अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
- 1. MLOps म्हणजे काय?
- 2. डेटा वैज्ञानिक, डेटा अभियंता आणि ML अभियंते एकमेकांपासून कसे वेगळे असतात?
- 3. MLOps ला ModelOps आणि AIOps पासून वेगळे काय आहे?
- 4. तुम्ही मला MLOps चे काही फायदे सांगू शकाल का?
- 5. तुम्ही मला MLOps चे घटक सांगू शकाल का?
- 6. डेटा सायन्स वापरताना कोणते धोके येतात?
- 7. तुम्ही स्पष्ट करू शकता, मॉडेल ड्रिफ्ट म्हणजे काय?
- 8. तुमच्या मते, MLOps किती वेगवेगळ्या प्रकारे लागू केले जाऊ शकतात?
- 9. स्थिर तैनाती डायनॅमिक तैनातीपासून काय वेगळे करते?
- 10. तुम्हाला कोणत्या उत्पादन चाचणी तंत्रांची माहिती आहे?
- 11. बॅच प्रोसेसिंग पासून स्ट्रीम प्रोसेसिंग मध्ये काय फरक आहे?
- 12. ट्रेनिंग सर्व्हिंग स्क्यू म्हणजे काय?
- 13. मॉडेल रजिस्ट्री म्हणजे काय?
- 14. तुम्ही मॉडेल रजिस्ट्रीच्या फायद्यांची माहिती देऊ शकता का?
- 15. तुम्ही चॅम्पियन-चॅलेंजर तंत्राचे कार्य स्पष्ट करू शकता का?
- 16. MLOps लाइफसायकलच्या एंटरप्राइझ-स्तरीय अनुप्रयोगांचे वर्णन करा?
- निष्कर्ष
माहिती आणि सेवांमध्ये लोकांची प्रवेशक्षमता वाढवण्यासाठी कंपन्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि मशीन लर्निंग (ML) सारख्या उदयोन्मुख तंत्रज्ञानाचा वापर करत आहेत.
बँकिंग, वित्त, किरकोळ, उत्पादन आणि अगदी आरोग्यसेवा यासह विविध क्षेत्रांमध्ये या तंत्रज्ञानाचा वापर वाढत आहे.
डेटा सायंटिस्ट, मशीन लर्निंग इंजिनीअर आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समधील इंजिनीअर्सना वाढत्या कंपन्यांकडून मागणी आहे.
शक्य ते जाणून मशीन शिक्षण जर तुम्हाला ML किंवा MLOps फील्डमध्ये काम करायचे असेल तर मॅनेजर आणि रिक्रूटर्सची नियुक्ती करणारे ऑपरेशन इंटरव्ह्यू प्रश्न तुमच्यासाठी आवश्यक आहेत.
तुम्ही तुमच्या स्वप्नाच्या नोकरीसाठी काम करत असताना या पोस्टमध्ये काही MLOps मुलाखतीच्या प्रश्नांना कसे प्रतिसाद द्यायचे हे शिकू शकता.
1. MLOps म्हणजे काय?
एमएल मॉडेल्सच्या कार्यान्वित करण्याचा विषय एमएलओप्सचा फोकस आहे, ज्याला मशीन लर्निंग ऑपरेशन्स म्हणूनही ओळखले जाते, हे अधिक प्रमुख AI/DS/ML क्षेत्रामध्ये विकसित होत असलेले क्षेत्र आहे.
MLOps म्हणून ओळखल्या जाणार्या सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी दृष्टीकोन आणि संस्कृतीचे मुख्य उद्दिष्ट म्हणजे मशीन लर्निंग/डेटा सायन्स मॉडेल्स आणि त्यांचे त्यानंतरचे ऑपरेशनलीकरण (Ops) तयार करणे.
पारंपारिक DevOps आणि MLOps काही समानता सामायिक करतात, तथापि, MLOps देखील पारंपारिक DevOps पेक्षा खूप भिन्न आहेत.
MLOps डेटावर लक्ष केंद्रित करून जटिलतेचा एक नवीन स्तर जोडते, तर DevOps मुख्यतः ऑपरेशनल कोड आणि सॉफ्टवेअर रिलीझवर लक्ष केंद्रित करते जे स्टेटफुल असू शकत नाहीत.
ML, Data आणि Ops चे संयोजन हे MLOps ला त्याचे सामान्य नाव (मशीन लर्निंग, डेटा इंजिनियरिंग आणि DevOps) देते.
