Werrej[Aħbi][Uri]
- 1. X'tifhem b'MLOps?
- 2. Ix-xjentisti tad-dejta, l-inġiniera tad-dejta u l-inġiniera tal-ML kif ivarjaw minn xulxin?
- 3. X'jiddistingwi MLOps minn ModelOps u AIOps?
- 4. Tista' tgħidli xi wħud mill-benefiċċji tal-MLOps?
- 5. Tista' tgħidli l-komponenti tal-MLOps?
- 6. X'riskji jiġu bl-użu tax-xjenza tad-dejta?
- 7. Tista 'tispjega, x'inhu drift tal-mudell?
- 8. Kemm jistgħu jiġu applikati MLOps differenti, fl-opinjoni tiegħek?
- 9. X'jissepara l-iskjerament statiku mill-iskjerament dinamiku?
- 10. Liema tekniki tal-ittestjar tal-produzzjoni taf bihom?
- 11. X'jiddistingwi l-ipproċessar tan-nixxiegħa mill-ipproċessar tal-lott?
- 12. X'tifhem bi Taħriġ Serving Skew?
- 13. X'tifhem b'Mudell tar-Reġistru?
- 14. Tista' telabora dwar il-benefiċċji tar-Reġistru Mudell?
- 15. Tista 'tispjega x-xogħlijiet tat-teknika Champion-Challenger?
- 16. Iddeskrivi l-applikazzjonijiet fil-livell tal-intrapriża taċ-ċiklu tal-ħajja tal-MLOps?
- konklużjoni
Il-kumpaniji qed jużaw teknoloġiji emerġenti bħall-intelliġenza artifiċjali (AI) u t-tagħlim tal-magni (ML) aktar spiss biex iżidu l-aċċessibbiltà tal-pubbliku għall-informazzjoni u s-servizzi.
Dawn it-teknoloġiji qed jintużaw dejjem aktar f'varjetà ta' setturi, inklużi l-banek, il-finanzi, il-bejgħ bl-imnut, il-manifattura, u anke l-kura tas-saħħa.
Ix-xjentisti tad-dejta, l-inġiniera tat-tagħlim tal-magni, u l-inġiniera fl-intelliġenza artifiċjali huma mitluba minn numru dejjem jikber ta 'kumpaniji.
Li tkun taf il-possibbli tagħlim magna mistoqsijiet tal-intervista tal-operat li l-maniġers tal-kiri u r-reklutaturi jistgħu joħolqu lilek hija essenzjali jekk trid taħdem fl-oqsma ML jew MLOps.
Tista' titgħallem kif twieġeb għal xi wħud mill-mistoqsijiet tal-intervista tal-MLOps f'din il-kariga hekk kif taħdem biex tikseb l-impjieg tal-ħolm tiegħek.
1. X'tifhem b'MLOps?
Is-suġġett tal-operatizzazzjoni tal-mudelli ML huwa l-fokus tal-MLOps, magħruf ukoll bħala Operazzjonijiet ta' Tagħlim tal-Machine, qasam li qed jiżviluppa fl-arena l-aktar ewlenija tal-AI/DS/ML.
L-għan ewlieni tal-approċċ u l-kultura tal-inġinerija tas-softwer magħrufa bħala MLOps huwa li jintegraw il-ħolqien ta 'mudelli ta' tagħlim tal-magni/xjenza tad-dejta u l-operatizzazzjoni sussegwenti tagħhom (Ops).
DevOps konvenzjonali u MLOps jaqsmu ċerti xebh, madankollu, MLOps huma wkoll differenti ħafna minn DevOps tradizzjonali.
MLOps iżid saff ġdid ta 'kumplessità billi jiffoka fuq id-dejta, filwaqt li DevOps jiffoka primarjament fuq l-operatalizzazzjoni ta' rilaxxi ta 'kodiċi u softwer li ma jistgħux ikunu stateful.
Il-kombinazzjoni ta 'ML, Data, u Ops hija dik li tagħti lill-MLOps l-isem komuni tiegħu (tagħlim bil-magni, inġinerija tad-dejta, u DevOps).
