Fizahan-takelaka[Afeno][Aseho]
- 1. Inona no tiana holazaina amin'ny MLOps?
- 2. Ahoana no maha samy hafa ny mpahay siansa momba ny data, ny injeniera momba ny angona, ary ny injeniera ML?
- 3. Inona no mampiavaka ny MLOps amin'ny ModelOps sy AIOps?
- 4. Azonao lazaina amiko ve ny sasany amin'ireo tombontsoa azo avy amin'ny MLOps?
- 5. Azonao lazaina ahy ve ny singa ao amin'ny MLOps?
- 6. Inona no loza mety hitranga amin'ny fampiasana ny siansa momba ny angona?
- 7. Azonao hazavaina ve hoe inona ny modelin'ny drift?
- 8. Firy amin'ny fomba samy hafa azo ampiharina ny MLOps, araka ny hevitrao?
- 9. Inona no manasaraka ny static deployment sy dynamic deployment?
- 10. Inona avy ireo teknika fitiliana famokarana fantatrao?
- 11. Inona no mampiavaka ny fanodinana stream sy ny fanodinana batch?
- 12. Inona no tiana holazaina amin'ny Training Serving Skew?
- 13. Inona no tiana holazaina amin'ny Rejistra Modely?
- 14. Azonao atao ve ny manazava ny tombotsoan'ny Model Registry?
- 15. Azonao hazavaina ve ny asa teknika Champion-Challenger?
- 16. Farito ny fampiharana eo amin'ny sehatry ny orinasa amin'ny tsingerin'ny fiainana MLOps?
- Famaranana
Mampiasa teknolojia vao misondrotra toa ny faharanitan-tsaina artifisialy (AI) sy fianarana milina (ML) ny orinasa mba hampitomboana ny fahafahan'ny besinimaro mahazo vaovao sy serivisy.
Ireo teknolojia ireo dia ampiasaina hatrany amin'ny sehatra isan-karazany, ao anatin'izany ny banky, ny fitantanam-bola, ny varotra, ny famokarana ary ny fikarakarana ara-pahasalamana.
Ny mpahay siansa momba ny data, ny injeniera fianarana milina, ary ny injeniera amin'ny faharanitan-tsaina artifisialy dia takiana amin'ny orinasa mitombo isa.
Fahafantarana ny mety fianarana milina fanontaniana fanadihadiana momba ny asa izay mety apetraky ny mpitantana sy ny mpikarama mpiasa aminao dia tena ilaina raha te hiasa amin'ny sehatry ny ML na MLOps ianao.
Azonao atao ny mianatra ny fomba hamaliana ny sasany amin'ireo fanontaniana fanadihadiana MLOps ato amin'ity lahatsoratra ity rehefa miasa amin'ny fahazoana asa nofinofinao ianao.
1. Inona no tiana holazaina amin'ny MLOps?
Ny lohahevitry ny fampandehanana ny maodely ML no ifantohan'ny MLOps, fantatra ihany koa amin'ny hoe Machine Learning Operations, sehatra iray mivoatra ao anatin'ny sehatry ny AI/DS/ML lehibe kokoa.
Ny tanjona fototra amin'ny fomba fiasa sy ny kolontsaina lozisialy fantatra amin'ny anarana hoe MLOps dia ny hampiditra ny famoronana modely fianarana milina/siansa data sy ny fampandehanana azy ireo (Ops).
Ny DevOps sy MLOps mahazatra dia mizara fitoviana sasany, na izany aza, tsy mitovy amin'ny DevOps nentim-paharazana ihany koa ny MLOps.
MLOps dia manampy sosona sarotra vaovao amin'ny alàlan'ny fifantohana amin'ny angon-drakitra, fa ny DevOps kosa dia mifantoka indrindra amin'ny fampandehanana ny kaody sy ny famoahana rindrambaiko izay tsy azo fehezina.
Ny fitambaran'ny ML, Data, ary Ops no manome ny anarana mahazatra an'i MLOps (fianarana milina, injeniera data, ary DevOps).
