ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
- 1. MLOps എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?
- 2. ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ, ML എഞ്ചിനീയർമാർ എന്നിവർ പരസ്പരം എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?
- 3. മോഡൽഓപ്സ്, എഐഒപ്സ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് എംഎൽഒപികളെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
- 4. MLOps-ന്റെ ചില ഗുണങ്ങൾ എന്നോട് പറയാമോ?
- 5. MLOps-ന്റെ ഘടകങ്ങൾ പറയാമോ?
- 6. ഡാറ്റ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ എന്ത് അപകടസാധ്യതകൾ വരുന്നു?
- 7. മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് എന്താണ് എന്ന് വിശദീകരിക്കാമോ?
- 8. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ MLOps എത്ര വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ പ്രയോഗിക്കാം?
- 9. ചലനാത്മക വിന്യാസത്തിൽ നിന്ന് സ്റ്റാറ്റിക് വിന്യാസത്തെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
- 10. ഏത് പ്രൊഡക്ഷൻ ടെസ്റ്റിംഗ് ടെക്നിക്കുകളാണ് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്നത്?
- 11. ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിൽ നിന്ന് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
- 12. ട്രെയിനിംഗ് സെർവിംഗ് സ്ക്യൂ എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
- 13. മോഡൽ രജിസ്ട്രി എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?
- 14. മോഡൽ രജിസ്ട്രിയുടെ നേട്ടങ്ങളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വിശദീകരിക്കാമോ?
- 15. ചാമ്പ്യൻ-ചലഞ്ചർ ടെക്നിക് വർക്കുകൾ വിശദീകരിക്കാമോ?
- 16. MLOps ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ എന്റർപ്രൈസ്-ലെവൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിവരിക്കുക?
- തീരുമാനം
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) തുടങ്ങിയ ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പൊതുജനങ്ങളുടെ വിവരങ്ങളിലേക്കും സേവനങ്ങളിലേക്കും പ്രവേശനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് കമ്പനികൾ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ബാങ്കിംഗ്, ഫിനാൻസ്, റീട്ടെയിൽ, മാനുഫാക്ചറിംഗ്, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു.
ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എഞ്ചിനീയർമാർ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എഞ്ചിനീയർമാർ എന്നിവർക്ക് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന കമ്പനികളിൽ നിന്ന് ആവശ്യക്കാരുണ്ട്.
സാധ്യമായത് അറിയുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് നിങ്ങൾക്ക് ML അല്ലെങ്കിൽ MLOps ഫീൽഡുകളിൽ ജോലി ചെയ്യണമെങ്കിൽ മാനേജർമാരെയും റിക്രൂട്ടർമാരെയും നിയമിക്കുന്ന ഓപ്പറേഷൻ ഇന്റർവ്യൂ ചോദ്യങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
നിങ്ങളുടെ സ്വപ്ന ജോലി നേടുന്നതിനായി നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, ഈ പോസ്റ്റിൽ ചില MLOps അഭിമുഖ ചോദ്യങ്ങളോട് എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് മനസിലാക്കാം.
1. MLOps എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?
ML മോഡലുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്ന വിഷയം, കൂടുതൽ പ്രധാന AI/DS/ML രംഗത്തെ വികസ്വര മേഖലയായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓപ്പറേഷൻസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന MLOps-ന്റെ ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രമാണ്.
MLOps എന്നറിയപ്പെടുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് സമീപനത്തിന്റെയും സംസ്കാരത്തിന്റെയും പ്രധാന ലക്ഷ്യം മെഷീൻ ലേണിംഗ്/ഡാറ്റ സയൻസ് മോഡലുകളുടെ നിർമ്മാണവും അവയുടെ തുടർന്നുള്ള പ്രവർത്തനക്ഷമതയും (ഓപ്സ്) സമന്വയിപ്പിക്കുക എന്നതാണ്.
പരമ്പരാഗത DevOps-ഉം MLOps-ഉം ചില സമാനതകൾ പങ്കിടുന്നു, എന്നിരുന്നാലും, MLOps പരമ്പരാഗത DevOps-ൽ നിന്ന് വളരെ വ്യത്യസ്തമാണ്.
MLOps ഡാറ്റയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ സങ്കീർണ്ണതയുടെ ഒരു പുതിയ പാളി ചേർക്കുന്നു, അതേസമയം DevOps പ്രാഥമികമായി പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്ന കോഡിലും സോഫ്റ്റ്വെയർ റിലീസുകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
ML, Data, Ops എന്നിവയുടെ സംയോജനമാണ് MLO കൾക്ക് പൊതുനാമം നൽകുന്നത് (മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, DevOps).
2. ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ, ML എഞ്ചിനീയർമാർ എന്നിവർ പരസ്പരം എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?