2. डेटा वैज्ञानिक, डेटा अभियंता आणि ML अभियंते एकमेकांपासून कसे वेगळे असतात?
हे माझ्या मते, फर्मवर अवलंबून बदलते. डेटाच्या वाहतूक आणि परिवर्तनासाठी, तसेच त्याचे संचयन, डेटा अभियंत्यांनी तयार केले आहे.
डेटा सायंटिस्ट हे डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि निष्कर्ष काढण्यासाठी वैज्ञानिक आणि सांख्यिकीय तंत्रांचा वापर करण्यात तज्ञ आहेत, ज्यात सध्याच्या ट्रेंडच्या आधारावर भविष्यातील वर्तनाबद्दल अंदाज बांधणे समाविष्ट आहे.
सॉफ्टवेअर अभियंते काही वर्षांपूर्वी ऑपरेशन्सचा अभ्यास करत होते आणि तैनात पायाभूत सुविधांचे व्यवस्थापन करत होते. दुसरीकडे, Ops संघ, पायाभूत सुविधांचा कोड म्हणून वापर करताना विकासाचा अभ्यास करत होते. या दोन प्रवाहांद्वारे एक DevOps स्थिती तयार केली गेली.
MLOps समान श्रेणीत आहे डेटा वैज्ञानिक आणि डेटा अभियंता. डेटा अभियंते मॉडेल लाइफसायकलला समर्थन देण्यासाठी आणि चालू प्रशिक्षणासाठी पाइपलाइन तयार करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या पायाभूत सुविधांबद्दल ज्ञान मिळवत आहेत.
डेटा शास्त्रज्ञ त्यांचे मॉडेल उपयोजन आणि स्कोअरिंग क्षमता विकसित करण्याचा प्रयत्न करतात.
उत्पादन-श्रेणी डेटा पाइपलाइन ML अभियंत्यांनी पायाभूत सुविधांचा वापर करून तयार केली आहे जी डेटा सायन्स मॉडेलसाठी आवश्यक असलेल्या इनपुटमध्ये कच्चा डेटा रूपांतरित करते, मॉडेल होस्ट करते आणि चालवते आणि डाउनस्ट्रीम सिस्टममध्ये स्कोर केलेला डेटासेट आउटपुट करते.
डेटा अभियंता आणि डेटा वैज्ञानिक दोघेही एमएल अभियंता बनण्यास सक्षम आहेत.
3. MLOps ला ModelOps आणि AIOps पासून वेगळे काय आहे?
शेवट-टू-एंड बांधताना मशीन शिक्षण अल्गोरिदम, MLOps एक DevOps ऍप्लिकेशन आहे ज्यामध्ये डेटा संकलन, डेटा प्री-प्रोसेसिंग, मॉडेल तयार करणे, उत्पादनामध्ये मॉडेल तैनात करणे, उत्पादनामध्ये मॉडेल मॉनिटरिंग आणि मॉडेल नियतकालिक अपग्रेड यांचा समावेश आहे.
नियम-आधारित मॉडेल्स सारख्या कोणत्याही अल्गोरिदमची संपूर्ण अंमलबजावणी हाताळण्यासाठी DevOps चा वापर ModelOps म्हणून ओळखला जातो.
AIOps सुरवातीपासून AI अॅप्स तयार करण्यासाठी DevOps तत्त्वांचा फायदा घेत आहे.
4. तुम्ही मला MLOps चे काही फायदे सांगू शकाल का?
- MLOps MDLC (मॉडेल डेव्हलपमेंट लाइफसायकल) मधील सर्व किंवा बहुतांश कार्ये/चरण स्वयंचलित करण्यात मदत करत असल्याने मॉडेल प्रशिक्षित आणि योग्य रीतीने मूल्यमापन केले जातात याची खात्री करण्यासाठी डेटा वैज्ञानिक आणि MLOps विकासक त्वरीत चाचण्या पुन्हा चालवू शकतात. याव्यतिरिक्त परवानगी देते डेटा आणि मॉडेल आवृत्ती.
- MLOps कल्पना प्रत्यक्षात आणणे डेटा अभियंते आणि डेटा वैज्ञानिकांना लागवड केलेल्या आणि क्युरेट केलेल्या डेटासेटमध्ये अप्रतिबंधित प्रवेश करण्यास सक्षम करते, जे मॉडेलच्या विकासास वेगवानपणे गती देते.