2. Ahoana no maha samy hafa ny mpahay siansa momba ny data, ny injeniera momba ny angona, ary ny injeniera ML?
Miovaova izany, araka ny hevitro, arakaraka ny orinasa. Ny tontolo iainana amin'ny fitaterana sy ny fanovana ny angon-drakitra, ary koa ny fitahirizana azy, dia namboarin'ireo injeniera data.
Ny mpahay siansa momba ny data dia manam-pahaizana amin'ny fampiasana teknika siantifika sy statistika hamakafaka ny angona sy hanatsoaka hevitra, ao anatin'izany ny fanaovana vinavina momba ny fitondrantena ho avy mifototra amin'ny fironana misy ankehitriny.
Ny injeniera lozisialy dia nianatra momba ny asa sy nitantana fotodrafitrasa fanaparitahana taona vitsivitsy lasa izay. Ny ekipa Ops kosa dia nandinika ny fampandrosoana ary nampiasa fotodrafitrasa ho fehezan-dalàna. Ny toerana DevOps dia novokarin'ireo renirano roa ireo.
MLOps dia ao anatin'ny sokajy mitovy amin'ny Data Scientist ary Data Engineer. Ny injeniera data dia mahazo fahalalana momba ny fotodrafitrasa ilaina hanohanana ny tsingerin'ny fiainana modely sy hamorona fantsona ho an'ny fiofanana mitohy.
Ny mpahay siansa data dia mikatsaka ny hampivelatra ny fametrahana modely sy ny fahaiza-manaony.
Ny fantsona angon-drakitra amin'ny famokarana dia namboarin'ireo injeniera ML mampiasa ny fotodrafitrasa izay manova ny angona manta ho amin'ny fidirana ilaina amin'ny maodely siantifika data, mampiantrano sy mampandeha ny maodely, ary mamoaka angon-drakitra voamarika amin'ny rafitra midina.
Na ny injeniera data na ny mpahay siansa momba ny data dia samy afaka ho lasa injeniera ML.
3. Inona no mampiavaka ny MLOps amin'ny ModelOps sy AIOps?
Rehefa manamboatra ny faran'ny farany algorithma fianarana milina, MLOps dia fampiharana DevOps izay ahitana fanangonana angon-drakitra, fanodinana data mialoha, famoronana modely, fametrahana modely amin'ny famokarana, fanaraha-maso modely amin'ny famokarana, ary fanavaozana ara-potoana modely.
Ny fampiasana ny DevOps amin'ny fitantanana ny fampiharana manontolo ny algorithm rehetra, toy ny Rule-Based Models, dia fantatra amin'ny hoe ModelOps.
AI Ops dia mampiasa ny fitsipiky ny DevOps hamoronana rindranasa AI hatrany am-boalohany.
4. Azonao lazaina amiko ve ny sasany amin'ireo tombontsoa azo avy amin'ny MLOps?
- Ny mpahay siansa momba ny angona sy ny mpamorona MLOps dia afaka mamerina haingana ny fitsapana mba hahazoana antoka fa voaofana sy tombanana araka ny tokony ho izy ny maodely satria ny MLOps dia manampy amin'ny automatique ny asa rehetra na ny ankamaroan'ny asa / dingana ao amin'ny MDLC (cycle development lifecycle). Fanampin'izay permis data sy versioning modely.
- Ny fametrahana ny hevitra MLOps amin'ny fampiharana dia ahafahan'ny Data Engineers sy Data Scientists manana fidirana tsy voafetra amin'ny angon-drakitra voavoly sy voarindra, izay manafaingana ny fivoaran'ny modely.
- Ny mpahay siansa momba ny data dia ho afaka hiverina amin'ny modely izay nahavita tsara kokoa raha toa ka tsy mifanaraka amin'ny nantenaina ny fanavaozana ankehitriny noho ny fahafahana manana modely sy daty voavolavola, izay hanatsara ny lalan'ny fanaraha-maso modely.
- Satria miantehitra mafy amin'ny DevOps ny fomba MLOps, dia mampiditra foto-kevitra CI/CD maromaro ihany koa izy ireo, izay manatsara ny kalitao sy azo ianteherana ny kaody.