കമ്പനിയെ ആശ്രയിച്ച്, എന്റെ അഭിപ്രായത്തിൽ ഇത് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റയുടെ ഗതാഗതത്തിനും പരിവർത്തനത്തിനുമുള്ള അന്തരീക്ഷവും അതിന്റെ സംഭരണവും ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ നിർമ്മിച്ചതാണ്.
ഇപ്പോൾ നിലവിലുള്ള പ്രവണതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവി പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടെ, ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിനും ശാസ്ത്രീയവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നതിലെ വിദഗ്ധരാണ് ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ.
സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയർമാർ കുറച്ച് വർഷങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് പ്രവർത്തനങ്ങളെ കുറിച്ച് പഠിക്കുകയും വിന്യാസ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. മറുവശത്ത്, Ops ടീമുകൾ, അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ ഒരു കോഡായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ വികസനം പഠിക്കുകയായിരുന്നു. ഈ രണ്ട് സ്ട്രീമുകളും ഒരു DevOps സ്ഥാനം സൃഷ്ടിച്ചു.
MLOps യുടെ അതേ വിഭാഗത്തിലാണ് ഡാറ്റ സയന്റിസ്റ്റ് കൂടാതെ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർ. മോഡൽ ലൈഫ് സൈക്കിളുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും തുടർച്ചയായ പരിശീലനത്തിനായി പൈപ്പ് ലൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയർമാർ അറിവ് നേടുന്നു.
ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ അവരുടെ മോഡൽ വിന്യാസവും സ്കോറിംഗ് കഴിവുകളും വികസിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് മോഡലിന് ആവശ്യമായ ഇൻപുട്ടിലേക്ക് അസംസ്കൃത ഡാറ്റയെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും മോഡൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും സ്കോർ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റ് ഡൗൺസ്ട്രീം സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉപയോഗിച്ച് ML എഞ്ചിനീയർമാർ ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നു.
ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാരും ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരും ML എഞ്ചിനീയർമാരാകാൻ കഴിവുള്ളവരാണ്.
3. മോഡൽഓപ്സ്, എഐഒപ്സ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് എംഎൽഒപികളെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ്, MLOps എന്നത് ഡാറ്റാ ശേഖരണം, ഡാറ്റ പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്, മോഡൽ ക്രിയേഷൻ, പ്രൊഡക്ഷനിലെ മോഡൽ വിന്യാസം, പ്രൊഡക്ഷനിലെ മോഡൽ നിരീക്ഷണം, മോഡൽ ആനുകാലിക നവീകരണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു DevOps ആപ്ലിക്കേഷനാണ്.
റൂൾ-ബേസ്ഡ് മോഡലുകൾ പോലെയുള്ള ഏതെങ്കിലും അൽഗോരിതങ്ങളുടെ മുഴുവൻ നടപ്പാക്കലും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ DevOps-ന്റെ ഉപയോഗം ModelOps എന്നറിയപ്പെടുന്നു.
AIOps ആദ്യം മുതൽ AI ആപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ DevOps തത്ത്വങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു.
4. MLOps-ന്റെ ചില ഗുണങ്ങൾ എന്നോട് പറയാമോ?
- എംഡിഎൽസിയിലെ (മോഡൽ ഡെവലപ്മെന്റ് ലൈഫ് സൈക്കിൾ) എല്ലാ അല്ലെങ്കിൽ മിക്ക ടാസ്ക്കുകളും/ഘട്ടങ്ങളും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ MLOps സഹായിക്കുന്നു എന്നതിനാൽ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ഉചിതമായി വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും MLOps ഡവലപ്പർമാർക്കും ട്രയലുകൾ വേഗത്തിൽ പുനരാരംഭിക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ അനുമതി നൽകുന്നു ഡാറ്റയും മോഡൽ പതിപ്പും.
- MLOps ആശയങ്ങൾ പ്രാവർത്തികമാക്കുന്നത് ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കും കൃഷി ചെയ്തതും ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് അനിയന്ത്രിതമായ പ്രവേശനം സാധ്യമാക്കുന്നു, ഇത് മോഡലുകളുടെ വികസനം ഗണ്യമായി ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു.
- മോഡലുകളും ഡാറ്റാസെറ്റുകളും വേർഷൻ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവിന് നന്ദി, നിലവിലെ ആവർത്തനം പ്രതീക്ഷയ്ക്കൊത്ത് ഉയരുന്നില്ലെങ്കിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ച മോഡലിലേക്ക് മടങ്ങാൻ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് കഴിയും, ഇത് മോഡൽ ഓഡിറ്റ് ട്രയലിനെ ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കും.
- MLOps രീതികൾ DevOps-നെ ശക്തമായി ആശ്രയിക്കുന്നതിനാൽ, അവ നിരവധി CI/CD ആശയങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അത് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. കോഡിന്റെ ഗുണനിലവാരവും വിശ്വാസ്യതയും.