- मॉडेल्स आणि डेटासेटची आवृत्ती तयार करण्याच्या क्षमतेमुळे सध्याची पुनरावृत्ती अपेक्षेनुसार न आल्यास डेटा शास्त्रज्ञ अधिक चांगली कामगिरी करणाऱ्या मॉडेलवर मागे पडण्यास सक्षम असतील, ज्यामुळे मॉडेल ऑडिट ट्रेलमध्ये लक्षणीय वाढ होईल.
- MLOps पद्धती DevOps वर जोरदार विसंबून असल्याने, ते अनेक CI/CD संकल्पना देखील समाविष्ट करतात, ज्यामुळे कोडची गुणवत्ता आणि विश्वासार्हता.
5. तुम्ही मला MLOps चे घटक सांगू शकाल का?
डिझाईन: MLOps मध्ये डिझाइन विचारांचा मोठ्या प्रमाणात समावेश होतो. समस्येच्या स्वरूपापासून प्रारंभ करून, परिकल्पना, आर्किटेक्चर आणि उपयोजनांची चाचणी करणे
मॉडेल इमारत: डेटा अभियांत्रिकी पाइपलाइन आणि सर्वोत्तम मशीन शिक्षण प्रणाली सेट करण्यासाठी प्रयोगांसह मॉडेल चाचणी आणि प्रमाणीकरण या पायरीचा भाग आहेत.
ऑपरेशन: ऑपरेशनचा भाग म्हणून मॉडेलची अंमलबजावणी करणे आवश्यक आहे आणि सतत तपासले आणि मूल्यमापन केले पाहिजे. त्यानंतर CI/CD प्रक्रियांचे निरीक्षण केले जाते आणि ऑर्केस्ट्रेशन टूल वापरून सुरू केले जाते.
6. डेटा सायन्स वापरताना कोणते धोके येतात?
- संपूर्ण कंपनीमध्ये मॉडेल मोजणे कठीण आहे.
- चेतावणीशिवाय, मॉडेल बंद होते आणि कार्य करणे थांबवते.
- मुख्यतः, मॉडेल्सची अचूकता कालांतराने खराब होते.
- मॉडेल विशिष्ट निरीक्षणावर आधारित चुकीचे अंदाज लावते ज्याचे पुढे परीक्षण केले जाऊ शकत नाही.
- डेटा शास्त्रज्ञांनी मॉडेल्स देखील राखले पाहिजेत, परंतु ते महाग आहेत.
- हे धोके कमी करण्यासाठी MLOps चा वापर केला जाऊ शकतो.
7. तुम्ही स्पष्ट करू शकता, मॉडेल ड्रिफ्ट म्हणजे काय?
जेव्हा एखाद्या मॉडेलचे अनुमान फेज कार्यप्रदर्शन (वास्तविक-जागतिक डेटा वापरून) त्याच्या प्रशिक्षण टप्प्याच्या कार्यक्षमतेतून खराब होते, तेव्हा याला मॉडेल ड्रिफ्ट म्हणून ओळखले जाते, ज्याला आयडिया ड्रिफ्ट (ऐतिहासिक, लेबल केलेला डेटा वापरणे) असेही म्हणतात.
प्रशिक्षण आणि सर्व्हिंग टप्प्यांच्या तुलनेत मॉडेलचे कार्यप्रदर्शन तिरकस आहे, म्हणून "ट्रेन/सर्व्ह स्क्यू" असे नाव आहे.
अनेक घटक, यासह:
- डेटा वितरित करण्याचा मूलभूत मार्ग बदलला आहे.
- प्रशिक्षणाने काही श्रेणींवर लक्ष केंद्रित केले, तथापि, नुकत्याच झालेल्या पर्यावरणीय बदलाने आणखी एक क्षेत्र जोडले.
- NLP अडचणींमध्ये, वास्तविक-जगातील डेटामध्ये प्रशिक्षण डेटापेक्षा मोठ्या प्रमाणात टोकन संख्या असते.
- अनपेक्षित घटना, जसे की प्री-COVID डेटावर तयार केलेले मॉडेल, COVID-19 महामारी दरम्यान गोळा केलेल्या डेटावर लक्षणीयरीत्या वाईट कामगिरी करेल असा अंदाज आहे.