5. Azonao lazaina ahy ve ny singa ao amin'ny MLOps?
Design: Ny MLOps dia ahitana ny fisainana momba ny famolavolana. Manomboka amin'ny toetry ny olana, fitsapana vinavina, maritrano ary fametrahana
Fanamboarana modely: Ny fitiliana sy ny fanamarinana maodely dia ampahany amin'ity dingana ity, miaraka amin'ireo fantsona momba ny injeniera data sy ny fanandramana hananganana rafitra fianarana milina tsara indrindra.
asa: Ny maodely dia tsy maintsy ampiharina amin'ny ampahany amin'ny fampandehanana ary tsy mitsahatra manamarina sy manombana. Ny fizotry ny CI/CD dia araha-maso ary manomboka mampiasa fitaovana orkestra.
6. Inona no loza mety hitranga amin'ny fampiasana ny siansa momba ny angona?
- Sarotra ny manitatra ny modely manerana ny orinasa.
- Raha tsy misy fampitandremana dia mihidy ny modely ary tsy miasa intsony.
- Amin'ny ankapobeny, ny fahamarinan'ny modely dia miharatsy rehefa mandeha ny fotoana.
- Ny modely dia manao faminaniana tsy marina mifototra amin'ny fandinihana manokana izay tsy azo dinihina bebe kokoa.
- Ny mpahay siansa momba ny data dia tokony hitazona modely ihany koa, saingy lafo izy ireo.
- Ny MLOps dia azo ampiasaina hampihenana ireo loza ireo.
7. Azonao hazavaina ve hoe inona ny modelin'ny drift?
Rehefa miharatsy ny fahombiazan'ny dingana fanatsoahan-kevitry ny maodely (mampiasa angon-drakitra tena izy) noho ny fahombiazany amin'ny dingana fanofanana, izany dia fantatra amin'ny hoe model drift, fantatra ihany koa amin'ny hoe drift hevitra (mampiasa angona ara-tantara, misy marika).
Ny fahombiazan'ny modely dia mitongilana raha ampitahaina amin'ny dingana fanofanana sy fanompoana, noho izany ny anarana hoe "train/service skew."
Antony maro, ao anatin'izany:
- Niova ny fomba fototry ny fizarana angon-drakitra.
- Niompana tamin’ny sokajy vitsivitsy ny fiofanana, saingy niampy faritra hafa ny fanovana ny tontolo iainana vao nitranga.
- Amin'ny fahasahiranana NLP, ny angon-drakitra tena izy dia manana mari-pamantarana isa tsy mitovy amin'ny angon-drakitra fanofanana.
- Fisehoan-javatra tsy nampoizina, toy ny maodely natsangana tamin'ny angon-drakitra talohan'ny COVID izay vinavinaina ho ratsy kokoa noho ny angon-drakitra nangonina nandritra ny valan'aretina COVID-19.
Ny fanaraha-maso tsy tapaka ny fahombiazan'ny modely dia ilaina foana mba hamantarana ny fivilian'ny modely.
Saika ilaina foana ny fanofanana modely ho fanafodiny rehefa misy fitotonganana maharitra eo amin'ny fampisehoana modely; tsy maintsy fantarina ny anton'ny fihenana ary tsy maintsy ampiasaina ny fomba fitsaboana mety.
8. Firy amin'ny fomba samy hafa azo ampiharina ny MLOps, araka ny hevitrao?
Misy fomba telo hampiharana ny MLOps:
Ambaratonga 0 MLOps (fizotry ny tanana): Amin'ity ambaratonga ity, ny dingana rehetra—anisan'izany ny fanomanana ny angona, ny fanadihadiana ary ny fiofanana—dia atao amin'ny tanana. Ny dingana tsirairay dia tsy maintsy atao amin'ny tanana, ary koa ny fifindrana amin'ny iray mankany amin'ny manaraka.
Ny foto-kevitra fototra dia ny ekipanao momba ny siansa momba ny angona ihany no mitantana modely vitsivitsy izay tsy havaozina matetika.