2. Ix-xjentisti tad-dejta, l-inġiniera tad-dejta u l-inġiniera tal-ML kif ivarjaw minn xulxin?
Hija tvarja, fl-opinjoni tiegħi, skond id-ditta. L-ambjent għat-trasport u t-trasformazzjoni tad-dejta, kif ukoll il-ħażna tagħha, huwa mibni minn inġiniera tad-dejta.
Ix-xjentisti tad-dejta huma esperti fl-użu ta’ tekniki xjentifiċi u statistiċi biex janalizzaw id-dejta u jiġbdu konklużjonijiet, inkluż li jagħmlu tbassir dwar l-imġiba futura bbażati fuq ix-xejriet li issa huma fis-seħħ.
L-inġiniera tas-softwer kienu qed jistudjaw l-operazzjonijiet u jimmaniġġjaw l-infrastruttura tal-iskjerament ftit snin ilu. Timijiet Ops, min-naħa l-oħra, kienu qed jistudjaw l-iżvilupp filwaqt li jużaw l-infrastruttura bħala kodiċi. Pożizzjoni DevOps ġiet prodotta minn dawn iż-żewġ flussi.
MLOps huwa fl-istess kategorija bħal Xjentist tad-Data u Inġinier tad-Data. L-inġiniera tad-dejta qed jiksbu għarfien dwar l-infrastruttura meħtieġa biex jappoġġjaw iċ-ċiklu tal-ħajja tal-mudelli u joħolqu pipelines għal taħriġ kontinwu.
Ix-xjentisti tad-dejta jfittxu li jiżviluppaw il-kapaċitajiet tal-iskjerament u l-punteġġ tal-mudell tagħhom.
Pipeline ta’ dejta ta’ grad ta’ produzzjoni jinbena minn inġiniera ML li jutilizzaw l-infrastruttura li tittrasforma d-dejta mhux ipproċessata fl-input meħtieġ minn mudell tax-xjenza tad-dejta, tospita u tmexxi l-mudell, u toħroġ dataset skurjat għal sistemi downstream.
Kemm l-inġiniera tad-dejta kif ukoll ix-xjenzati tad-dejta huma kapaċi jsiru inġiniera ML.
3. X'jiddistingwi MLOps minn ModelOps u AIOps?
Meta tibni minn tarf sa tarf algoritmi ta 'tagħlim bil-magna, MLOps hija applikazzjoni DevOps li tinkludi ġbir ta 'dejta, ipproċessar minn qabel tad-dejta, ħolqien ta' mudell, skjerament ta 'mudell fil-produzzjoni, monitoraġġ tal-mudell fil-produzzjoni, u aġġornament perjodiku tal-mudell.
L-użu ta 'DevOps fl-immaniġġjar tal-implimentazzjoni sħiħa ta' kwalunkwe algoritmi, bħal Mudelli Ibbażati fuq Regoli, huwa magħruf bħala ModelOps.
AI Ops qed juża l-prinċipji DevOps biex joħloq apps AI mill-bidu.
4. Tista' tgħidli xi wħud mill-benefiċċji tal-MLOps?
- Ix-xjentisti tad-dejta u l-iżviluppaturi tal-MLOps jistgħu jerġgħu jmexxu l-provi malajr biex jiżguraw li l-mudelli jiġu mħarrġa u evalwati b’mod xieraq peress li l-MLOps jgħin fl-awtomazzjoni tal-kompiti/passi kollha jew il-biċċa l-kbira fl-MDLC (ċiklu tal-ħajja tal-iżvilupp tal-mudell). Barra minn hekk permessi id-data u l-verżjoni tal-mudell.
- It-tqegħid tal-ideat MLOps fil-prattika jippermetti lill-Inġiniera tad-Data u lix-Xjentisti tad-Data li jkollhom aċċess bla restrizzjonijiet għal settijiet ta’ data kkultivati u kkurati, li jaċċellera b’mod esponenzjali l-iżvilupp tal-mudelli.
- Ix-xjentisti tad-dejta jkunu jistgħu jaqgħu lura fuq il-mudell li wettaq aħjar jekk l-iterazzjoni attwali ma tlaħħaqx mal-aspettattivi grazzi għall-abbiltà li jkollhom mudelli u settijiet tad-dejta verżjoni, li se jtejjeb b'mod sinifikanti s-traċċa tal-awditjar tal-mudell.