5. MLOps-ന്റെ ഘടകങ്ങൾ പറയാമോ?
ഡിസൈൻ: MLO-കളിൽ ഡിസൈൻ ചിന്തകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രശ്നത്തിന്റെ സ്വഭാവം മുതൽ, അനുമാനങ്ങൾ, വാസ്തുവിദ്യ, വിന്യാസം എന്നിവ പരിശോധിക്കുന്നു
മാതൃകാ കെട്ടിടം: മോഡൽ ടെസ്റ്റിംഗും മൂല്യനിർണ്ണയവും ഈ ഘട്ടത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്, കൂടാതെ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകളും മികച്ച മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനുള്ള പരീക്ഷണങ്ങളും.
പ്രവർത്തനങ്ങൾ: പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഭാഗമായി മോഡൽ നടപ്പിലാക്കുകയും തുടർച്ചയായി പരിശോധിക്കുകയും വിലയിരുത്തുകയും വേണം. CI/CD പ്രക്രിയകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും ഒരു ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
6. ഡാറ്റ സയൻസ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ എന്ത് അപകടസാധ്യതകൾ വരുന്നു?
- കമ്പനിയിലുടനീളം മോഡൽ അളക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.
- മുന്നറിയിപ്പ് കൂടാതെ, മോഡൽ ഷട്ട്ഡൗൺ ചെയ്യുകയും പ്രവർത്തനം നിർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
- മിക്കവാറും, മോഡലുകളുടെ കൃത്യത കാലക്രമേണ വഷളാകുന്നു.
- കൂടുതൽ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു പ്രത്യേക നിരീക്ഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മോഡൽ തെറ്റായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നു.
- ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും മോഡലുകൾ പരിപാലിക്കണം, പക്ഷേ അവ വിലയേറിയതാണ്.
- ഈ അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് MLOps ഉപയോഗിക്കാം.
7. മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് എന്താണ് എന്ന് വിശദീകരിക്കാമോ?
ഒരു മോഡലിന്റെ അനുമാന ഘട്ട പ്രകടനം (യഥാർത്ഥ-ലോക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്) അതിന്റെ പരിശീലന ഘട്ട പ്രകടനത്തിൽ നിന്ന് മോശമാകുമ്പോൾ, ഇത് മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് എന്നറിയപ്പെടുന്നു, ഐഡിയ ഡ്രിഫ്റ്റ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു (ചരിത്രപരവും ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച്).
പരിശീലനത്തിന്റെയും സേവനത്തിന്റെയും ഘട്ടങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം വളച്ചൊടിച്ചതാണ്, അതിനാൽ “ട്രെയിൻ/സർവ് സ്ക്യൂ” എന്ന് പേര്.
ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഘടകങ്ങൾ:
- ഡാറ്റ വിതരണം ചെയ്യുന്ന അടിസ്ഥാന രീതി മാറിയിരിക്കുന്നു.
- പരിശീലനം കുറച്ച് വിഭാഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു, എന്നിരുന്നാലും, ഇപ്പോൾ നടന്ന ഒരു പാരിസ്ഥിതിക മാറ്റം മറ്റൊരു മേഖല കൂടി ചേർത്തു.
- NLP ബുദ്ധിമുട്ടുകളിൽ, യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയ്ക്ക് പരിശീലന ഡാറ്റയേക്കാൾ ആനുപാതികമല്ലാത്ത വലിയ ടോക്കണുകൾ ഉണ്ട്.
- COVID-19 പകർച്ചവ്യാധിയുടെ സമയത്ത് ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയിൽ വളരെ മോശമായ പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നത് പോലെയുള്ള അപ്രതീക്ഷിത സംഭവങ്ങൾ, കോവിഡ്-XNUMX-ന് മുമ്പുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിർമ്മിച്ച ഒരു മോഡൽ.
മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് തിരിച്ചറിയാൻ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
മോഡൽ പ്രകടനത്തിൽ സ്ഥിരമായ കുറവുണ്ടാകുമ്പോൾ പ്രതിവിധിയായി മോഡൽ റീട്രെയിനിംഗ് എപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്; കുറവിന്റെ കാരണം കണ്ടെത്തുകയും ഉചിതമായ ചികിത്സാ നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും വേണം.
8. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ MLOps എത്ര വ്യത്യസ്ത രീതികളിൽ പ്രയോഗിക്കാം?
MLOps പ്രായോഗികമാക്കുന്നതിന് മൂന്ന് രീതികളുണ്ട്:
MLOps ലെവൽ 0 (മാനുവൽ പ്രോസസ്സ്): ഈ തലത്തിൽ, ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ, വിശകലനം, പരിശീലനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളും സ്വമേധയാ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഓരോ ഘട്ടവും സ്വമേധയാ നടപ്പിലാക്കണം, അതുപോലെ ഒന്നിൽ നിന്ന് അടുത്തതിലേക്കുള്ള പരിവർത്തനം.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം പതിവായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാത്ത ഒരു ചെറിയ എണ്ണം മോഡലുകൾ മാത്രമേ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുള്ളൂ എന്നതാണ് അടിസ്ഥാനപരമായ അടിസ്ഥാനം.