Vokatr'izany dia tsy misy ny Continuous Integration (CI) na Continuous Deployment (CD), ary ny fitsapana ny kaody dia matetika ampidirina amin'ny famonoana script na famonoana kahie, miaraka amin'ny fametrahana amin'ny microservice misy HAFA API.
MLOps niveau 1 (automatique ny fantsona ML): Amin'ny alàlan'ny fanaovana automatique ny fizotran'ny ML, ny tanjona dia ny hampiofana tsy tapaka ny modely (CT). Azonao atao ny manatanteraka fanaterana serivisy fanombanana modely mitohy amin'izany fomba izany.
Ny fametrahana fantsona fanofanana iray manontolo dia miantoka fa ny maodely dia voaofana ho azy amin'ny famokarana amin'ny fampiasana angona vaovao mifototra amin'ny trigger fantsona mavitrika.
MLOps ambaratonga 2 (automation ny CI/CD pipeline): Mandeha dingana iray ambonin'ny haavon'ny MLOps izany. Ilaina ny rafitra CI/CD mandeha ho azy matanjaka raha te hanavao haingana sy azo antoka ny fantsona amin'ny famokarana:
- Mamorona kaody loharano ianao ary manao fitsapana maro mandritra ny dingana CI. Packages, executables, ary artifacts no vokatra avy amin'ny sehatra, izay hapetraka amin'ny fotoana manaraka.
- Ny artifact noforonin'ny sehatra CI dia apetraka amin'ny tontolo kendrena mandritra ny dingana CD. Ny fantsona napetraka miaraka amin'ny fampiharana modely nohavaozina dia ny vokatra avy amin'ny sehatra.
- Alohan'ny hanombohan'ny fantsom-pifandraisana vaovao amin'ny fanandramana, ny mpahay siansa momba ny angona dia tsy maintsy manao ny dingana famakafakana ny angona sy ny modely amin'ny tanana.
9. Inona no manasaraka ny static deployment sy dynamic deployment?
Ny modely dia voaofana ivelan'ny aterineto ho an'ny Fametrahana static. Raha lazaina amin'ny teny hafa, dia mampiofana ny maodely indray mandeha izahay ary mampiasa izany mandritra ny fotoana fohy. Rehefa avy niofana teo an-toerana ilay maodely, dia voatahiry ary alefa any amin'ny mpizara mba hampiasaina hamokarana faminaniana amin'ny fotoana tena izy.
Ny modely dia zaraina ho logiciel fampiharana azo apetraka. fandaharana mamela ny isa batch ny fangatahana, ho fanoharana.
Ny modely dia niofana an-tserasera ho an'ny Fampielezana mavitrika. Izany hoe, ny angona vaovao dia ampiana tsy tapaka amin'ny rafitra, ary ny modely dia havaozina tsy tapaka mba hijerena izany.
Vokatr'izany dia afaka manao vinavina ianao amin'ny fampiasana mpizara amin'ny fangatahana. Aorian'izany, ny modely dia ampiasaina amin'ny alàlan'ny fanomezana azy ho toy ny teboka API izay mamaly ny fanontanian'ny mpampiasa, amin'ny fampiasana rafitra tranonkala toy ny Flask na FastAPI.
10. Inona avy ireo teknika fitiliana famokarana fantatrao?
Fitsapana batch: Amin'ny alalan'ny fanaovana fitiliana amin'ny toerana tsy mitovy amin'ny tontolon'ny fanofanana azy, dia manamarina ny maodely izy. Amin'ny fampiasana metrika safidy, toy ny marina, RMSE, sns., ny fitiliana batch dia atao amin'ny vondrona santionany amin'ny angon-drakitra mba hanamarinana ny inference modely.
Ny fitiliana batch dia azo atao amin'ny sehatra informatika isan-karazany, toy ny mpizara fitsapana, mpizara lavitra, na rahona. Amin'ny ankapobeny, ny maodely dia omena ho toy ny rakitra serialised, izay entina ho zavatra ary nalaina avy amin'ny angona fitsapana.
A / B fitiliana: Ampiasaina matetika izy io amin'ny famakafakana ny fanentanana ara-barotra ary koa amin'ny famolavolana serivisy (tranonkala, fampiharana finday, sns.).
