນ.
ຂໍ້ບົກຜ່ອງອັນດຽວແມ່ນວ່າບໍ່ມີທາງເລືອກທາງທຸລະກິດຈະເຮັດຢູ່ໃນເຊີຟເວີ staging ຫຼືເຫັນໄດ້ໂດຍຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍເປັນຜົນມາຈາກສາຂາການພັດທະນາ.
ຄວາມຢືດຢຸ່ນແລະການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບຈະຖືກປະເມີນໂດຍສະຖິຕິໂດຍນໍາໃຊ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງສະພາບແວດລ້ອມຂັ້ນຕອນໂດຍນໍາໃຊ້ຕົວຊີ້ບອກທີ່ເຫມາະສົມ.
11. ສິ່ງທີ່ແຍກແຍະການປະມວນຜົນກະແສຈາກການປະມວນຜົນເປັນຊຸດ?
ພວກເຮົາສາມາດຫມູນໃຊ້ຄຸນລັກສະນະທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ເພື່ອຜະລິດການຄາດຄະເນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຂອງພວກເຮົາໂດຍໃຊ້ສອງວິທີການປຸງແຕ່ງ: batch ແລະ stream.
ຂະບວນການ batch ຄຸນສົມບັດຈາກຈຸດກ່ອນໜ້າໃນເວລາສຳລັບວັດຖຸສະເພາະ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອສ້າງການຄາດເດົາໃນເວລາຈິງ.
- ທີ່ນີ້, ພວກເຮົາສາມາດເຮັດການຄິດໄລ່ຄຸນນະສົມບັດແບບສຸມ offline ແລະມີຂໍ້ມູນກະກຽມສໍາລັບການ inference ໄວ.
- ລັກສະນະ, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ອາຍຸນັບຕັ້ງແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າໃນອະດີດ. ນີ້ອາດຈະເປັນຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ສໍາຄັນຖ້າຫາກວ່າການຄາດຄະເນຂອງທ່ານແມ່ນອີງໃສ່ການປະກົດຕົວທີ່ຜ່ານມາ. (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການກໍານົດການເຮັດທຸລະກໍາການສໍ້ໂກງທັນທີທີ່ເປັນໄປໄດ້.)
ດ້ວຍຄຸນສົມບັດການຖ່າຍທອດແບບສົດໆໃກ້ໆກັບໜ່ວຍງານສະເພາະໃດໜຶ່ງ, ການສະຫຼຸບແມ່ນດຳເນີນໃນການປະມວນຜົນກະແສໃນຊຸດວັດສະດຸປ້ອນທີ່ໃຫ້ໄວ້.
- ທີ່ນີ້, ໂດຍການໃຫ້ຕົວແບບໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ລັກສະນະການຖ່າຍທອດ, ພວກເຮົາສາມາດໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
- ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານເພີ່ມເຕີມແມ່ນຕ້ອງການສໍາລັບການປຸງແຕ່ງນ້ໍາແລະເພື່ອຮັກສາສາຍນ້ໍາຂໍ້ມູນ (Kafka, Kinesis, ແລະອື່ນໆ). (Apache Flink, Beam, ແລະອື່ນໆ)
12. ການຝຶກອົບຮົມຮັບໃຊ້ Skew ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?
ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການປະຕິບັດໃນເວລາຮັບໃຊ້ແລະການປະຕິບັດໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມແມ່ນເອີ້ນວ່າ skew ການຝຶກອົບຮົມ. ພາວະແຊກຊ້ອນນີ້ສາມາດຖືກກະຕຸ້ນໂດຍປັດໃຈຕໍ່ໄປນີ້:
- ຄວາມແຕກຕ່າງໃນວິທີທີ່ເຈົ້າຈັດການຂໍ້ມູນລະຫວ່າງທໍ່ບໍລິການ ແລະການຝຶກອົບຮົມ.
- ການປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນຈາກການຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານໄປສູ່ການບໍລິການຂອງທ່ານ.
- ຊ່ອງທາງການຕິຊົມລະຫວ່າງ algorithm ແລະຕົວແບບຂອງທ່ານ.
13. ເຈົ້າໝາຍເຖິງການລົງທະບຽນຕົວແບບ?
Model Registry ເປັນບ່ອນເກັບມ້ຽນສູນກາງທີ່ຜູ້ສ້າງແບບຈໍາລອງສາມາດເຜີຍແຜ່ແບບຈໍາລອງທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນການຜະລິດ.