തൽഫലമായി, തുടർച്ചയായ സംയോജനമോ (സിഐ) തുടർച്ചയായ വിന്യാസമോ (സിഡി) ഇല്ല, കൂടാതെ കോഡ് പരിശോധിക്കുന്നത് സാധാരണയായി സ്ക്രിപ്റ്റ് എക്സിക്യൂഷനോ നോട്ട്ബുക്ക് എക്സിക്യൂഷനോ ആയി സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, ഒരു മൈക്രോ സർവീസിൽ വിന്യാസം നടക്കുന്നു. REST API.
MLOps ലെവൽ 1 (ML പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ ഓട്ടോമേഷൻ): ML പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, മോഡൽ (CT) തുടർച്ചയായി പരിശീലിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. ഈ രീതിയിൽ നിങ്ങൾക്ക് തുടർച്ചയായ മോഡൽ പ്രവചന സേവന ഡെലിവറി പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയും.
ഒരു മുഴുവൻ പരിശീലന പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ ഞങ്ങളുടെ വിന്യാസം, സജീവമായ പൈപ്പ്ലൈൻ ട്രിഗറുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പുതിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ മോഡൽ സ്വയമേവ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
MLOps ലെവൽ 2 (CI/CD പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ ഓട്ടോമേഷൻ): ഇത് MLOps ലെവലിന് ഒരു പടി മുകളിലാണ്. നിർമ്മാണത്തിലെ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ വേഗത്തിലും വിശ്വസനീയമായും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യണമെങ്കിൽ ശക്തമായ ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് CI/CD സിസ്റ്റം ആവശ്യമാണ്:
- നിങ്ങൾ സോഴ്സ് കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുകയും സിഐ ഘട്ടത്തിൽ ഉടനീളം നിരവധി പരിശോധനകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പാക്കേജുകൾ, എക്സിക്യൂട്ടബിൾസ്, ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ എന്നിവ സ്റ്റേജിന്റെ ഔട്ട്പുട്ടുകളാണ്, അത് പിന്നീട് വിന്യസിക്കപ്പെടും.
- CI ഘട്ടം സൃഷ്ടിച്ച പുരാവസ്തുക്കൾ സിഡി ഘട്ടത്തിൽ ടാർഗെറ്റ് പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നു. പരിഷ്കരിച്ച മോഡൽ നടപ്പാക്കലിനൊപ്പം വിന്യസിച്ച പൈപ്പ് ലൈനാണ് സ്റ്റേജിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട്.
- പൈപ്പ്ലൈൻ പരീക്ഷണത്തിന്റെ ഒരു പുതിയ ആവർത്തനം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഇപ്പോഴും ഡാറ്റയും മോഡൽ വിശകലന ഘട്ടവും സ്വമേധയാ ചെയ്യണം.
9. ചലനാത്മക വിന്യാസത്തിൽ നിന്ന് സ്റ്റാറ്റിക് വിന്യാസത്തെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
മോഡൽ ഓഫ്ലൈനായി പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു സ്റ്റാറ്റിക് വിന്യാസം. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഞങ്ങൾ മോഡൽ ഒരു പ്രാവശ്യം കൃത്യമായി പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ഒരു സമയത്തേക്ക് അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മോഡൽ പ്രാദേശികമായി പരിശീലിപ്പിച്ച ശേഷം, അത് സംഭരിക്കുകയും തത്സമയ പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് സെർവറിലേക്ക് അയയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
മോഡൽ പിന്നീട് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാവുന്ന ആപ്ലിക്കേഷൻ സോഫ്റ്റ്വെയറായി വിതരണം ചെയ്യുന്നു. ഒരു ചിത്രീകരണമായി, അഭ്യർത്ഥനകളുടെ ബാച്ച് സ്കോറിംഗ് അനുവദിക്കുന്ന ഒരു പ്രോഗ്രാം.
മോഡലിന് ഓൺലൈനിൽ പരിശീലനം നൽകിയിട്ടുണ്ട് ഡൈനാമിക് വിന്യാസം. അതായത്, പുതിയ ഡാറ്റ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നിരന്തരം ചേർക്കുന്നു, കൂടാതെ മോഡൽ അത് കണക്കിലെടുത്ത് തുടർച്ചയായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നു.
തൽഫലമായി, ആവശ്യാനുസരണം സെർവർ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താം. അതിനുശേഷം, ഒരു വെബ് ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്ന ഒരു API എൻഡ് പോയിന്റായി വിതരണം ചെയ്തുകൊണ്ട് മോഡൽ ഉപയോഗത്തിൽ കൊണ്ടുവരുന്നു. ഫ്ലാസ്ക് അല്ലെങ്കിൽ FastAPI.