Miorina amin'ny orinasa na ny asa, ny fomba statistika dia ampiasaina hamakafaka ny valin'ny fitsapana A/B mba hanapahana hoe modely inona no hahomby kokoa amin'ny famokarana. Amin'ny ankapobeny, ny fitiliana A/B dia atao amin'ny fomba manaraka:
- Ny angon-drakitra mivantana na amin'ny fotoana tena izy dia mizara na mizara ho andiany roa, Set A sy Set B.
- Ny angona Set A dia alefa amin'ny maodely efa lany andro, raha alefa any amin'ny modely nohavaozina kosa ny angona Set B.
- Miankina amin'ny toe-javatra na ny fizotran'ny raharaham-barotra, ny fomba fiasa statistika maromaro dia azo ampiasaina hanombanana ny fahombiazan'ny modely (ohatra, ny fahamendrehana, ny fahamendrehana, sns.) mba hamaritana raha ny modely vaovao (modely B) dia mihoatra ny modely taloha (modely A).
- Manao fitiliana petra-kevitra momba ny statistika izahay avy eo: Ny vinavina tsy misy dikany dia milaza fa ny maodely vaovao dia tsy misy fiantraikany amin'ny sandan'ny sandan'ny fandraharahana araha-maso. Araka ny fiheverana hafa, ny maodely vaovao dia mampitombo ny sandan'ny salan'isa amin'ny tondro fandraharahana fanaraha-maso.
- Farany, manombatombana izahay raha miteraka fanatsarana lehibe amin'ny KPI fandraharahana sasany ny modely vaovao.
Fitsapana aloka na sehatra: Tombanana amin'ny dika mitovy amin'ny tontolo famokarana ny maodely iray alohan'ny hampiasana azy amin'ny famokarana (environnement staging).
Tena ilaina izany amin'ny famaritana ny fahombiazan'ny modely amin'ny angon-drakitra amin'ny fotoana tena izy sy ny fanamarinana ny faharetan'ny modely. dia tanterahana amin'ny alalan'ny fanatsoahan-kevitra mitovy amin'ny fantsona famokarana sy ny fandefasana ny sampana novolavolaina na modely hozahana amin'ny mpizara fandaharana.
Ny hany tsy fahampiana dia ny tsy fisian'ny safidy momba ny raharaham-barotra hatao amin'ny mpizara fandaharana na ho hitan'ny mpampiasa farany vokatry ny sampana fampandrosoana.
Ny faharetana sy ny fahombiazan'ny maodely dia hotombanana ara-statistika amin'ny fampiasana ny valin'ny tontolon'ny fandaharana amin'ny alàlan'ny metrika mety.
11. Inona no mampiavaka ny fanodinana stream sy ny fanodinana batch?
Afaka manodinkodina ireo toetra ampiasainay izahay hamokarana ny vinavinay amin'ny fotoana tena izy amin'ny fampiasana fomba fanodinana roa: batch sy stream.
Dingana batch endri-javatra avy amin'ny fotoana teo aloha ho an'ny zavatra iray manokana, izay ampiasaina amin'ny famokarana faminaniana amin'ny fotoana tena izy.
- Eto isika dia afaka manao kajy mavesa-danja an-tserasera ary manana ny angona voaomana ho amin'ny fanatsoahan-kevitra haingana.
- Ny endri-javatra, na izany aza, taona hatramin'ny efa voafaritra mialoha. Mety ho lesoka lehibe izany raha mifototra amin'ny fisehoan-javatra vao haingana ny vinavinao. (Ohatra, hamantatra ny fifanakalozana hosoka raha vao azo atao.)
Miaraka amin'ny fampandehanana mivantana amin'ny fotoana tena izy ho an'ny orinasa iray manokana, ny fanatsoahan-kevitra dia tanterahana amin'ny fanodinana stream amin'ny andiana fampidirana.
- Eto, amin'ny fanomezana ny maodely amin'ny fotoana tena izy, endri-javatra streaming, dia afaka mahazo faminaniana marina kokoa.
- Na izany aza, ilaina ny fotodrafitrasa fanampiny amin'ny fanodinana ny stream sy ny fitazonana ny data stream (Kafka, Kinesis, sns). (Apache Flink, Beam, sns.)
12. Inona no tiana holazaina amin'ny Training Serving Skew?
Ny tsy fitoviana eo amin'ny fampisehoana rehefa manompo sy ny fampisehoana mandritra ny fiofanana dia fantatra amin'ny anarana hoe skew fanofanana. Ity skew ity dia mety ho vokatry ny antony manaraka:
- Fahasamihafana amin'ny fomba fitantananao ny angona eo amin'ny fantsona ho an'ny fanompoana sy fanofanana.
- Fiovan'ny angona avy amin'ny fiofananao mankany amin'ny serivisinao.
- Fantsona fanehoan-kevitra eo anelanelan'ny algorithm sy ny modelyo.
13. Inona no tiana holazaina amin'ny Rejistra Modely?
Model Registry dia tahiry foibe ahafahan'ny mpamorona maodely mamoaka modely mety hampiasaina amin'ny famokarana.
Ny mpamorona dia afaka miara-miasa amin'ny ekipa hafa sy ny mpandray anjara amin'ny fitantanana ny androm-piainan'ny modely rehetra ao anatin'ny orinasa mampiasa ny rejisitra. Ireo modely voaofana dia azo ampidirina ao amin'ny rejistra modely amin'ny siantifika data.
Ny modely dia voaomana amin'ny fitsapana, fanamarinana ary fametrahana amin'ny famokarana rehefa ao anaty rejisitra. Fanampin'izany, ireo modely voaofana dia voatahiry ao amin'ny rejisitra modely mba hidirana haingana amin'ny fampiharana na serivisy rehetra.
Mba hitsapana, hanombantombana ary hampiasa ny modely amin'ny famokarana, mpamorona rindrambaiko ary ny mpandinika dia afaka mamantatra haingana sy misafidy ny kinova tsara indrindra amin'ireo modely voaofana (mifototra amin'ny fepetra fanombanana).
14. Azonao atao ve ny manazava ny tombotsoan'ny Model Registry?
Ireto manaraka ireto ny fomba sasany hanamafisana ny fitantanana ny tsingerin'ny fiainana modely:
- Mba hanamora ny fametrahana dia tehirizo ny fepetra takian'ny fotoana sy metadata ho an'ny maodely voaofanao.
- Ny maodely efa voaofanao, napetraka ary efa misotro ronono dia tokony hosoratana anarana, harahi-maso ary havaozina ao amin'ny trano fitehirizana afovoany sy azo karohina.
- Mamorona fantsona mandeha ho azy izay ahafahan'ny fandefasana mitohy, ny fiofanana ary ny fampidirana ny maodely famokarana anao.
- Ampitahao ny maodely vao voaofana (na ny maodely mpifanandrina) ao amin'ny tontolon'ny fampisehoana amin'ny modely izay miasa amin'ny famokarana (modely tompondaka).
15. Azonao hazavaina ve ny asa teknika Champion-Challenger?
Azo atao ny mitsapa ny fanapahan-kevitra miasa isan-karazany amin'ny famokarana mampiasa teknika Champion Challenger. Mety efa naheno momba ny fitsapana A/B ianao amin'ny sehatry ny varotra.
Ohatra, azonao atao ny manoratra andalana roa miavaka ary mizara azy ireo kisendrasendra amin'ny demografika kendrenao mba hampitomboana ny tahan'ny misokatra ho an'ny fanentanana mailaka.
Ny rafitra dia mirakitra an-tsoratra ny zava-bitan'ny mailaka (izany hoe, mailaka misokatra hetsika) mifandraika amin'ny andalana foto-kevitra, ahafahanao mampitaha ny tahan'ny fisokafan'ny andalana tsirairay mba hamaritana hoe iza no mahomby indrindra.
Ny Champion-Challenger dia azo oharina amin'ny fitsapana A/B amin'io lafiny io. Azonao atao ny mampiasa lojika fanapahan-kevitra hanombanana ny vokatra tsirairay ary hisafidy izay mahomby indrindra rehefa manandrana fomba isan-karazany ianao mba hahazoana safidy.
Ny modely mahomby indrindra dia mifandray amin'ny tompon-daka. Ny mpifanandrina voalohany sy ny lisitry ny mpifanandrina mifanandrify amin'izao fotoana izao dia izay rehetra ao amin'ny dingana famonoana voalohany fa tsy ny tompon-daka.
Ny tompon-daka dia nofidian'ny rafitra ho an'ny fanatanterahana dingana fanampiny.
Mifanohitra amin'ireo mpifanandrina. Ny tompon-daka vaovao avy eo no mamaritra ny mpifanandrina izay mamokatra vokatra lehibe indrindra.
Ireo asa tafiditra ao anatin'ny dingana fampitahana tompon-daka dia voatanisa etsy ambany amin'ny antsipiriany bebe kokoa:
- Tombanana ny tsirairay amin'ireo modely mpifaninana.
- Fanombanana ny isa farany.
- Ampitahao ny vokatry ny fanombanana mba hametrahana ilay mpifaninana mpandresy.
- Manampy ny tompon-daka vaovao amin'ny arisiva
16. Farito ny fampiharana eo amin'ny sehatry ny orinasa amin'ny tsingerin'ny fiainana MLOps?
Mila atsahatra ny fiheverana ny fianarana milina ho toy ny andrana miverimberina fotsiny mba hidiran'ny maodely fianarana milina amin'ny famokarana. MLOps dia fikambanan'ny injeniera rindrambaiko miaraka amin'ny fianarana milina.
Ny vokatra vita dia tokony hoheverina ho toy izany. Noho izany, ny kaody ho an'ny vokatra ara-teknolojia dia tsy maintsy andrana, miasa ary modular.
MLOps dia manana androm-piainana azo oharina amin'ny fikorianan'ny fianarana milina mahazatra, afa-tsy hoe tazonina ao anatin'ny dingana mandra-pamokarana ny modely.
Ny MLOps Engineers avy eo dia manara-maso izany mba hahazoana antoka fa ny kalitao modely amin'ny famokarana dia izay nokasaina.
Ireto misy tranga fampiasa sasany ho an'ny teknolojia MLOps maromaro:
- Rejistra modely: Izany no miseho. Ny ekipa lehibe kokoa dia mitahiry sy mitazona ny zotra modely amin'ny rejistra modely. Na ny miverina amin'ny dikan-teny teo aloha aza dia safidy.
- Fivarotana endri-javatra: Rehefa miatrika angon-drakitra lehibe kokoa, dia mety hisy dikan-teny miavaka amin'ny angon-drakitra analitika sy ny sombiny ho an'ny asa manokana. Ny fivarotana endri-javatra dia fomba manara-penitra sy mahafinaritra amin'ny fampiasana asa fanomanana data avy amin'ny hazakazaka taloha na avy amin'ny ekipa hafa ihany koa.
- Fivarotana ho an'ny Metadata: Tena ilaina ny manara-maso tsara ny metadata mandritra ny famokarana raha toa ka ampiasaina am-pahombiazana ny angona tsy voarafitra, toy ny angona sary sy lahatsoratra.
Famaranana
Zava-dehibe ny mitadidy fa amin'ny ankamaroan'ny tranga, ny mpanadinadina dia mitady rafitra, fa ny kandidà kosa mitady vahaolana.
Ny voalohany dia mifototra amin'ny fahaiza-manao ara-teknika, raha ny faharoa kosa dia momba ny fomba ampiasainao hanehoana ny fahaizanao.
Misy dingana maromaro tokony horaisinao rehefa mamaly fanontaniana momba ny dinidinika amin'ny MLOps mba hanampiana ny mpanadinadina hahatakatra bebe kokoa ny fomba kasainao hanombana sy hamahana ny olana atrehanao.
Ny fifantohan'izy ireo dia bebe kokoa amin'ny fanehoan-kevitra diso fa tsy ny marina. Ny vahaolana dia mitantara tantara iray, ary ny rafitrao no fanoharana tsara indrindra momba ny fahalalanao sy ny fahaizanao mifandray.
Leave a Reply