- Billi l-metodi MLOps jiddependu ħafna fuq DevOps, jinkorporaw ukoll għadd ta’ kunċetti CI/CD, li jsaħħu l- kwalità u affidabbiltà tal-kodiċi.
5. Tista' tgħidli l-komponenti tal-MLOps?
Disinn: MLOps jinkludu ħafna l-ħsieb tad-disinn. Nibda min-natura tal-kwistjoni, l-ittestjar tal-ipoteżi, l-arkitettura, u l-iskjerament
Mudell tal-bini: L-ittestjar u l-validazzjoni tal-mudelli huma parti minn dan il-pass, flimkien mal-pipelines tal-inġinerija tad-dejta u l-esperimentazzjoni biex jiġu stabbiliti l-aħjar sistemi ta 'tagħlim tal-magni.
operazzjonijiet: Il-mudell għandu jiġi implimentat bħala parti mill-operazzjonijiet u kontinwament iċċekkjat u evalwat. Il-proċessi CI/CD huma mbagħad immonitorjati u bdew jużaw għodda ta 'orkestrazzjoni.
6. X'riskji jiġu bl-użu tax-xjenza tad-dejta?
- Huwa diffiċli li tiskala l-mudell madwar il-kumpanija.
- Mingħajr twissija, il-mudell jagħlaq u jieqaf jaħdem.
- L-aktar, l-eżattezza tal-mudelli tmur għall-agħar maż-żmien.
- Il-mudell jagħmel previżjonijiet mhux preċiżi bbażati fuq osservazzjoni speċifika li ma tistax tiġi eżaminata aktar.
- Ix-xjentisti tad-dejta għandhom ukoll iżommu mudelli, iżda huma għaljin.
- MLOps jistgħu jintużaw biex jitnaqqsu dawn ir-riskji.
7. Tista 'tispjega, x'inhu drift tal-mudell?
Meta l-prestazzjoni tal-fażi ta 'inferenza ta' mudell (bl-użu ta 'dejta tad-dinja reali) tiddeterjora mill-prestazzjoni tal-fażi ta' taħriġ tagħha, dan huwa magħruf bħala drift tal-mudell, magħruf ukoll bħala drift tal-idea (bl-użu ta 'dejta storika, ittikkettata).
Il-prestazzjoni tal-mudell hija distorta meta mqabbla mal-fażijiet tat-taħriġ u tas-servizz, għalhekk l-isem "tħarreġ/servi distort."
Bosta fatturi, inklużi:
- Inbidel il-mod fundamentali li biha titqassam id-data.
- It-taħriġ iffoka fuq numru żgħir ta’ kategoriji, madankollu, bidla ambjentali li għadha kif saret żiedet qasam ieħor.
- F'diffikultajiet NLP, id-dejta tad-dinja reali għandha ammont sproporzjonat akbar ta 'numru ta' tokens mid-dejta tat-taħriġ.
- L-okkorrenzi mhux mistennija, bħal mudell mibni fuq dejta ta’ qabel il-COVID li qed jitbassar li se jaħdem b’mod sinifikanti agħar fuq dejta miġbura matul l-epidemija tal-COVID-19.
Il-monitoraġġ kontinwu tal-prestazzjoni tal-mudell huwa dejjem meħtieġ biex jiġi identifikat id-drift tal-mudell.
It-taħriġ mill-ġdid tal-mudell huwa kważi dejjem meħtieġ bħala rimedju meta jkun hemm tnaqqis persistenti fil-prestazzjoni tal-mudell; ir-raġuni għat-tnaqqis għandha tiġi identifikata u għandhom jintużaw proċeduri ta 'trattament xierqa.
8. Kemm jistgħu jiġu applikati MLOps differenti, fl-opinjoni tiegħek?
Hemm tliet metodi biex l-MLOps jitqiegħdu fil-prattika:
MLOps livell 0 (Proċess Manwali): F'dan il-livell, il-passi kollha—inklużi l-preparazzjoni tad-dejta, l-analiżi u t-taħriġ—jitwettqu manwalment. Kull stadju għandu jitwettaq manwalment, kif ukoll it-tranżizzjoni minn wieħed għall-ieħor.
Il-premessa sottostanti hija li t-tim tax-xjenza tad-dejta tiegħek jimmaniġġja biss numru żgħir ta 'mudelli li ma jiġux aġġornati ta' spiss.