मॉडेल ड्रिफ्ट ओळखण्यासाठी मॉडेलच्या कामगिरीचे सतत निरीक्षण करणे आवश्यक असते.
मॉडेलच्या कार्यक्षमतेत सतत घट होत असताना उपाय म्हणून मॉडेल रीट्रेनिंग जवळजवळ नेहमीच आवश्यक असते; घट होण्याचे कारण ओळखले पाहिजे आणि योग्य उपचार पद्धती वापरल्या पाहिजेत.
8. तुमच्या मते, MLOps किती वेगवेगळ्या प्रकारे लागू केले जाऊ शकतात?
MLOps सरावात ठेवण्यासाठी तीन पद्धती आहेत:
MLOps स्तर 0 (मॅन्युअल प्रक्रिया): या स्तरामध्ये, डेटा तयार करणे, विश्लेषण करणे आणि प्रशिक्षणासह सर्व पायर्या व्यक्तिचलितपणे पार पाडल्या जातात. प्रत्येक टप्पा स्वहस्ते पार पाडणे आवश्यक आहे, तसेच एक ते दुसर्या टप्प्यात संक्रमण.
मूळ आधार असा आहे की तुमची डेटा सायन्स टीम फक्त काही मॉडेल्स व्यवस्थापित करते जी वारंवार अपडेट केली जात नाहीत.
परिणामी, सतत एकत्रीकरण (सीआय) किंवा सतत उपयोजन (सीडी) नाही आणि कोडची चाचणी सामान्यत: स्क्रिप्ट अंमलबजावणी किंवा नोटबुक अंमलबजावणीमध्ये एकत्रित केली जाते, ज्याची तैनाती मायक्रो सर्व्हिसमध्ये होते. आरईएसटी API.
MLOps स्तर 1 (ML पाइपलाइनचे ऑटोमेशन): ML प्रक्रिया स्वयंचलित करून, मॉडेल (CT) ला सतत प्रशिक्षण देणे हे उद्दिष्ट आहे. आपण अशा प्रकारे सतत मॉडेल अंदाज सेवा वितरण पूर्ण करू शकता.
संपूर्ण प्रशिक्षण पाइपलाइनची आमची तैनाती हे सुनिश्चित करते की सक्रिय पाइपलाइन ट्रिगरवर आधारित नवीन डेटा वापरून मॉडेल स्वयंचलितपणे उत्पादनात प्रशिक्षित झाले आहे.
MLOps स्तर 2 (CI/CD पाइपलाइनचे ऑटोमेशन): हे MLOps पातळीपेक्षा एक पाऊल वर जाते. जर तुम्हाला उत्पादनातील पाइपलाइन जलद आणि विश्वासार्हपणे अपडेट करायच्या असतील तर एक मजबूत स्वयंचलित CI/CD प्रणाली आवश्यक आहे:
- तुम्ही सोर्स कोड तयार करता आणि सीआय स्टेजमध्ये असंख्य चाचण्या करता. पॅकेजेस, एक्झिक्युटेबल आणि आर्टिफॅक्ट्स हे स्टेजचे आउटपुट आहेत, जे नंतरच्या वेळी तैनात केले जातील.
- सीआय स्टेजद्वारे तयार केलेल्या कलाकृती सीडी चरणादरम्यान लक्ष्यित वातावरणात तैनात केल्या जातात. सुधारित मॉडेल अंमलबजावणीसह उपयोजित पाइपलाइन हे स्टेजचे आउटपुट आहे.
- पाइपलाइन प्रयोगाची नवीन पुनरावृत्ती सुरू करण्यापूर्वी, डेटा शास्त्रज्ञांनी अद्याप डेटा आणि मॉडेल विश्लेषण चरण मॅन्युअली करणे आवश्यक आहे.
9. स्थिर तैनाती डायनॅमिक तैनातीपासून काय वेगळे करते?
मॉडेलसाठी ऑफलाइन प्रशिक्षित आहे स्थिर उपयोजन. दुसऱ्या शब्दांत, आम्ही मॉडेलला एकदाच प्रशिक्षित करतो आणि नंतर काही काळासाठी वापरतो. मॉडेलला स्थानिक पातळीवर प्रशिक्षण दिल्यानंतर, ते संग्रहित केले जाते आणि रिअल-टाइम अंदाज तयार करण्यासाठी वापरण्यासाठी सर्व्हरवर पाठवले जाते.
मॉडेल नंतर स्थापित करण्यायोग्य अनुप्रयोग सॉफ्टवेअर म्हणून वितरित केले जाते. एक प्रोग्राम जो विनंत्यांच्या बॅच स्कोअरिंगसाठी, उदाहरण म्हणून परवानगी देतो.
मॉडेलसाठी ऑनलाइन प्रशिक्षण दिले जाते डायनॅमिक उपयोजन. म्हणजेच, सिस्टममध्ये नवीन डेटा सतत जोडला जात आहे, आणि त्याच्या खात्यासाठी मॉडेल सतत अद्यतनित केले जाते.
परिणामी, तुम्ही मागणीनुसार सर्व्हर वापरून अंदाज लावू शकता. त्यानंतर, मॉडेलला API एंडपॉइंट म्हणून पुरवले जाते जे वापरकर्त्याच्या प्रश्नांवर प्रतिक्रिया देते, वेब फ्रेमवर्क वापरून फ्लास्क किंवा फास्टएपीआय.
10. तुम्हाला कोणत्या उत्पादन चाचणी तंत्रांची माहिती आहे?
बॅच चाचणी: प्रशिक्षण वातावरणापेक्षा वेगळ्या सेटिंगमध्ये चाचणी आयोजित करून, ते मॉडेलची पडताळणी करते. अचूकता, RMSE, इत्यादीसारख्या निवडीच्या मेट्रिक्सचा वापर करून, मॉडेल अनुमान सत्यापित करण्यासाठी डेटा नमुन्यांच्या गटावर बॅच चाचणी केली जाते.
चाचणी सर्व्हर, रिमोट सर्व्हर किंवा क्लाउड सारख्या विविध संगणकीय प्लॅटफॉर्मवर बॅच चाचणी केली जाऊ शकते. सामान्यतः, मॉडेल अनुक्रमित फाइल म्हणून प्रदान केले जाते, जे ऑब्जेक्ट म्हणून लोड केले जाते आणि चाचणी डेटावरून अनुमान काढले जाते.
A / B चाचणी: हे वारंवार विपणन मोहिमांचे विश्लेषण करण्यासाठी तसेच सेवांच्या डिझाइनसाठी (वेबसाइट्स, मोबाईल ऍप्लिकेशन्स इ.) वापरले जाते.
कंपनी किंवा ऑपरेशन्सच्या आधारावर, कोणते मॉडेल उत्पादनात चांगले प्रदर्शन करेल हे ठरवण्यासाठी A/B चाचणीच्या परिणामांचे विश्लेषण करण्यासाठी सांख्यिकीय दृष्टिकोन वापरला जातो. सामान्यतः, A/B चाचणी खालील प्रकारे केली जाते:
- लाइव्ह किंवा रिअल-टाइम डेटा दोन सेटमध्ये विभागलेला किंवा विभागलेला आहे, सेट ए आणि सेट बी.
- सेट A डेटा कालबाह्य मॉडेलवर पाठविला जातो, तर सेट B डेटा अद्यतनित मॉडेलवर पाठविला जातो.
- व्यवसाय वापर केस किंवा प्रक्रियांवर अवलंबून, नवीन मॉडेल (मॉडेल बी) जुन्या मॉडेल (मॉडेल ए) पेक्षा जास्त कामगिरी करते की नाही हे निर्धारित करण्यासाठी मॉडेल कार्यप्रदर्शन (उदाहरणार्थ, अचूकता, अचूकता, इ.) चे मूल्यांकन करण्यासाठी अनेक सांख्यिकीय पध्दती वापरल्या जाऊ शकतात.
- त्यानंतर आम्ही सांख्यिकीय गृहीतक चाचणी करतो: शून्य गृहीतक असे म्हणते की नवीन मॉडेलचे निरीक्षण केले जात असलेल्या व्यवसाय निर्देशकांच्या सरासरी मूल्यावर कोणताही परिणाम होत नाही. वैकल्पिक गृहीतकानुसार, नवीन मॉडेल मॉनिटरिंग व्यवसाय निर्देशकांचे सरासरी मूल्य वाढवते.
- शेवटी, नवीन मॉडेलमुळे विशिष्ट व्यवसाय KPI मध्ये लक्षणीय सुधारणा झाली की नाही याचे आम्ही मूल्यांकन करतो.
सावली किंवा स्टेज चाचणी: उत्पादनामध्ये (स्टेजिंग वातावरण) वापरण्यापूर्वी उत्पादन वातावरणाच्या डुप्लिकेटमध्ये मॉडेलचे मूल्यांकन केले जाते.
रिअल-टाइम डेटासह मॉडेलचे कार्यप्रदर्शन निर्धारित करण्यासाठी आणि मॉडेलची लवचिकता प्रमाणित करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे. उत्पादन पाइपलाइन सारख्याच डेटाचा अंदाज घेऊन आणि स्टेजिंग सर्व्हरवर चाचणी करण्यासाठी विकसित शाखा किंवा मॉडेल वितरित करून चालते.
एकमेव दोष म्हणजे स्टेजिंग सर्व्हरवर कोणतेही व्यावसायिक निवडी केल्या जाणार नाहीत किंवा विकास शाखेच्या परिणामी अंतिम वापरकर्त्यांसाठी दृश्यमान होणार नाहीत.
योग्य मेट्रिक्स वापरून स्टेजिंग वातावरणाच्या परिणामांचा वापर करून मॉडेलची लवचिकता आणि कामगिरीचे सांख्यिकीय मूल्यांकन केले जाईल.
11. बॅच प्रोसेसिंग पासून स्ट्रीम प्रोसेसिंग मध्ये काय फरक आहे?
बॅच आणि स्ट्रीम या दोन प्रक्रिया पद्धती वापरून आम्ही आमचे रिअल-टाइम अंदाज तयार करण्यासाठी वापरत असलेली वैशिष्ट्ये हाताळू शकतो.
बॅच प्रक्रिया विशिष्ट ऑब्जेक्टसाठी वेळेच्या अगोदरची वैशिष्ट्ये, जी नंतर रिअल-टाइम अंदाज तयार करण्यासाठी वापरली जाते.
- येथे, आम्ही ऑफलाइन सखोल वैशिष्ट्ये मोजण्यासाठी सक्षम आहोत आणि त्वरित अनुमानासाठी डेटा तयार केला आहे.
- वैशिष्ट्ये, तथापि, भूतकाळात पूर्वनिर्धारित केलेले वय. तुमचे रोगनिदान अलीकडील घटनांवर आधारित असल्यास ही एक मोठी कमतरता असू शकते. (उदाहरणार्थ, फसवे व्यवहार शक्य तितक्या लवकर ओळखणे.)
विशिष्ट घटकासाठी जवळच्या रिअल-टाइम, स्ट्रीमिंग वैशिष्ट्यांसह, इनपुटच्या दिलेल्या सेटवर प्रवाह प्रक्रियेमध्ये निष्कर्ष काढला जातो.
- येथे, मॉडेलला रिअल-टाइम, स्ट्रीमिंग वैशिष्ट्ये देऊन, आम्ही अधिक अचूक अंदाज मिळवू शकतो.
- तथापि, प्रवाह प्रक्रियेसाठी आणि डेटा प्रवाह (काफ्का, किनेसिस इ.) राखण्यासाठी अतिरिक्त पायाभूत सुविधा आवश्यक आहेत. (अपाचे फ्लिंक, बीम इ.)
12. ट्रेनिंग सर्व्हिंग स्क्यू म्हणजे काय?
सेवा देताना कामगिरी आणि प्रशिक्षणादरम्यानची कामगिरी यातील असमानता प्रशिक्षण-सर्व्हिंग स्क्यू म्हणून ओळखली जाते. हे स्क्यू खालील घटकांद्वारे प्रेरित केले जाऊ शकते:
- सर्व्हिंग आणि ट्रेनिंगसाठी पाइपलाइनमधील डेटा तुम्ही कसा हाताळता यातील फरक.
- तुमच्या प्रशिक्षणापासून तुमच्या सेवेकडे डेटामध्ये बदल.
- तुमचे अल्गोरिदम आणि मॉडेलमधील फीडबॅक चॅनल.
13. मॉडेल रजिस्ट्री म्हणजे काय?
मॉडेल रेजिस्ट्री हे एक केंद्रीय भांडार आहे जिथे मॉडेल निर्माते उत्पादनात वापरण्यासाठी योग्य असलेले मॉडेल प्रकाशित करू शकतात.
रेजिस्ट्री वापरून व्यवसायातील सर्व मॉडेल्सचे आयुर्मान व्यवस्थापित करण्यासाठी विकासक इतर संघ आणि भागधारकांसह सहयोग करू शकतात. डेटा सायंटिस्टकडून प्रशिक्षित मॉडेल्स मॉडेल रजिस्ट्रीमध्ये अपलोड केले जाऊ शकतात.