10. ഏത് പ്രൊഡക്ഷൻ ടെസ്റ്റിംഗ് ടെക്നിക്കുകളാണ് നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്നത്?
ബാച്ച് ടെസ്റ്റിംഗ്: പരിശീലന പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ക്രമീകരണത്തിൽ ടെസ്റ്റിംഗ് നടത്തുന്നതിലൂടെ, അത് മോഡൽ പരിശോധിക്കുന്നു. കൃത്യത, ആർഎംഎസ്ഇ മുതലായവ പോലുള്ള തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള മെട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ച്, മോഡൽ അനുമാനം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റ സാമ്പിളുകളിൽ ബാച്ച് പരിശോധന നടത്തുന്നു.
ഒരു ടെസ്റ്റ് സെർവർ, റിമോട്ട് സെർവർ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡ് എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ ബാച്ച് ടെസ്റ്റിംഗ് നടത്താം. സാധാരണഗതിയിൽ, മോഡൽ ഒരു സീരിയലൈസ്ഡ് ഫയലായിട്ടാണ് നൽകിയിരിക്കുന്നത്, അത് ഒരു വസ്തുവായി ലോഡ് ചെയ്യുകയും ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അനുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
എ / ബി പരിശോധന: മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്നുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും സേവനങ്ങളുടെ രൂപകൽപ്പനയ്ക്കും (വെബ്സൈറ്റുകൾ, മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ മുതലായവ) ഇത് പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കമ്പനിയെയോ പ്രവർത്തനങ്ങളെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഏത് മോഡലാണ് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നത് എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ A/B പരിശോധനയുടെ ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധാരണയായി, എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗ് ഇനിപ്പറയുന്ന രീതിയിലാണ് ചെയ്യുന്നത്:
- തത്സമയ അല്ലെങ്കിൽ തത്സമയ ഡാറ്റ സെറ്റ് എ, സെറ്റ് ബി എന്നിങ്ങനെ രണ്ട് സെറ്റുകളായി വിഭജിക്കുകയോ വിഭജിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.
- സെറ്റ് എ ഡാറ്റ കാലഹരണപ്പെട്ട മോഡലിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു, അതേസമയം സെറ്റ് ബി ഡാറ്റ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത മോഡലിലേക്ക് അയയ്ക്കുന്നു.
- ബിസിനസ്സ് ഉപയോഗ കേസിനെയോ പ്രക്രിയകളെയോ ആശ്രയിച്ച്, പുതിയ മോഡൽ (മോഡൽ ബി) പഴയ മോഡലിനെ (മോഡൽ എ) മറികടക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ മോഡൽ പ്രകടനം (ഉദാഹരണത്തിന്, കൃത്യത, കൃത്യത മുതലായവ) വിലയിരുത്തുന്നതിന് നിരവധി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.
- തുടർന്ന് ഞങ്ങൾ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഹൈപ്പോതെസിസ് ടെസ്റ്റിംഗ് നടത്തുന്നു: നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ബിസിനസ്സ് സൂചകങ്ങളുടെ ശരാശരി മൂല്യത്തിൽ പുതിയ മോഡലിന് യാതൊരു സ്വാധീനവുമില്ലെന്ന് ശൂന്യ സിദ്ധാന്തം പറയുന്നു. ഇതര സിദ്ധാന്തമനുസരിച്ച്, പുതിയ മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ് ബിസിനസ് സൂചകങ്ങളുടെ ശരാശരി മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
- അവസാനമായി, പുതിയ മോഡൽ ചില ബിസിനസ് കെപിഐകളിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി ഉണ്ടാക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് ഞങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു.
ഒരു നിഴൽ അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റേജ് ടെസ്റ്റ്: ഉൽപ്പാദനത്തിൽ (സ്റ്റേജിംഗ് എൻവയോൺമെന്റ്) ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ പരിതസ്ഥിതിയുടെ തനിപ്പകർപ്പിൽ ഒരു മോഡൽ വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു.
തത്സമയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിന്റെ പ്രകടനം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും മോഡലിന്റെ പ്രതിരോധശേഷി സാധൂകരിക്കുന്നതിനും ഇത് നിർണായകമാണ്. പ്രൊഡക്ഷൻ പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ അതേ ഡാറ്റ അനുമാനിച്ച് വികസിപ്പിച്ച ബ്രാഞ്ച് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സ്റ്റേജിംഗ് സെർവറിൽ പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മോഡൽ വിതരണം ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നത്.