Bħala riżultat, m'hemmx Integrazzjoni Kontinwa (CI) jew Skjerament Kontinwu (CD), u l-ittestjar tal-kodiċi huwa tipikament integrat fl-eżekuzzjoni tal-iskript jew l-eżekuzzjoni ta' notebook, bl-iskjerament iseħħ f'mikroservizz b' SERĦAN API.
MLOps livell 1 (awtomazzjoni tal-pipeline ML): Bl-awtomatizzazzjoni tal-proċess ML, l-għan huwa li kontinwament jitħarreġ il-mudell (CT). Tista' twettaq il-kunsinna ta' servizz ta' tbassir tal-mudell kontinwu b'dan il-mod.
L-iskjerament tagħna ta 'pipeline sħiħ ta' taħriġ jiżgura li l-mudell jiġi mħarreġ awtomatikament fil-produzzjoni bl-użu ta 'dejta ġdida bbażata fuq skattaturi ta' pipeline attivi.
MLOps livell 2 (awtomazzjoni tal-pipeline CI/CD): Jmur pass 'il fuq mil-livell MLOps. Sistema CI/CD awtomatizzata b'saħħitha hija meħtieġa jekk trid taġġorna l-pipelines fil-produzzjoni malajr u b'mod affidabbli:
- Inti toħloq kodiċi tas-sors u tesegwixxi bosta testijiet matul l-istadju CI. Pakketti, eżekutibbli, u artifacts huma l-outputs tal-istadju, li se jiġu skjerati aktar tard.
- L-artifacts maħluqa mill-istadju CI huma skjerati fl-ambjent fil-mira matul il-pass CD. Pipeline skjerat bl-implimentazzjoni tal-mudell rivedut huwa l-output tal-istadju.
- Qabel ma l-pipeline jibda iterazzjoni ġdida tal-esperiment, ix-xjentisti tad-dejta xorta jridu jagħmlu l-fażi tal-analiżi tad-dejta u l-mudell manwalment.
9. X'jissepara l-iskjerament statiku mill-iskjerament dinamiku?
Il-mudell huwa mħarreġ offline għal Skjerament Statiku. Fi kliem ieħor, aħna nħarrġu l-mudell preċiżament darba u mbagħad nużawh għal xi żmien. Wara li l-mudell ikun ġie mħarreġ lokalment, jinħażen u jintbagħat lis-server biex jintuża biex jipproduċi tbassir f'ħin reali.
Il-mudell imbagħad jitqassam bħala softwer ta' applikazzjoni li jista' jiġi installat. programm li jippermetti l-punteġġ tal-lott tat-talbiet, bħala illustrazzjoni.
Il-mudell huwa mħarreġ online għal Skjerament Dinamika. Jiġifieri, dejta ġdida qed tiżdied kontinwament mas-sistema, u l-mudell jiġi aġġornat kontinwament biex jagħti kont tagħha.
Bħala riżultat, tista 'tagħmel tbassir billi tuża server fuq talba. Wara dan, il-mudell jibda jintuża billi jiġi fornut bħala endpoint tal-API li jirreaġixxi għall-mistoqsijiet tal-utenti, bl-użu ta' qafas tal-web bħal Flixkun jew FastAPI.
10. Liema tekniki tal-ittestjar tal-produzzjoni taf bihom?
Ittestjar tal-lott: Billi twettaq l-ittestjar f'ambjent differenti minn dak tal-ambjent tat-taħriġ tiegħu, tivverifika l-mudell. Bl-użu ta 'metriċi ta' għażla, bħall-eżattezza, RMSE, eċċ., L-ittestjar tal-lott isir fuq grupp ta 'kampjuni ta' dejta biex tivverifika l-inferenza tal-mudell.
L-ittestjar tal-lott jista 'jsir fuq varjetà ta' pjattaformi tal-kompjuter, bħal server tat-test, server remot, jew is-sħaba. Tipikament, il-mudell huwa pprovdut bħala fajl serjali, li huwa mgħobbi bħala oġġett u dedott mid-dejta tat-test.
A / B ittestjar: Huwa użat ta' spiss għall-analiżi ta' kampanji ta' kummerċjalizzazzjoni kif ukoll għad-disinn ta' servizzi (websajts, applikazzjonijiet mobbli, eċċ.).