मॉडेल्स रजिस्टरमध्ये आल्यानंतर चाचणी, प्रमाणीकरण आणि उत्पादनासाठी उपयोजन करण्यासाठी तयार केले जातात. याव्यतिरिक्त, प्रशिक्षित मॉडेल कोणत्याही एकात्मिक अनुप्रयोग किंवा सेवेद्वारे द्रुत प्रवेशासाठी मॉडेल रजिस्ट्रीमध्ये संग्रहित केले जातात.
मॉडेलची चाचणी, मूल्यमापन आणि उत्पादनासाठी उपयोजित करण्यासाठी, सॉफ्टवेअर डेव्हलपर आणि समीक्षक प्रशिक्षित मॉडेल्सची फक्त सर्वोत्तम आवृत्ती ओळखू शकतात आणि निवडू शकतात (मूल्यांकन निकषांवर आधारित).
14. तुम्ही मॉडेल रजिस्ट्रीच्या फायद्यांची माहिती देऊ शकता का?
खालील काही मार्ग आहेत जे मॉडेल रेजिस्ट्री मॉडेल लाइफसायकल व्यवस्थापनास सुव्यवस्थित करतात:
- उपयोजन सुलभ करण्यासाठी, तुमच्या प्रशिक्षित मॉडेलसाठी रनटाइम आवश्यकता आणि मेटाडेटा जतन करा.
- तुमचे प्रशिक्षित, उपयोजित आणि सेवानिवृत्त मॉडेल्स एका केंद्रीकृत, शोधण्यायोग्य रिपॉजिटरीमध्ये नोंदणीकृत, ट्रॅक आणि आवृत्तीत असावेत.
- स्वयंचलित पाइपलाइन तयार करा ज्या सतत वितरण, प्रशिक्षण आणि तुमच्या उत्पादन मॉडेलचे एकत्रीकरण सक्षम करतात.
- स्टेजिंग वातावरणातील नवीन प्रशिक्षित मॉडेल्सची (किंवा चॅलेंजर मॉडेल्स) तुलना सध्या उत्पादनात कार्यरत असलेल्या मॉडेल्सशी करा (चॅम्पियन मॉडेल्स).
15. तुम्ही चॅम्पियन-चॅलेंजर तंत्राचे कार्य स्पष्ट करू शकता का?
चॅम्पियन चॅलेंजर तंत्राचा वापर करून उत्पादनातील विविध ऑपरेशनल निर्णयांची चाचणी घेणे शक्य आहे. तुम्ही कदाचित मार्केटिंगच्या संदर्भात A/B चाचणीबद्दल ऐकले असेल.
उदाहरणार्थ, ईमेल मोहिमेसाठी ओपन रेट वाढवण्यासाठी तुम्ही दोन वेगळ्या विषय ओळी लिहू शकता आणि त्यांना यादृच्छिकपणे तुमच्या लक्ष्यित लोकसंख्याशास्त्रामध्ये वितरित करू शकता.
सिस्टम त्याच्या विषय ओळीच्या संबंधात ईमेलचे कार्यप्रदर्शन (म्हणजे ईमेल ओपन अॅक्शन) लॉग करते, जे सर्वात प्रभावी कोणते हे निर्धारित करण्यासाठी तुम्हाला प्रत्येक विषय ओळीच्या ओपन रेटची तुलना करण्याची परवानगी देते.
चॅम्पियन-चॅलेंजर या संदर्भात A/B चाचणीशी तुलना करता येईल. तुम्ही प्रत्येक निकालाचे मूल्यमापन करण्यासाठी निर्णय तर्क वापरू शकता आणि निवडीसाठी विविध पद्धतींचा प्रयोग करत असताना सर्वात प्रभावी निवडू शकता.
सर्वात यशस्वी मॉडेल चॅम्पियनशी संबंधित आहे. प्रथम चॅलेंजर आणि चॅलेंजर्सची जुळणारी यादी आता चॅम्पियनऐवजी पहिल्या अंमलबजावणीच्या टप्प्यात उपस्थित आहे.
चॅम्पियनची निवड पुढील जॉब स्टेप एक्झिक्यूशनसाठी सिस्टमद्वारे केली जाते.