ഡെവലപ്മെന്റ് ബ്രാഞ്ചിന്റെ ഫലമായി സ്റ്റേജിംഗ് സെർവറിൽ ബിസിനസ്സ് ചോയ്സുകളൊന്നും നടത്തില്ല അല്ലെങ്കിൽ അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ദൃശ്യമാകില്ല എന്നതാണ് ഏക പോരായ്മ.
ഉചിതമായ അളവുകോലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റേജിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയുടെ ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിന്റെ പ്രതിരോധശേഷിയും പ്രകടനവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് വിലയിരുത്തപ്പെടും.
11. ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിൽ നിന്ന് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്?
രണ്ട് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് തത്സമയ പ്രവചനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും: ബാച്ച്, സ്ട്രീം.
ബാച്ച് പ്രക്രിയ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഒബ്ജക്റ്റിനായി ഒരു മുൻകാല ഘട്ടത്തിൽ നിന്നുള്ള സവിശേഷതകൾ, അത് തത്സമയ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- ഇവിടെ, ഞങ്ങൾക്ക് ഓഫ്ലൈനിൽ തീവ്രമായ ഫീച്ചർ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താനും ദ്രുത അനുമാനത്തിനായി ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കാനും കഴിയും.
- ഫീച്ചറുകൾ, എന്നിരുന്നാലും, മുൻകാലങ്ങളിൽ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിരുന്നതിനാൽ ഒരു പ്രായം. നിങ്ങളുടെ പ്രവചനം സമീപകാല സംഭവങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെങ്കിൽ ഇത് ഒരു പ്രധാന പോരായ്മയായിരിക്കാം. (ഉദാഹരണത്തിന്, വഞ്ചനാപരമായ ഇടപാടുകൾ എത്രയും വേഗം തിരിച്ചറിയുക.)
ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട എന്റിറ്റിക്കുള്ള തത്സമയ, സ്ട്രീമിംഗ് സവിശേഷതകൾ ഉള്ളതിനാൽ, ഒരു നിശ്ചിത ഇൻപുട്ടുകളിൽ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിലാണ് അനുമാനം നടപ്പിലാക്കുന്നത്.
- ഇവിടെ, മോഡലിന് തത്സമയ, സ്ട്രീമിംഗ് സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നതിലൂടെ, നമുക്ക് കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ ലഭിക്കും.
- എന്നിരുന്നാലും, സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനും ഡാറ്റ സ്ട്രീമുകൾ (കാഫ്ക, കിനിസിസ് മുതലായവ) പരിപാലിക്കുന്നതിനും അധിക അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. (അപ്പാച്ചെ ഫ്ലിങ്ക്, ബീം മുതലായവ)
12. ട്രെയിനിംഗ് സെർവിംഗ് സ്ക്യൂ എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
സെർവ് ചെയ്യുമ്പോഴുള്ള പ്രകടനവും പരിശീലന വേളയിലെ പ്രകടനവും തമ്മിലുള്ള അസമത്വത്തെ പരിശീലന-സേവിക്കുന്ന സ്ക്യൂ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങളാൽ ഈ ചരിവ് പ്രചോദിപ്പിക്കാം:
- സേവനത്തിനും പരിശീലനത്തിനുമായി പൈപ്പ് ലൈനുകൾക്കിടയിൽ നിങ്ങൾ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന രീതിയിലുള്ള വ്യത്യാസം.
- നിങ്ങളുടെ പരിശീലനത്തിൽ നിന്ന് നിങ്ങളുടെ സേവനത്തിലേക്കുള്ള ഡാറ്റയുടെ മാറ്റം.
- നിങ്ങളുടെ അൽഗോരിതത്തിനും മോഡലിനും ഇടയിലുള്ള ഒരു ഫീഡ്ബാക്ക് ചാനൽ.
13. മോഡൽ രജിസ്ട്രി എന്നതുകൊണ്ട് നിങ്ങൾ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?
മോഡൽ രജിസ്ട്രി ഒരു കേന്ദ്ര ശേഖരമാണ്, അവിടെ മോഡൽ സ്രഷ്ടാക്കൾക്ക് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ മോഡലുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാൻ കഴിയും.
രജിസ്ട്രി ഉപയോഗിച്ച് ബിസിനസ്സിനുള്ളിലെ എല്ലാ മോഡലുകളുടെയും ആയുസ്സ് നിയന്ത്രിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാർക്ക് മറ്റ് ടീമുകളുമായും ഓഹരി ഉടമകളുമായും സഹകരിക്കാനാകും. പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ ഒരു ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റ് മുഖേന മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിലേക്ക് അപ്ലോഡ് ചെയ്യാം.
മോഡലുകൾ രജിസ്റ്ററിൽ പ്രവേശിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, പരിശോധനയ്ക്കും മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്കുള്ള വിന്യാസത്തിനുമായി തയ്യാറാക്കപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, ഏതെങ്കിലും സംയോജിത ആപ്ലിക്കേഷനോ സേവനമോ വേഗത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനായി പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾ മോഡൽ രജിസ്ട്രികളിൽ സംഭരിക്കുന്നു.