Ibbażat fuq il-kumpanija jew l-operazzjonijiet, approċċi statistiċi jintużaw biex janalizzaw ir-riżultati tal-ittestjar A/B biex jiddeċiedu liema mudell se jaħdem aħjar fil-produzzjoni. Normalment, l-ittestjar A/B isir bil-mod li ġej:
- Id-dejta diretta jew f'ħin reali hija maqsuma jew segmentata f'żewġ settijiet, Set A u Set B.
- Id-dejta tas-Sett A tintbagħat lill-mudell skadut, filwaqt li d-dejta tas-Sett B tintbagħat lill-mudell aġġornat.
- Skont il-każ jew il-proċessi tal-użu tan-negozju, diversi approċċi statistiċi jistgħu jintużaw biex jevalwaw il-prestazzjoni tal-mudell (pereżempju, preċiżjoni, preċiżjoni, eċċ.) Biex jiġi ddeterminat jekk il-mudell il-ġdid (mudell B) jaqbiżx il-mudell l-antik (mudell A).
- Imbagħad nagħmlu ttestjar tal-ipoteżi statistika: L-ipoteżi nulla tgħid li l-mudell il-ġdid m'għandu l-ebda effett fuq il-valur medju tal-indikaturi tan-negozju li qed jiġu mmonitorjati. Skont l-ipoteżi alternattiva, il-mudell il-ġdid iżid il-valur medju tal-indikaturi tan-negozju tal-monitoraġġ.
- Fl-aħħar nett, nivvalutaw jekk il-mudell il-ġdid jirriżultax f'titjib sinifikanti f'ċerti KPIs tan-negozju.
Test ta 'dell jew stadju: Mudell jiġi evalwat f'duplikat ta' ambjent ta' produzzjoni qabel ma jintuża fil-produzzjoni (ambjent ta' stadju).
Dan huwa kruċjali biex tiġi ddeterminata l-prestazzjoni tal-mudell b'dejta f'ħin reali u tiġi validata r-reżiljenza tal-mudell. titwettaq billi tiġi dedotta l-istess data bħall-pipeline tal-produzzjoni u titwassal il-fergħa żviluppata jew mudell li għandu jiġi ttestjat fuq server ta' staging.
L-uniku żvantaġġ huwa li l-ebda għażla kummerċjali ma ssir fuq is-server tal-istadju jew viżibbli għall-utenti finali bħala riżultat tal-fergħa tal-iżvilupp.
Ir-reżiljenza u l-prestazzjoni tal-mudell se jiġu vvalutati statistikament bl-użu tar-riżultati tal-ambjent tal-istadji bl-użu tal-metriċi xierqa.
11. X'jiddistingwi l-ipproċessar tan-nixxiegħa mill-ipproċessar tal-lott?
Nistgħu jimmanipulaw il-karatteristiċi li nużaw biex nipproduċu t-tbassir tagħna f'ħin reali billi tuża żewġ metodi ta 'proċessar: lott u stream.
Proċess tal-lott karatteristiċi minn punt preċedenti fil-ħin għal oġġett speċifiku, li mbagħad jiġi utilizzat biex jiġġenera tbassir f'ħin reali.
- Hawnhekk, aħna kapaċi nagħmlu kalkoli intensivi tal-karatteristiċi offline u jkollna d-dejta ppreparata għal inferenza malajr.
- Karatteristiċi, madankollu, età peress li kienu predeterminati fil-passat. Dan jista 'jkun żvantaġġ kbir jekk il-pronjosi tiegħek hija bbażata fuq okkorrenzi reċenti. (Pereżempju, tidentifika tranżazzjonijiet frawdolenti kemm jista' jkun malajr.)
B'karatteristiċi ta' streaming kważi f'ħin reali għal entità speċifika, l-inferenza titwettaq fl-ipproċessar tal-flussi fuq sett partikolari ta' inputs.
- Hawnhekk, billi nagħtu l-mudell f'ħin reali, karatteristiċi ta 'streaming, nistgħu niksbu tbassir aktar preċiż.
- Madankollu, hija meħtieġa infrastruttura addizzjonali għall-ipproċessar tal-flussi u biex jinżammu flussi tad-dejta (Kafka, Kinesis, eċċ). (Apache Flink, Beam, eċċ.)