आव्हानकर्ते एकमेकांशी विरोधाभासी आहेत. नवीन चॅम्पियन नंतर चॅलेंजरद्वारे निर्धारित केला जातो जो सर्वात मोठा निकाल देतो.
चॅम्पियन-चॅलेंजर तुलना प्रक्रियेत समाविष्ट असलेली कार्ये अधिक तपशीलवार खाली सूचीबद्ध आहेत:
- प्रत्येक प्रतिस्पर्धी मॉडेलचे मूल्यांकन करत आहे.
- अंतिम गुणांचे मूल्यांकन.
- विजयी चॅलेंजर स्थापित करण्यासाठी मूल्यांकन परिणामांची तुलना करणे.
- संग्रहात ताजे चॅम्पियन जोडत आहे
16. MLOps लाइफसायकलच्या एंटरप्राइझ-स्तरीय अनुप्रयोगांचे वर्णन करा?
मशिन लर्निंग मॉडेल्स उत्पादनात येण्यासाठी आम्ही केवळ एक पुनरावृत्ती प्रयोग म्हणून मशीन लर्निंगचा विचार करणे थांबवले पाहिजे. MLOps हे मशीन लर्निंगसह सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीचे संघटन आहे.
तयार झालेल्या निकालाची कल्पना अशी केली पाहिजे. म्हणून, तांत्रिक उत्पादनासाठी कोड चाचणी, कार्यात्मक आणि मॉड्यूलर असणे आवश्यक आहे.
MLOps चे आयुर्मान असते जे पारंपारिक मशीन लर्निंग फ्लोशी तुलना करता येते, अपवाद वगळता मॉडेल उत्पादन होईपर्यंत प्रक्रियेत ठेवले जाते.
MLOps अभियंते उत्पादनातील मॉडेलची गुणवत्ता काय आहे हे सुनिश्चित करण्यासाठी यावर लक्ष ठेवतात.
अनेक MLOps तंत्रज्ञानासाठी येथे काही उपयोग-केस आहेत:
- मॉडेल रजिस्ट्रीज: हे असे दिसते. मोठ्या संघ मॉडेल नोंदणींमध्ये आवृत्ती मॉडेल्सचा मागोवा ठेवतात आणि राखतात. अगदी मागील आवृत्तीवर परत जाणे हा एक पर्याय आहे.
- वैशिष्ट्य स्टोअर: मोठ्या डेटा संचांसह व्यवहार करताना, विशिष्ट कार्यांसाठी विश्लेषणात्मक डेटासेट आणि उपसंचांच्या वेगळ्या आवृत्त्या असू शकतात. फीचर स्टोअर हा पूर्वीच्या धावांमधून किंवा इतर संघांकडून डेटा तयार करण्याचे काम वापरण्याचा एक अत्याधुनिक, चवदार मार्ग आहे.
- मेटाडेटासाठी स्टोअर्स: जर चित्र आणि मजकूर डेटा यांसारखा असंरचित डेटा यशस्वीरीत्या वापरायचा असेल तर संपूर्ण उत्पादनामध्ये मेटाडेटा योग्यरित्या निरीक्षण करणे महत्वाचे आहे.
निष्कर्ष
हे लक्षात ठेवणे महत्त्वाचे आहे की, बहुसंख्य प्रकरणांमध्ये, मुलाखतकर्ता एक प्रणाली शोधत आहे, तर उमेदवार उपाय शोधत आहे.
पहिली तुमच्या तांत्रिक कौशल्यांवर आधारित आहे, तर दुसरी तुमची क्षमता प्रदर्शित करण्यासाठी तुम्ही कोणत्या पद्धतीचा वापर करता.
MLOps मुलाखतीच्या प्रश्नांना उत्तर देताना तुम्ही अनेक प्रक्रिया कराव्यात जेणेकरून तुम्ही समस्यांचे मूल्यांकन आणि निराकरण कसे करू इच्छिता हे मुलाखतकर्त्याला चांगल्या प्रकारे समजण्यास मदत होईल.
त्यांची एकाग्रता योग्य प्रतिक्रियेपेक्षा चुकीच्या प्रतिक्रियेवर जास्त असते. समाधान एक कथा सांगते आणि तुमची प्रणाली हे तुमच्या ज्ञानाचे आणि संवादाच्या क्षमतेचे उत्तम उदाहरण आहे.
प्रत्युत्तर द्या