മോഡൽ പരിശോധിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതിനും, സോഫ്റ്റ്വെയർ ഡവലപ്പർമാർ പരിശീലിച്ച മോഡലുകളുടെ ഏറ്റവും മികച്ച പതിപ്പ് (മൂല്യനിർണ്ണയ മാനദണ്ഡത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി) അവലോകകർക്ക് പെട്ടെന്ന് തിരിച്ചറിയാനും തിരഞ്ഞെടുക്കാനും കഴിയും.
14. മോഡൽ രജിസ്ട്രിയുടെ നേട്ടങ്ങളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വിശദീകരിക്കാമോ?
മോഡൽ രജിസ്ട്രി മോഡൽ ലൈഫ് സൈക്കിൾ മാനേജ്മെന്റിനെ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്ന ചില വഴികൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:
- വിന്യാസം എളുപ്പമാക്കുന്നതിന്, നിങ്ങളുടെ പരിശീലനം ലഭിച്ച മോഡലുകൾക്ക് റൺടൈം ആവശ്യകതകളും മെറ്റാഡാറ്റയും സംരക്ഷിക്കുക.
- നിങ്ങളുടെ പരിശീലനം ലഭിച്ചതും വിന്യസിച്ചതും വിരമിച്ചതുമായ മോഡലുകൾ ഒരു കേന്ദ്രീകൃതവും തിരയാൻ കഴിയുന്നതുമായ ഒരു ശേഖരത്തിൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുകയും ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും പതിപ്പിക്കുകയും വേണം.
- നിങ്ങളുടെ പ്രൊഡക്ഷൻ മോഡലിന്റെ തുടർച്ചയായ ഡെലിവറി, പരിശീലനം, സംയോജനം എന്നിവ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഓട്ടോമേറ്റഡ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക.
- സ്റ്റേജിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ പുതുതായി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ (അല്ലെങ്കിൽ ചലഞ്ചർ മോഡലുകൾ) നിലവിൽ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മോഡലുകളുമായി (ചാമ്പ്യൻ മോഡലുകൾ) താരതമ്യം ചെയ്യുക.
15. ചാമ്പ്യൻ-ചലഞ്ചർ ടെക്നിക് വർക്കുകൾ വിശദീകരിക്കാമോ?
ഒരു ചാമ്പ്യൻ ചലഞ്ചർ ടെക്നിക് ഉപയോഗിച്ച് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ വിവിധ പ്രവർത്തന തീരുമാനങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കാൻ സാധിക്കും. മാർക്കറ്റിംഗിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗിനെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ കേട്ടിരിക്കാം.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇമെയിൽ കാമ്പെയ്നിന് വേണ്ടിയുള്ള ഓപ്പൺ റേറ്റ് പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത വിഷയ വരികൾ എഴുതുകയും അവ നിങ്ങളുടെ ടാർഗെറ്റ് ഡെമോഗ്രാഫിക്കിലേക്ക് ക്രമരഹിതമായി വിതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യാം.
സിസ്റ്റം അതിന്റെ സബ്ജക്ട് ലൈനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഒരു ഇമെയിലിന്റെ പ്രകടനം (അതായത്, ഇമെയിൽ ഓപ്പൺ ആക്ഷൻ) ലോഗ് ചെയ്യുന്നു, ഏതാണ് ഏറ്റവും ഫലപ്രദമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഓരോ സബ്ജക്ട് ലൈനിന്റെയും ഓപ്പൺ റേറ്റ് താരതമ്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ചാമ്പ്യൻ-ചലഞ്ചർ ഇക്കാര്യത്തിൽ A/B ടെസ്റ്റിംഗുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതാണ്. ഓരോ ഫലവും വിലയിരുത്തുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഡിസിഷൻ ലോജിക് ഉപയോഗിക്കാനും ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പിലേക്ക് വരുന്നതിന് വിവിധ രീതികൾ പരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഒന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കാനും കഴിയും.
ഏറ്റവും വിജയകരമായ മോഡൽ ചാമ്പ്യനുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ചാമ്പ്യനുപകരം ആദ്യ നിർവ്വഹണ ഘട്ടത്തിൽ ഇപ്പോൾ ഉള്ളത് ആദ്യ ചലഞ്ചറും ചലഞ്ചർമാരുടെ മാച്ചിംഗ് ലിസ്റ്റും മാത്രമാണ്.
കൂടുതൽ ജോബ് സ്റ്റെപ്പ് എക്സിക്യൂഷനുകൾക്കായി സിസ്റ്റം ചാമ്പ്യനെ തിരഞ്ഞെടുത്തു.
വെല്ലുവിളിക്കുന്നവർ പരസ്പരം വൈരുദ്ധ്യമുള്ളവരാണ്. പുതിയ ചാമ്പ്യനെ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഏറ്റവും മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്ന ചലഞ്ചറാണ്.