12. X'tifhem bi Taħriġ Serving Skew?
Id-disparità bejn il-prestazzjoni meta sservi u l-prestazzjoni waqt it-taħriġ hija magħrufa bħala t-tfixkil li jservi t-taħriġ. Dan it-tfixkil jista 'jiġi indott mill-fatturi li ġejjin:
- Differenza fil-mod kif timmaniġġja d-dejta bejn il-pipelines għas-servizz u t-taħriġ.
- Bidla fid-dejta mit-taħriġ tiegħek għas-servizz tiegħek.
- Kanal ta' feedback bejn l-algoritmu u l-mudell tiegħek.
13. X'tifhem b'Mudell tar-Reġistru?
Reġistru tal-Mudell huwa repożitorju ċentrali fejn il-ħallieqa tal-mudelli jistgħu jippubblikaw mudelli li huma adattati għall-użu fil-produzzjoni.
L-iżviluppaturi jistgħu jikkollaboraw ma 'timijiet u partijiet interessati oħra biex jimmaniġġjaw il-ħajja tal-mudelli kollha ġewwa n-negozju billi jużaw ir-reġistru. Il-mudelli mħarrġa jistgħu jittellgħu fir-reġistru tal-mudelli minn xjenzat tad-dejta.
Il-mudelli huma ppreparati għall-ittestjar, il-validazzjoni, u l-iskjerament għall-produzzjoni ladarba jkunu fir-reġistru. Barra minn hekk, mudelli mħarrġa huma maħżuna f'reġistri tal-mudelli għal aċċess rapidu minn kwalunkwe applikazzjoni jew servizz integrat.
Sabiex jiġi ttestjat, evalwat, u skjerat il-mudell għall-produzzjoni, żviluppaturi ta 'softwer u r-reviżuri jistgħu jagħrfu malajr u jagħżlu biss l-aħjar verżjoni tal-mudelli mħarrġa (ibbażat fuq il-kriterji tal-evalwazzjoni).
14. Tista' telabora dwar il-benefiċċji tar-Reġistru Mudell?
Dawn li ġejjin huma xi modi kif ir-reġistru tal-mudelli jissimplifika l-ġestjoni taċ-ċiklu tal-ħajja tal-mudell:
- Biex tagħmel l-iskjerament aktar faċli, ħlief ir-rekwiżiti tar-runtime u l-metadejta għall-mudelli mħarrġa tiegħek.
- Il-mudelli mħarrġa, skjerati u rtirati tiegħek għandhom jiġu reġistrati, ssorveljati, u verġjonati f'repożitorju ċentralizzat u li jista' jitfittex.
- Oħloq pipelines awtomatizzati li jippermettu kunsinna, taħriġ u integrazzjoni kontinwi tal-mudell tal-produzzjoni tiegħek.
- Qabbel mudelli mħarrġa ġodda (jew mudelli challenger) fl-ambjent tal-istadju ma 'mudelli li bħalissa qed joperaw fil-produzzjoni (mudelli champion).
15. Tista 'tispjega x-xogħlijiet tat-teknika Champion-Challenger?
Huwa possibbli li jiġu ttestjati diversi deċiżjonijiet operattivi fil-produzzjoni bl-użu ta 'teknika Champion Challenger. Probabilment smajt dwar l-ittestjar A/B fil-kuntest tal-kummerċjalizzazzjoni.
Pereżempju, tista' tikteb żewġ linji ta' suġġetti distinti u tqassamhom bl-addoċċ lid-demografija fil-mira tiegħek sabiex timmassimizza r-rata miftuħa għal kampanja bl-email.
Is-sistema tirreġistra l-prestazzjoni ta' email (jiġifieri, azzjoni miftuħa ta' email) b'rabta mal-linja tas-suġġett tagħha, li tippermettilek tqabbel ir-rata miftuħa ta' kull linja tas-suġġett biex tiddetermina liema hija l-aktar effettiva.
Champion-Challenger huwa komparabbli mal-ittestjar A/B f'dan ir-rigward. Tista' tuża l-loġika tad-deċiżjoni biex tevalwa kull riżultat u tagħżel l-aktar wieħed effettiv hekk kif tesperimenta b'diversi metodi biex tasal għal għażla.
L-aktar mudell ta 'suċċess jikkorrelata maċ-champion. L-ewwel sfidant u l-lista ta 'tqabbil ta' sfidanti issa huma dak kollu li huwa preżenti fl-ewwel fażi ta 'eżekuzzjoni minflok iċ-champion.
Iċ-champion jintgħażel mis-sistema għal aktar eżekuzzjonijiet ta' passi tax-xogħol.
L-isfidanti huma kkuntrastati ma' xulxin. Iċ-champion il-ġdid imbagħad jiġi determinat mill-isfidant li jipproduċi l-akbar riżultati.
Il-kompiti involuti fil-proċess ta' tqabbil taċ-champion-challenger huma elenkati hawn taħt f'aktar dettall:
- Evalwazzjoni ta 'kull wieħed mill-mudelli rivali.
- Evalwazzjoni tal-punteġġi finali.
- Tqabbil tar-riżultati tal-evalwazzjoni biex jiġi stabbilit l-isfidant rebbieħ.
- Iż-żieda taċ-ċampjin frisk fl-arkivju
16. Iddeskrivi l-applikazzjonijiet fil-livell tal-intrapriża taċ-ċiklu tal-ħajja tal-MLOps?
Irridu nieqfu nqisu t-tagħlim tal-magni bħala esperiment iterattiv biss sabiex il-mudelli tat-tagħlim tal-magni jidħlu fil-produzzjoni. MLOps hija l-unjoni tal-inġinerija tas-softwer mat-tagħlim tal-magni.
Ir-riżultat lest għandu jiġi immaġinat bħala tali. Għalhekk, il-kodiċi għal prodott teknoloġiku għandu jiġi ttestjat, funzjonali u modulari.
MLOps għandu ħajja li hija komparabbli ma 'fluss ta' tagħlim tal-magni konvenzjonali, bl-eċċezzjoni li l-mudell jinżamm fil-proċess sal-produzzjoni.
L-Inġiniera tal-MLOps imbagħad iżommu għajnejhom fuq dan biex jiżguraw li l-kwalità tal-mudell fil-produzzjoni hija dik maħsuba.
Hawn huma xi każijiet ta' użu għal bosta teknoloġiji MLOps:
- Reġistri Mudell: Huwa dak li jidher li hu. Timijiet akbar jaħżnu u jżommu rekord tal-mudelli tal-verżjoni fir-reġistri tal-mudelli. Anke li tmur lura għal verżjoni preċedenti hija għażla.
- Aħżen tal-Karatteristiċi: Meta tkun qed tittratta settijiet ta' dejta akbar, jista' jkun hemm verżjonijiet distinti tas-settijiet ta' dejta analitiċi u sottosettijiet għal kompiti speċifiċi. Maħżen tal-karatteristiċi huwa mod avvanzat u b'togħma biex tuża xogħol ta' tħejjija tad-dejta minn ġirjiet preċedenti jew minn timijiet oħra wkoll.
- Ħażniet għall-Metadejta: Huwa kruċjali li l-metadejta tiġi mmonitorjata b'mod korrett matul il-produzzjoni jekk dejta mhux strutturata, bħal dejta tal-istampa u tat-test, għandha tintuża b'suċċess.
konklużjoni
Huwa kruċjali li wieħed iżomm f'moħħu li, fil-maġġoranza tal-każijiet, l-intervistatur qed ifittex sistema, filwaqt li l-kandidat qed ifittex soluzzjoni.
L-ewwel hija bbażata fuq il-ħiliet tekniċi tiegħek, filwaqt li t-tieni hija kollha dwar il-metodu li tuża biex turi l-kompetenza tiegħek.
Hemm diversi proċeduri li għandek tieħu meta twieġeb għall-mistoqsijiet tal-intervista tal-MLOps biex tgħin lill-intervistatur jifhem aħjar kif bi ħsiebek tivvaluta u tindirizza l-problema preżenti.
Il-konċentrazzjoni tagħhom hija aktar fuq ir-reazzjoni mhux korretta milli dik it-tajba. Soluzzjoni tirrakkonta storja, u s-sistema tiegħek hija l-aħjar illustrazzjoni tal-għarfien u l-kapaċità tiegħek għall-komunikazzjoni.
Ħalli Irrispondi