ນັກພັດທະນາສາມາດຮ່ວມມືກັບທີມງານອື່ນໆແລະຜູ້ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງໃນການຄຸ້ມຄອງອາຍຸການຂອງທຸກຮູບແບບພາຍໃນທຸລະກິດໂດຍໃຊ້ທະບຽນ. ແບບຈໍາລອງທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມສາມາດຖືກອັບໂຫລດໄປຍັງທະບຽນແບບຈໍາລອງໂດຍນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ແບບຈໍາລອງໄດ້ຖືກກະກຽມສໍາລັບການທົດສອບ, ການກວດສອບ, ແລະການນໍາໃຊ້ກັບການຜະລິດເມື່ອພວກເຂົາຢູ່ໃນທະບຽນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ແບບຈໍາລອງທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຖືກເກັບໄວ້ໃນທະບຽນແບບຈໍາລອງສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງໄວໂດຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຫຼືການບໍລິການປະສົມປະສານໃດໆ.
ເພື່ອທົດສອບ, ປະເມີນຜົນ, ແລະການນໍາໃຊ້ຮູບແບບການຜະລິດ, ນັກພັດທະນາຊອບແວ ແລະຜູ້ທົບທວນສາມາດຮັບຮູ້ແລະເລືອກເອົາພຽງແຕ່ຮຸ່ນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ (ອີງຕາມເງື່ອນໄຂການປະເມີນຜົນ).
14. ທ່ານສາມາດອະທິບາຍລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງ Model Registry ໄດ້ບໍ?
ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນບາງວິທີທີ່ຕົວແບບການຈົດທະບຽນປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງວົງຈອນຂອງຕົວແບບ:
- ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການນຳໃຊ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ບັນທຶກຄວາມຕ້ອງການແລ່ນ ແລະເມຕາເດຕາສຳລັບຕົວແບບທີ່ເຝິກອົບຮົມຂອງທ່ານ.
- ຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ນໍາໃຊ້, ແລະອອກກິນເບັ້ຍບໍານານຂອງທ່ານຄວນຈະໄດ້ຮັບການລົງທະບຽນ, ຕິດຕາມ, ແລະສະບັບພາສາຢູ່ໃນສູນລວມ, ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້.
- ສ້າງທໍ່ອັດຕະໂນມັດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະການເຊື່ອມໂຍງກັບຮູບແບບການຜະລິດຂອງທ່ານ.
- ປຽບທຽບແບບຈໍາລອງທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃຫມ່ (ຫຼືຕົວແບບທ້າທາຍ) ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງຂັ້ນຕອນກັບຕົວແບບທີ່ກໍາລັງດໍາເນີນການຜະລິດ (ແບບຈໍາລອງແຊ້ມ).
15. ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍເຕັກນິກ Champion-Challenger ໄດ້ບໍ?
ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະທົດສອບການຕັດສິນໃຈໃນການດໍາເນີນງານຕ່າງໆໃນການຜະລິດໂດຍໃຊ້ເຕັກນິກ Champion Challenger. ທ່ານອາດຈະໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບການທົດສອບ A / B ໃນສະພາບການຂອງການຕະຫຼາດ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ທ່ານອາດຈະຂຽນສອງຫົວຂໍ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະແຈກຢາຍມັນແບບສຸ່ມກັບປະຊາກອນເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບອັດຕາເປີດສໍາລັບແຄມເປນອີເມວ.
ລະບົບບັນທຶກການປະຕິບັດຂອງອີເມລ໌ (ເຊັ່ນ, ການປະຕິບັດການເປີດອີເມວ) ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫົວຂໍ້ຂອງມັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປຽບທຽບອັດຕາການເປີດຂອງແຕ່ລະສາຍວິຊາເພື່ອກໍານົດວ່າອັນໃດມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດ.
Champion-Challenger ແມ່ນທຽບໄດ້ກັບການທົດສອບ A/B ໃນເລື່ອງນີ້. ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ເຫດຜົນການຕັດສິນໃຈເພື່ອປະເມີນຜົນຂອງແຕ່ລະແລະເລືອກເອົາຫນຶ່ງທີ່ມີປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດທີ່ທ່ານທົດລອງວິທີການຕ່າງໆທີ່ຈະເລືອກ.
ຮູບແບບທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍທີ່ສຸດກ່ຽວຂ້ອງກັບແຊ້ມ. ຜູ້ທ້າທາຍທໍາອິດແລະບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ກົງກັນຂອງຜູ້ທ້າທາຍແມ່ນປະຈຸບັນທັງຫມົດທີ່ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດຄັ້ງທໍາອິດແທນທີ່ຈະເປັນແຊ້ມ.
ແຊ້ມໄດ້ຖືກເລືອກໂດຍລະບົບສໍາລັບການປະຕິບັດຂັ້ນຕອນວຽກຕື່ມອີກ.
ສິ່ງທ້າທາຍແມ່ນກົງກັນຂ້າມກັບກັນແລະກັນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ແຊ້ມໃຫມ່ແມ່ນຖືກກໍານົດໂດຍຜູ້ທ້າທາຍທີ່ສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດ.
ວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂະບວນການປຽບທຽບແຊ້ມ - ທ້າທາຍແມ່ນໄດ້ລະບຸໄວ້ຂ້າງລຸ່ມນີ້ໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ:
- ການປະເມີນແຕ່ລະຕົວແບບຂອງຄູ່ແຂ່ງ.
- ການປະເມີນຜົນຄະແນນສຸດທ້າຍ.
- ການສົມທຽບຜົນການປະເມີນຜົນເພື່ອສ້າງຕັ້ງຜູ້ທ້າທາຍຊະນະ.
- ເພີ່ມແຊ້ມສົດໃສ່ແຟ້ມຈັດເກັບ
16. ອະທິບາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກລະດັບວິສາຫະກິດຂອງວົງຈອນຊີວິດຂອງ MLOps?
ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງຢຸດເຊົາການພິຈາລະນາການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເປັນພຽງແຕ່ການທົດລອງຊ້ໍາຊ້ອນເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໄປໃນການຜະລິດ. MLOps ແມ່ນສະຫະພັນວິສະວະກໍາຊອບແວທີ່ມີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຜົນໄດ້ຮັບສໍາເລັດຮູບຄວນຈະຈິນຕະນາການເປັນເຊັ່ນນັ້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ລະຫັດສໍາລັບຜະລິດຕະພັນເຕັກໂນໂລຢີຕ້ອງໄດ້ຮັບການທົດສອບ, ເຮັດວຽກ, ແລະ modular.
MLOps ມີອາຍຸການປຽບທຽບກັບການໄຫຼວຽນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບດັ້ງເດີມ, ຍົກເວັ້ນແບບຈໍາລອງໄດ້ຖືກເກັບຮັກສາໄວ້ໃນຂະບວນການຈົນກ່ວາການຜະລິດ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ວິສະວະກອນ MLOps ຕິດຕາມເລື່ອງນີ້ເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄຸນນະພາບຂອງຕົວແບບໃນການຜະລິດເປັນສິ່ງທີ່ມີຈຸດປະສົງ.
ນີ້ແມ່ນບາງກໍລະນີທີ່ໃຊ້ສໍາລັບເຕັກໂນໂລຊີ MLOps ຫຼາຍ:
- ການຈົດທະບຽນຕົວແບບ: ມັນເປັນສິ່ງທີ່ມັນປະກົດວ່າເປັນ. ທີມງານຂະຫນາດໃຫຍ່ເກັບຮັກສາແລະຮັກສາຕິດຕາມຂອງຮຸ່ນໃນທະບຽນແບບຈໍາລອງ. ເຖິງແມ່ນວ່າການກັບຄືນໄປບ່ອນສະບັບທີ່ຜ່ານມາແມ່ນທາງເລືອກ.
- ເກັບຮັກສາຄຸນສົມບັດ: ເມື່ອຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ອາດຈະມີລຸ້ນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຊຸດຂໍ້ມູນການວິເຄາະແລະຊຸດຍ່ອຍສໍາລັບວຽກງານສະເພາະ. ການເກັບຮັກສາຄຸນນະສົມບັດແມ່ນວິທີການທີ່ທັນສະ ໄໝ, ມີລົດຊາດທີ່ຈະໃຊ້ວຽກກະກຽມຂໍ້ມູນຈາກການແລ່ນກ່ອນ ໜ້າ ນີ້ຫຼືຈາກທີມງານອື່ນໆເຊັ່ນກັນ.
- ເກັບຮັກສາສໍາລັບ Metadata: ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຕິດຕາມ metadata ຢ່າງຖືກຕ້ອງຕະຫຼອດການຜະລິດຖ້າຫາກວ່າຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນຮູບພາບແລະຂໍ້ຄວາມ, ຈະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນ.
ສະຫຼຸບ
ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຄວນຈື່ໄວ້ວ່າ, ໃນກໍລະນີຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຜູ້ສໍາພາດກໍາລັງຊອກຫາລະບົບ, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ສະຫມັກກໍາລັງຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂ.
ອັນທໍາອິດແມ່ນອີງໃສ່ຄວາມສາມາດດ້ານວິຊາການຂອງທ່ານ, ໃນຂະນະທີ່ທີສອງແມ່ນທັງຫມົດກ່ຽວກັບວິທີການທີ່ທ່ານຈ້າງເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດຂອງທ່ານ.
ມີຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ທ່ານຄວນປະຕິບັດໃນເວລາຕອບຄໍາຖາມສໍາພາດຂອງ MLOps ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ສໍາພາດເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີທີ່ເຈົ້າຕັ້ງໃຈປະເມີນ ແລະແກ້ໄຂບັນຫາຢູ່ໃນມື.
ຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງພວກເຂົາແມ່ນກ່ຽວກັບປະຕິກິລິຍາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍກ່ວາທີ່ຖືກຕ້ອງ. ການແກ້ໄຂບອກເລື່ອງຫນຶ່ງ, ແລະລະບົບຂອງເຈົ້າເປັນຕົວຢ່າງທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຄວາມຮູ້ແລະຄວາມສາມາດຂອງທ່ານໃນການສື່ສານ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