ചാമ്പ്യൻ-ചലഞ്ചർ താരതമ്യ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ടാസ്ക്കുകൾ കൂടുതൽ വിശദമായി ചുവടെ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു:
- ഓരോ എതിരാളി മോഡലുകളെയും വിലയിരുത്തുന്നു.
- അന്തിമ സ്കോറുകൾ വിലയിരുത്തുന്നു.
- വിജയിയായ ചലഞ്ചറിനെ സ്ഥാപിക്കാൻ മൂല്യനിർണ്ണയ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
- ആർക്കൈവിലേക്ക് പുതിയ ചാമ്പ്യനെ ചേർക്കുന്നു
16. MLOps ലൈഫ് സൈക്കിളിന്റെ എന്റർപ്രൈസ്-ലെവൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിവരിക്കുക?
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു ആവർത്തന പരീക്ഷണം മാത്രമായി കണക്കാക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ അവസാനിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്. മെഷീൻ ലേണിംഗിനൊപ്പം സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിന്റെ യൂണിയനാണ് MLOps.
പൂർത്തിയായ ഫലം അതുപോലെ സങ്കൽപ്പിക്കണം. അതിനാൽ, ഒരു സാങ്കേതിക ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ കോഡ് പരീക്ഷിക്കുകയും പ്രവർത്തനക്ഷമവും മോഡുലാർ ചെയ്യുകയും വേണം.
MLOps-ന് ഒരു പരമ്പരാഗത മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഫ്ലോയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഒരു ആയുസ്സ് ഉണ്ട്, ഉൽപ്പാദനം വരെ മോഡൽ പ്രക്രിയയിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നു എന്നതൊഴിച്ചാൽ.
ഉൽപാദനത്തിലെ മോഡൽ ഗുണനിലവാരം എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നതെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ MLOps എഞ്ചിനീയർമാർ ഇത് നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
നിരവധി MLOps സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്കായുള്ള ചില ഉപയോഗ-കേസുകൾ ഇതാ:
- മോഡൽ രജിസ്ട്രികൾ: അത് അങ്ങനെയാണ് കാണപ്പെടുന്നത്. വലിയ ടീമുകൾ മോഡൽ രജിസ്ട്രികളിൽ പതിപ്പ് മോഡലുകളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മുമ്പത്തെ പതിപ്പിലേക്ക് മടങ്ങുന്നത് പോലും ഒരു ഓപ്ഷനാണ്.
- ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ: വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, അനലിറ്റിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്ക്കുകൾക്കായി ഉപസെറ്റുകളുടെയും വ്യത്യസ്ത പതിപ്പുകൾ ഉണ്ടാകാം. മുമ്പത്തെ റണ്ണുകളിൽ നിന്നോ മറ്റ് ടീമുകളിൽ നിന്നോ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ ജോലികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള അത്യാധുനികവും രുചികരവുമായ മാർഗമാണ് ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ.
- മെറ്റാഡാറ്റയ്ക്കായുള്ള സ്റ്റോറുകൾ: ചിത്രവും ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയും പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ വിജയകരമായി ഉപയോഗിക്കണമെങ്കിൽ ഉൽപ്പാദനത്തിലുടനീളം മെറ്റാഡാറ്റ ശരിയായി നിരീക്ഷിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
തീരുമാനം
മിക്ക കേസുകളിലും, അഭിമുഖം നടത്തുന്നയാൾ ഒരു സംവിധാനത്തിനായി തിരയുന്നു, അതേസമയം സ്ഥാനാർത്ഥി ഒരു പരിഹാരം തേടുകയാണെന്ന് ഓർമ്മിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
ആദ്യത്തേത് നിങ്ങളുടെ സാങ്കേതിക വൈദഗ്ധ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, രണ്ടാമത്തേത് നിങ്ങളുടെ കഴിവ് പ്രകടിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിയെക്കുറിച്ചാണ്.
MLOps ഇന്റർവ്യൂ ചോദ്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ സ്വീകരിക്കേണ്ട നിരവധി നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉണ്ട്, അഭിമുഖം നടത്തുന്നയാളെ നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് പ്രശ്നം വിലയിരുത്താനും പരിഹരിക്കാനും ഉദ്ദേശിക്കുന്നതെന്ന് നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന്.
ശരിയായ പ്രതികരണത്തേക്കാൾ തെറ്റായ പ്രതികരണത്തിലാണ് അവരുടെ ഏകാഗ്രത. ഒരു പരിഹാരം ഒരു കഥ പറയുന്നു, നിങ്ങളുടെ അറിവിന്റെയും ആശയവിനിമയത്തിനുള്ള കഴിവിന്റെയും മികച്ച ചിത്രമാണ് നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക