မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
- 1. MLOs က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
- 2. ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ML အင်ဂျင်နီယာများသည် တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး မည်သို့ကွဲပြားသနည်း။
- 3. MLOps များကို ModelOps နှင့် AIOps နှင့် အဘယ်အရာက ခွဲခြားသနည်း။
- 4. MLOps ၏ အကျိုးကျေးဇူးအချို့ကို ပြောပြနိုင်မလား။
- 5. MLOps ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ပြောပြနိုင်ပါသလား။
- 6. ဒေတာသိပ္ပံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မည်သည့်အန္တရာယ်များ ရှိလာသနည်း။
- 7. model drift ဆိုတာ ဘာလဲ ရှင်းပြနိုင်မလား။
- 8. သင့်ထင်မြင်ယူဆချက်အရ MLO များကို မည်မျှကွဲပြားသောနည်းလမ်းများ ကျင့်သုံးနိုင်မည်နည်း။
- 9. static deployment သည် dynamic deployment နှင့် အဘယ်အရာက ခြားနားသနည်း။
- 10. မည်သည့်ထုတ်လုပ်မှုစမ်းသပ်နည်းစနစ်များကို သင်သိရှိသနည်း။
- 11. stream processing ကို batch processing နှင့် အဘယ်အရာက ကွဲပြားစေသနည်း။
- 12. Training Serving Skew က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
- 13. Model Registry က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
- 14. Model Registry ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်ရှင်းပြနိုင်ပါသလား။
- 15. Champion-Challenger နည်းပညာ အလုပ်လုပ်ပုံကို ရှင်းပြနိုင်မလား။
- 16. MLOps ဘဝသံသရာ၏ လုပ်ငန်းအဆင့် အသုံးချမှုများကို ဖော်ပြပါ။
- ကောက်ချက်
ကုမ္ပဏီများသည် သတင်းအချက်အလက်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို အများသူငှာ သုံးစွဲနိုင်မှု တိုးမြင့်လာစေရန်အတွက် ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကဲ့သို့သော ထွန်းသစ်စနည်းပညာများကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။
အဆိုပါနည်းပညာများကို ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ လက်လီ၊ ကုန်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုများ အပါအဝင် ကဏ္ဍအမျိုးမျိုးတွင် ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ အင်ဂျင်နီယာများသည် တိုးများလာသောကုမ္ပဏီများထံမှ ဝယ်လိုအားရှိနေသည်။
ဖြစ်နိုင်ချေကို သိခြင်း။ စက်သင်ယူမှု ML သို့မဟုတ် MLOps နယ်ပယ်များတွင် အလုပ်လုပ်လိုပါက အလုပ်ခန့်ထားသော မန်နေဂျာများနှင့် လူသစ်စုဆောင်းသူများ သင့်ထံတင်ပြနိုင်သည့် အင်တာဗျူးမေးခွန်းများသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
မင်းရဲ့အိပ်မက်အလုပ်ရဖို့ ကြိုးစားနေချိန်မှာ ဒီပို့စ်မှာ MLOps အင်တာဗျူးမေးခွန်းအချို့ကို ဘယ်လိုတုံ့ပြန်ရမလဲဆိုတာ လေ့လာနိုင်ပါတယ်။
1. MLOs က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
ML မော်ဒယ်များကို လည်ပတ်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ခေါင်းစဉ်မှာ ပိုမိုကြီးမားသော AI/DS/ML နယ်ပယ်အတွင်း ဖွံ့ဖြိုးဆဲနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည့် Machine Learning Operations ဟုလည်းလူသိများသော MLOps ၏ အာရုံစိုက်မှုဖြစ်သည်။
MLOps ဟုလူသိများသော software engineering ချဉ်းကပ်မှုနှင့်ယဉ်ကျေးမှု၏အဓိကပန်းတိုင်မှာစက်သင်ယူခြင်း/ဒေတာသိပ္ပံပုံစံများဖန်တီးခြင်းနှင့်၎င်းတို့၏နောက်ဆက်တွဲလုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု (Ops) ကိုပေါင်းစပ်ရန်ဖြစ်သည်။
သမားရိုးကျ DevOps နှင့် MLOps တို့သည် အချို့သော တူညီချက်များ တူညီကြသော်လည်း၊ MLOps သည်လည်း သမားရိုးကျ DevOps များနှင့် များစွာကွာခြားပါသည်။
MLOps သည် ဒေတာကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးမှုအလွှာအသစ်ကို ထပ်လောင်းပေးသည်၊ သို့သော် DevOps သည် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမရနိုင်သော လည်ပတ်လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာကုဒ်နှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ထုတ်လွှတ်ခြင်းအပေါ် အဓိကအာရုံစိုက်သည်။
ML၊ Data နှင့် Ops ၏ပေါင်းစပ်မှုသည် MLOps ၏ဘုံအမည် (စက်သင်ကြားမှု၊ ဒေတာအင်ဂျင်နီယာနှင့် DevOps) ကိုပေးသည်။
2. ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၊ ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ML အင်ဂျင်နီယာများသည် တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး မည်သို့ကွဲပြားသနည်း။
ခိုင်မာမှုပေါ်မူတည်ပြီး ကွဲပြားပါတယ်။ ဒေတာသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာ ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများက တည်ဆောက်ထားသည်။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် ကောက်ချက်ဆွဲရန် သိပ္ပံနည်းကျနှင့် ကိန်းဂဏန်းနည်းပညာများကို အသုံးချရာတွင် ကျွမ်းကျင်သူများဖြစ်ပြီး ယခုလက်ရှိဖြစ်ပေါ်နေသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းအပေါ်အခြေခံ၍ အနာဂတ်အပြုအမူများနှင့်ပတ်သက်၍ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ခြင်း အပါအဝင်ဖြစ်သည်။
ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို လေ့လာပြီး အသုံးချမှုဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံများကို လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်က စီမံခန့်ခွဲခဲ့ကြသည်။ တစ်ဖက်တွင် Ops အဖွဲ့များသည် အခြေခံအဆောက်အအုံကို ကုဒ်အဖြစ်အသုံးပြုနေစဉ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို လေ့လာနေပါသည်။ ဤစီးကြောင်းနှစ်ခုမှ DevOps အနေအထားကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။
MLOps သည် အမျိုးအစားတူဖြစ်သည်။ ဒေတာကိုသိပ္ပံပညာရှင် နှင့် Data Engineer ။ ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများသည် မော်ဒယ်ဘဝစက်ဝန်းများကို ပံ့ပိုးပေးရန် လိုအပ်သော အခြေခံအဆောက်အအုံများအကြောင်း အသိပညာများ ရရှိကြပြီး ဆက်လက်လေ့ကျင့်မှုအတွက် ပိုက်လိုင်းများ ဖန်တီးကြသည်။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ၎င်းတို့၏ စံပြအသုံးချမှုနှင့် အမှတ်ပေးစွမ်းရည်များ တိုးတက်စေရန် ကြိုးပမ်းကြသည်။
ထုတ်လုပ်မှုအဆင့် ဒေတာပိုက်လိုင်းကို ML အင်ဂျင်နီယာများက ဒေတာသိပ္ပံမော်ဒယ်တစ်ခု၏ လိုအပ်သောထည့်သွင်းမှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် အခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးပြုကာ ML အင်ဂျင်နီယာများက တည်ဆောက်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်ကို လက်ခံဆောင်ရွက်ပေးကာ လည်ပတ်လုပ်ဆောင်ကာ ရမှတ်ဒေတာအစုံကို ရေအောက်စနစ်များသို့ ထုတ်ပေးပါသည်။
ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် နှစ်ဦးစလုံးသည် ML အင်ဂျင်နီယာများ ဖြစ်လာနိုင်သည်။
3. MLOps များကို ModelOps နှင့် AIOps နှင့် အဘယ်အရာက ခွဲခြားသနည်း။
အစမှအဆုံးတည်ဆောက်သောအခါ စက်သင်ယူမှု algorithms၊ MLOps သည် ဒေတာစုဆောင်းမှု၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်မှု၊ မော်ဒယ်ဖန်တီးမှု၊ ထုတ်လုပ်မှုတွင် မော်ဒယ်ခွဲဝေမှု၊ ထုတ်လုပ်မှုတွင် မော်ဒယ်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မော်ဒယ်အလိုက် အဆင့်မြှင့်တင်မှုတို့ပါ၀င်သည့် DevOps အက်ပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
Rule-Based Models ကဲ့သို့သော မည်သည့် algorithms များ၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုတစ်ခုလုံးကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် DevOps ကိုအသုံးပြုခြင်းကို ModelOps ဟုခေါ်သည်။
AI Ops AI အက်ပ်များကို အစမှအဆုံး ဖန်တီးရန် DevOps စည်းမျဉ်းများကို အသုံးချနေသည်။
4. MLOps ၏ အကျိုးကျေးဇူးအချို့ကို ပြောပြနိုင်မလား။
- ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် MLOps ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများသည် MDLC (မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဘဝသံသရာ) တွင် MLOps မှ လုပ်ဆောင်စရာများ/ခြေလှမ်းများအားလုံးကို အလိုအလျောက်ဖြစ်စေသောကြောင့် မော်ဒယ်များအား လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ခြင်းအား သင့်လျော်စွာ အကဲဖြတ်ကြောင်း သေချာစေရန် အစမ်းစမ်းသပ်မှုများကို လျင်မြန်စွာ ပြန်လည်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ နောက်ပြီး ခွင့်ပြုတယ်။ ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်ဗားရှင်းကို ပြောင်းလဲခြင်း။.
- MLOps စိတ်ကူးများကို လက်တွေ့ကျင့်သုံးခြင်းသည် Data Engineers များနှင့် Data Scientists များအား စိုက်ပျိုးပြီး စုဆောင်းထားသော ဒေတာအတွဲများသို့ အကန့်အသတ်မရှိ ဝင်ရောက်နိုင်စေကာ မော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အဆမတန် အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။
- မော်ဒယ်စာရင်းစစ်လမ်းကြောင်းကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးမည့် မော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာအတွဲများကို ဗားရှင်းပြောင်းထားနိုင်ခြင်းကြောင့် လက်ရှိ ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် မျှော်မှန်းချက်များနှင့် မကိုက်ညီပါက ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်ဆုတ်ခွာနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- MLOps နည်းလမ်းများသည် DevOps ပေါ်တွင် ခိုင်ခိုင်မာမာ မှီခိုအားထားသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် CI/CD သဘောတရားများစွာကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားပြီး၊ ကုဒ်၏အရည်အသွေးနှင့် မှီခိုမှု.
5. MLOps ၏ အစိတ်အပိုင်းများကို ပြောပြနိုင်ပါသလား။
ပုံစံ: MLOps တွင် ဒီဇိုင်းတွေးခေါ်မှု ကြီးကြီးမားမား ပါဝင်သည်။ ပြဿနာ၏ သဘောသဘာဝဖြင့် စတင်၍ တွေးခေါ်မှုများ၊ ဗိသုကာပညာနှင့် အသုံးချမှုကို စမ်းသပ်ခြင်း။
စံပြအဆောက်အဦး: မော်ဒယ်စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းတို့သည် အကောင်းဆုံးစက်သင်ယူမှုစနစ်များကို စနစ်ထည့်သွင်းရန် ဒေတာအင်ဂျင်နီယာ ပိုက်လိုင်းများနှင့် စမ်းသပ်မှုများနှင့်အတူ ဤအဆင့်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
စစ်ဆင်ရေး: မော်ဒယ်ကို လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် အကောင်အထည်ဖော်ရမည်ဖြစ်ပြီး ဆက်လက်စစ်ဆေးပြီး အကဲဖြတ်ရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့နောက် CI/CD လုပ်ငန်းစဉ်များကို စောင့်ကြည့်ပြီး စုစည်းမှုကိရိယာကို စတင်အသုံးပြုသည်။
6. ဒေတာသိပ္ပံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မည်သည့်အန္တရာယ်များ ရှိလာသနည်း။
- မော်ဒယ်ကို ကုမ္ပဏီအနှံ့ တိုင်းတာရန် ခက်ခဲသည်။
- သတိပေးခြင်းမရှိဘဲ၊ မော်ဒယ်သည် ပိတ်သွားပြီး အလုပ်မလုပ်တော့ပါ။
- အများအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှုသည် အချိန်နှင့်အမျှ ပိုဆိုးလာသည်။
- မော်ဒယ်သည် နောက်ထပ်စစ်ဆေး၍မရသော တိကျသော စောင့်ကြည့်မှုတစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ မှားယွင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်သည်။
- ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် မော်ဒယ်များကို ထိန်းသိမ်းထားသင့်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် စျေးကြီးသည်။
- ဤအန္တရာယ်များကို လျှော့ချရန် MLOps ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
7. model drift ဆိုတာ ဘာလဲ ရှင်းပြနိုင်မလား။
မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အနုမာနအဆင့် စွမ်းဆောင်ရည် (အစစ်အမှန်ကမ္ဘာဒေတာကို အသုံးပြုခြင်း) သည် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးအဆင့် စွမ်းဆောင်ရည်မှ ယိုယွင်းလာသောအခါ၊ ၎င်းကို စိတ်ကူးပျံ့လွင့်ခြင်း (သမိုင်းဝင်၊ အညွှန်းတပ်ထားသော အချက်အလက်ကို အသုံးပြု) ဟုလည်း ခေါ်သည်။
မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် လေ့ကျင့်ရေး နှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် အဆင့်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် လွဲနေသောကြောင့် “ရထား/အစေခံ skew” ဟု အမည်ပေးသည်။
အပါအဝင် အချက်ပေါင်းများစွာ၊
- ဒေတာဖြန့်ဝေခြင်း၏ အခြေခံနည်းလမ်းသည် ပြောင်းလဲသွားပါသည်။
- သင်တန်းသည် အမျိုးအစားအနည်းငယ်ကို အာရုံစိုက်ခဲ့သော်လည်း၊ ယခုမှစတင်ခဲ့သော ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အပြောင်းအလဲတစ်ခုက အခြားနယ်ပယ်တစ်ခုကို ထပ်လောင်းထည့်လိုက်ပါသည်။
- NLP အခက်အခဲများတွင်၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထက် အရေအတွက်တိုကင်များ အချိုးမညီမျှစွာ ပိုကြီးသည်။
- COVID-19 ကပ်ရောဂါကာလအတွင်း စုဆောင်းထားသော ဒေတာများအပေါ် သိသိသာသာ ပိုမိုဆိုးရွားလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည့် COVID-XNUMX ဒေတာမတိုင်မီ တည်ဆောက်ထားသည့် မော်ဒယ်ကဲ့သို့ မမျှော်လင့်ထားသော အဖြစ်အပျက်များ။
မော်ဒယ်လ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်နေရန် လိုအပ်ပါသည်။
မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် ဆက်တိုက်ကျဆင်းနေသောအခါတွင် မော်ဒယ်ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်းအား ကုစားရန် အမြဲတမ်းနီးပါး လိုအပ်ပါသည်။ ကျဆင်းရခြင်းအကြောင်းရင်းကို ဖော်ထုတ်ရမည်ဖြစ်ပြီး သင့်လျော်သော ကုသမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်သည်။
8. သင့်ထင်မြင်ယူဆချက်အရ MLO များကို မည်မျှကွဲပြားသောနည်းလမ်းများ ကျင့်သုံးနိုင်မည်နည်း။
MLO ကို လက်တွေ့ကျင့်သုံးရန် နည်းလမ်းသုံးမျိုးရှိသည်။
MLOps အဆင့် ၀င်ငွေ (Manual Process)၊: ဤအဆင့်တွင်၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လေ့ကျင့်ရေးအပါအဝင် အဆင့်အားလုံးကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်သည်။ အဆင့်တစ်ခုစီကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်ပြီး တစ်ခုမှ နောက်တစ်ဆင့်သို့ ကူးပြောင်းရမည်ဖြစ်သည်။
အရင်းခံအချက်မှာ သင်၏ ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့သည် မကြာခဏ မွမ်းမံမွမ်းမံထားသော မော်ဒယ်အနည်းငယ်ကိုသာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းဖြစ်သည်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ Continuous Integration (CI) သို့မဟုတ် Continuous Deployment (CD) မရှိတော့ဘဲ၊ ကုဒ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် script execution သို့မဟုတ် notebook execution တွင် ပေါင်းစပ်ထားပြီး microservice တွင် ဖြန့်ကျက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ REST API ကို.
MLOps အဆင့် 1 (ML ပိုက်လိုင်း၏ အလိုအလျောက်စနစ်): ML လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မော်ဒယ် (CT) ကို စဉ်ဆက်မပြတ် လေ့ကျင့်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဤနည်းဖြင့် သင်သည် စဉ်ဆက်မပြတ် မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက် ဝန်ဆောင်မှု ပေးပို့ခြင်းကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ လေ့ကျင့်ရေးပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံး၏ ဖြန့်ကျက်မှုသည် အသက်ဝင်နေသော ပိုက်လိုင်းအစပျိုးမှုများအပေါ်အခြေခံ၍ ဒေတာအသစ်များကို အသုံးပြုကာ ထုတ်လုပ်မှုတွင် မော်ဒယ်ကို အလိုအလျောက်လေ့ကျင့်ပေးကြောင်း သေချာစေပါသည်။
MLOps အဆင့် 2 (CI/CD ပိုက်လိုင်း၏ အလိုအလျောက်စနစ်): ၎င်းသည် MLOps အဆင့်ထက် တစ်လှမ်းတက်သွားသည်။ ထုတ်လုပ်မှုတွင် လျင်မြန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ပိုက်လိုင်းများကို အပ်ဒိတ်လုပ်လိုပါက ခိုင်မာသော အလိုအလျောက် CI/CD စနစ် လိုအပ်ပါသည်။
- သင်သည် ရင်းမြစ်ကုဒ်ကို ဖန်တီးပြီး CI အဆင့်တစ်လျှောက် မြောက်မြားစွာသော စမ်းသပ်မှုများကို လုပ်ဆောင်သည်။ ပက်ကေ့ဂျ်များ၊ စီမံဆောင်ရွက်နိုင်သည့်အရာများနှင့် ရှေးဟောင်းပစ္စည်းများသည် နောက်ပိုင်းတွင် အသုံးချသွားမည့် အဆင့်၏ရလဒ်များဖြစ်သည်။
- CI အဆင့်မှ ဖန်တီးထားသော ပစ္စည်းများကို CD အဆင့်အတွင်း ပစ်မှတ်ပတ်ဝန်းကျင်သို့ ဖြန့်ကျက်ထားသည်။ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသော မော်ဒယ်အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့်အတူ ဖြန့်ကျက်ထားသော ပိုက်လိုင်းသည် အဆင့်၏ထွက်ရှိမှုဖြစ်သည်။
- ပိုက်လိုင်းသည် စမ်းသပ်မှုအသစ်ကို ထပ်မံမစတင်မီ၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်ကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။
9. static deployment သည် dynamic deployment နှင့် အဘယ်အရာက ခြားနားသနည်း။
မော်ဒယ်သည် အော့ဖ်လိုင်းလေ့ကျင့်ထားသည်။ Static Deployment. တစ်နည်းဆိုရသော် ကျွန်ုပ်တို့သည် မော်ဒယ်ကို တစ်ကြိမ်တိတိ လေ့ကျင့်ပေးပြီး တစ်ကြိမ်အသုံးပြုနိုင်သည်။ မော်ဒယ်ကို ပြည်တွင်းတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ ၎င်းကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုရန်အတွက် ဆာဗာသို့ သိမ်းဆည်းပြီး ပေးပို့မည်ဖြစ်သည်။
ထို့နောက် မော်ဒယ်ကို ထည့်သွင်းနိုင်သော အပလီကေးရှင်းဆော့ဖ်ဝဲအဖြစ် ဖြန့်ဝေသည်။ သရုပ်ဖော်ပုံအနေဖြင့် တောင်းဆိုမှုများကို အတွဲလိုက် အမှတ်ပေးနိုင်ရန် ခွင့်ပြုသည့် ပရိုဂရမ်တစ်ခု။
မော်ဒယ်ကို အွန်လိုင်းကနေ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးနေပါတယ်။ Dynamic ဖြန့်ကျက်မှု. ဆိုလိုသည်မှာ၊ ဒေတာအသစ်များကို စနစ်ထဲသို့ အဆက်မပြတ် ထည့်သွင်းနေပြီး ၎င်းကို တွက်ချက်ရန်အတွက် မော်ဒယ်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသည်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ သင်သည် ဝယ်လိုအားရှိဆာဗာကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ထို့နောက်တွင်၊ အသုံးပြုသူမေးမြန်းချက်များကိုတုံ့ပြန်သည့်ဝဘ်ဘောင်ကဲ့သို့သော web framework ကိုအသုံးပြု၍ API အဆုံးမှတ်အဖြစ်ထောက်ပံ့ပေးခြင်းဖြင့်မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြုသည်။ Flask သို့မဟုတ် FastAPI.
10. မည်သည့်ထုတ်လုပ်မှုစမ်းသပ်နည်းစနစ်များကို သင်သိရှိသနည်း။
အသုတ်စမ်းသပ်ခြင်း။: ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ကွဲပြားသော ဆက်တင်တွင် စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို စစ်ဆေးသည်။ တိကျမှု၊ RMSE စသည်တို့ကဲ့သို့ ရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်အနှစ်သာရကို အတည်ပြုရန် ဒေတာနမူနာအုပ်စုတစ်စုတွင် စမ်းသပ်ခြင်းအား လုပ်ဆောင်ပါသည်။
အသုတ်စမ်းသပ်ခြင်းကို စမ်းသပ်ဆာဗာ၊ အဝေးထိန်းဆာဗာ သို့မဟုတ် Cloud ကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာပလက်ဖောင်းအမျိုးမျိုးတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ မော်ဒယ်ကို အရာဝတ္ထုတစ်ခုအဖြစ် တင်ဆောင်ပြီး စမ်းသပ်ဒေတာမှ ကောက်ချက်ချထားသည့် အမှတ်စဉ်ဖိုင်တစ်ခုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
A / B စမ်းသပ်ခြင်း: ၎င်းကို စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အပြင် ဝန်ဆောင်မှုများ (ဝဘ်ဆိုဒ်များ၊ မိုဘိုင်းအက်ပ်ပလီကေးရှင်းများ စသည်ဖြင့်) အတွက် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
ကုမ္ပဏီ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများအပေါ် အခြေခံ၍ မည်သည့်မော်ဒယ်သည် ထုတ်လုပ်မှုတွင် ပိုကောင်းမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် A/B စမ်းသပ်ခြင်း၏ ရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြုပါသည်။ အများအားဖြင့် A/B စစ်ဆေးခြင်းကို အောက်ပါနည်းလမ်းဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်-
- တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာကို Set A နှင့် Set B နှစ်ခုအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။
- Set A ဒေတာကို ခေတ်မမီတော့သော မော်ဒယ်သို့ ပို့ပြီး Set B ဒေတာကို အပ်ဒိတ်မော်ဒယ်သို့ ပေးပို့ပါသည်။
- လုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုကိစ္စ သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းစဉ်များပေါ်မူတည်၍ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည် (ဥပမာ၊ တိကျမှု၊ တိကျမှုစသည်) ကို အကဲဖြတ်ရန် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်အသစ် (မော်ဒယ် B) သည် မော်ဒယ်ဟောင်း (မော်ဒယ် A) ထက် သာလွန်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်းကို ပြုလုပ်သည်- null hypothesis သည် မော်ဒယ်အသစ်သည် စောင့်ကြည့်နေသည့် လုပ်ငန်းညွှန်းကိန်းများ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးအပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိဟု ဆိုပါသည်။ အစားထိုးယူဆချက်အရ၊ မော်ဒယ်အသစ်သည် စောင့်ကြည့်ခြင်းလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများ၏ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို တိုးစေသည်။
- နောက်ဆုံးတွင်၊ မော်ဒယ်အသစ်သည် အချို့သော လုပ်ငန်း KPIs များတွင် သိသာထင်ရှားစွာ တိုးတက်လာခြင်းရှိမရှိ အကဲဖြတ်ပါသည်။
အရိပ် သို့မဟုတ် အဆင့်စမ်းသပ်မှု: မော်ဒယ်ကို ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင် (အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းပတ်ဝန်းကျင်) တွင် အသုံးမပြုမီ ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခု၏ ထပ်နေအကဲဖြတ်သည်။
၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာဖြင့် ဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် မော်ဒယ်၏ ခံနိုင်ရည်အား မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုပိုက်လိုင်းကဲ့သို့ တူညီသောဒေတာကို ကောက်ချက်ချပြီး တီထွင်ထားသော ဌာနခွဲ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်ကို အဆင့်သတ်မှတ်ထားသော ဆာဗာတွင် စမ်းသပ်ရန် ပေးပို့ခြင်းဖြင့် ဆောင်ရွက်သည်။
တစ်ခုတည်းသောအားနည်းချက်မှာ လုပ်ငန်းရွေးချယ်မှုများကို အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းဆာဗာတွင် ပြုလုပ်မည်မဟုတ်ပါ သို့မဟုတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဌာနခွဲ၏ရလဒ်အဖြစ် သုံးစွဲသူများအဆုံးသတ်မြင်နိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။
မော်ဒယ်၏ ခံနိုင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သင့်လျော်သော မက်ထရစ်များကို အသုံးပြု၍ အဆင့်သတ်မှတ်ချက် ပတ်ဝန်းကျင်၏ ရလဒ်များကို အသုံးပြုကာ ကိန်းဂဏန်းဖြင့် အကဲဖြတ်မည်ဖြစ်သည်။
11. stream processing ကို batch processing နှင့် အဘယ်အရာက ကွဲပြားစေသနည်း။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် လက္ခဏာရပ်များ- batch နှင့် stream နှစ်ခုကို အသုံးပြု၍ စီမံဆောင်ရွက်နိုင်သည် ။
သုတ်လုပ်ငန်းစဉ် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခန့်မှန်းချက်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် သီးခြားအရာဝတ္ထုတစ်ခုအတွက် အချိန်မီ ကြိုတင်အမှတ်တစ်ခုမှ အင်္ဂါရပ်များ။
- ဤတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြင်းထန်သောအင်္ဂါရပ် တွက်ချက်မှုများကို အော့ဖ်လိုင်းလုပ်နိုင်ပြီး အမြန်ကောက်ချက်ချရန်အတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ထားပါသည်။
- သို့သော် အင်္ဂါရပ်များသည် ၎င်းတို့ကို ယခင်က ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားကတည်းက ခေတ်ဖြစ်သည်။ သင့်ခန့်မှန်းချက်သည် မကြာသေးမီက ဖြစ်ပွားမှုများအပေါ် အခြေခံပါက ၎င်းသည် ကြီးမားသောအားနည်းချက်ဖြစ်နိုင်သည်။ (ဥပမာ၊ လိမ်လည်လှည့်ဖြားမှုများကို ဖြစ်နိုင်သမျှ အမြန်ဆုံးဖော်ထုတ်ပါ။)
အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ နီးနီးကပ်ကပ်၊ သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုအတွက် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းအင်္ဂါရပ်များနှင့်အတူ၊ ကောက်ချက်ချမှုကို ပေးထားသော ထည့်သွင်းမှုအစုတစ်ခုပေါ်တွင် ထုတ်လွှင့်မှုလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် လုပ်ဆောင်သည်။
- ဤတွင်၊ မော်ဒယ်ကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ခြင်းဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
- သို့သော်၊ stream processing နှင့် data streams (Kafka, Kinesis, etc) ကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် အပိုအခြေခံအဆောက်အဦ လိုအပ်ပါသည်။ (Apache Flink၊ Beam စသည်ဖြင့်)
12. Training Serving Skew က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
လေ့ကျင့်ချိန်အတွင်း စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကြား ကွာဟမှုကို လေ့ကျင့်ရေးစဥ်ဟု ခေါ်သည်။ ဤအလိမ်အညာကို အောက်ပါအချက်များဖြင့် လှုံ့ဆော်နိုင်သည်-
- ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေး ပိုက်လိုင်းများကြား ဒေတာကို သင်ကိုင်တွယ်ပုံ ကွာခြားချက်။
- သင်၏လေ့ကျင့်ရေးမှ သင်၏ဝန်ဆောင်မှုသို့ ဒေတာကူးပြောင်းမှု။
- သင်၏ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် မော်ဒယ်အကြား တုံ့ပြန်ချက်ချန်နယ်။
13. Model Registry က ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
Model Registry သည် မော်ဒယ်ဖန်တီးသူများသည် ထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးပြုရန် သင့်လျော်သော မော်ဒယ်များကို ထုတ်ဝေနိုင်သည့် ဗဟိုသိုလှောင်ရာနေရာဖြစ်သည်။
Developer များသည် registry ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ငန်းအတွင်းရှိ မော်ဒယ်များအားလုံး၏ သက်တမ်းကို စီမံခန့်ခွဲရန် အခြားအဖွဲ့များနှင့် သက်ဆိုင်သူများနှင့် ပူးပေါင်းနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးမှ မော်ဒယ်မှတ်ပုံတင်ခြင်းသို့ အပ်လုဒ်လုပ်နိုင်ပါသည်။
မော်ဒယ်များကို မှတ်ပုံတင်ပြီးသည်နှင့် စမ်းသပ်ခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်ခြင်းအတွက် ဖြန့်ကျက်ပြင်ဆင်ထားပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ပေါင်းစပ်ထားသော အပလီကေးရှင်း သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများမှ အမြန်ဝင်ရောက်နိုင်ရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များကို မော်ဒယ်စာရင်းသွင်းခြင်းတွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။
မော်ဒယ်ကို စမ်းသပ်၊ အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်ရန်၊ software ကို developer များ နှင့် သုံးသပ်သူများသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များ၏ အကောင်းဆုံးဗားရှင်းကို လျင်မြန်စွာ အသိအမှတ်ပြုနိုင်ပြီး (အကဲဖြတ်မှု စံနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍) ရွေးချယ်နိုင်သည်။
14. Model Registry ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်ရှင်းပြနိုင်ပါသလား။
အောက်ဖော်ပြပါများသည် မော်ဒယ်မှတ်ပုံတင်ခြင်းမှ မော်ဒယ်ဘဝသံသရာစီမံခန့်ခွဲမှုကို ချောမွေ့စေမည့် နည်းလမ်းအချို့ဖြစ်သည်။
- အသုံးချမှု ပိုမိုလွယ်ကူစေရန်၊ သင်၏လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်များအတွက် runtime လိုအပ်ချက်များနှင့် မက်တာဒေတာကို သိမ်းဆည်းပါ။
- သင်၏လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု၊ အသုံးချမှုနှင့် အငြိမ်းစားမော်ဒယ်များကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်၍ ရှာဖွေနိုင်သော သိုလှောင်ရုံတွင် စာရင်းသွင်း၊ ခြေရာခံပြီး ဗားရှင်းပြုလုပ်သင့်သည်။
- သင့်ထုတ်လုပ်မှုပုံစံ၏ စဉ်ဆက်မပြတ်ပေးပို့မှု၊ လေ့ကျင့်မှုနှင့် ပေါင်းစည်းမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အလိုအလျောက် ပိုက်လိုင်းများ ဖန်တီးပါ။
- အသစ်စက်စက် လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ (သို့မဟုတ် စိန်ခေါ်သူ မော်ဒယ်များ) ကို အဆင့်မြှင့်တင်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လက်ရှိ ထုတ်လုပ်နေသော မော်ဒယ်များ (ချန်ပီယံ မော်ဒယ်များ) နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။
15. Champion-Challenger နည်းပညာ အလုပ်လုပ်ပုံကို ရှင်းပြနိုင်မလား။
Champion Challenger နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်မှုတွင် အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို စမ်းသပ်ရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ မားကတ်တင်းကိစ္စတွင် A/B စမ်းသပ်ခြင်းအကြောင်း သင်ကြားဖူးပေမည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အီးမေးလ်ကမ်ပိန်းတစ်ခုအတွက် အဖွင့်နှုန်းကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို သင့်ပစ်မှတ်လူဦးရေစာရင်းသို့ ကျပန်းဖြန့်ဝေနိုင်သည်။
စနစ်သည် အီးမေးလ်၏ စွမ်းဆောင်ရည် (ဆိုလိုသည်မှာ အီးမေးလ်ဖွင့်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်) ကို ၎င်း၏ဘာသာရပ်လိုင်းနှင့် ဆက်စပ်၍ မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး မည်သည့်အရာသည် အထိရောက်ဆုံးဖြစ်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ဘာသာရပ်လိုင်းတစ်ခုစီ၏ အဖွင့်နှုန်းကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။
Champion-Challenger သည် ဤကိစ္စတွင် A/B စစ်ဆေးမှုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ရလဒ်တစ်ခုစီကို အကဲဖြတ်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ယုတ္တိကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာစေရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် သင်စမ်းသပ်စဉ် အထိရောက်ဆုံးတစ်ခုကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။
အအောင်မြင်ဆုံး မော်ဒယ်သည် ချန်ပီယံနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ ပထမစိန်ခေါ်သူနှင့် လိုက်ဖက်သော စိန်ခေါ်သူစာရင်းသည် ယခုအခါ ချန်ပီယံအစား ပထမအဆင့်တွင် ရှိနေသည့်အရာအားလုံးဖြစ်သည်။
နောက်ထပ် အလုပ်အဆင့် ကွပ်မျက်ခြင်းအတွက် ချန်ပီယံကို စနစ်က ရွေးချယ်သည်။
စိန်ခေါ်သူများ အချင်းချင်း ကွဲလွဲနေပါသည်။ ထို့နောက် ချန်ပီယံအသစ်ကို အကြီးကျယ်ဆုံးရလဒ်ထွက်ပေါ်စေသော စိန်ခေါ်သူမှ ဆုံးဖြတ်သည်။
Champion-challenger နှိုင်းယှဉ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါ၀င်သည့် လုပ်ငန်းတာဝန်များကို အောက်တွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသည်-
- ပြိုင်ဖက် မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်း။
- နောက်ဆုံးရမှတ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်း။
- အောင်ပွဲခံစိန်ခေါ်သူကို တည်ထောင်ရန် အကဲဖြတ်ခြင်းရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
- မော်ကွန်းတွင် ချန်ပီယံအသစ်ကို ထည့်သွင်းခြင်း။
16. MLOps ဘဝသံသရာ၏ လုပ်ငန်းအဆင့် အသုံးချမှုများကို ဖော်ပြပါ။
စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ ထုတ်လုပ်မှုသို့ ဝင်ရောက်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုကို ထပ်ခါတလဲလဲ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းကို ရပ်တန့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ MLOps သည် စက်သင်ယူမှုဖြင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာ၏ သမဂ္ဂဖြစ်သည်။
ပြီးသွားတဲ့ ရလဒ်ကို စိတ်ကူးယဉ်ကြည့်သင့်ပါတယ်။ ထို့ကြောင့်၊ နည်းပညာထုတ်ကုန်တစ်ခုအတွက် ကုဒ်ကို စမ်းသပ်ရန်၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သော၊ နှင့် modular ဖြစ်ရပါမည်။
MLOps ၏ သက်တမ်းသည် သမားရိုးကျ စက်သင်ယူမှုအစီအစဥ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော သက်တမ်းတစ်ခုရှိပြီး၊ မော်ဒယ်ကို ထုတ်လုပ်သည့်အချိန်အထိ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ထားရှိထားခြင်းမှလွဲ၍ ကျန်သည်။
ထို့နောက် MLOps အင်ဂျင်နီယာများသည် ထုတ်လုပ်မှုတွင် မော်ဒယ်အရည်အသွေးကို ရည်ရွယ်ထားသည့်အတိုင်း သေချာစေရန် ၎င်းကို စောင့်ကြည့်နေပါသည်။
ဤသည်မှာ MLOps နည်းပညာများစွာအတွက် အသုံးပြုမှုကိစ္စအချို့ဖြစ်သည်-
- မော်ဒယ်မှတ်ပုံတင်ခြင်း- ၎င်းသည် ဖြစ်ပုံပေါ်သည်။ ပိုကြီးသောအဖွဲ့များသည် မော်ဒယ်စာရင်းသွင်းမှုများတွင် ဗားရှင်းမော်ဒယ်များ၏ ခြေရာခံများကို သိမ်းဆည်းထိန်းသိမ်းထားသည်။ ယခင်ဗားရှင်းသို့ ပြန်သွားရန်ပင် ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
- အင်္ဂါရပ်စတိုး- ပိုကြီးသောဒေတာအစုံများနှင့် ဆက်ဆံသောအခါ၊ သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဒေတာအတွဲများနှင့် အတွဲများကွဲကွဲပြားပြားရှိနိုင်ပါသည်။ ဝန်ဆောင်မှုစတိုးတစ်ခုသည် အစောပိုင်းလုပ်ဆောင်မှုများမှ သို့မဟုတ် အခြားအဖွဲ့များမှ ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းလုပ်ငန်းကို အသုံးပြုရန် နောက်ဆုံးပေါ်၊ အရသာရှိသော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- မက်တာဒေတာအတွက် စတိုးဆိုင်များ- ထုတ်လုပ်မှုတစ်လျှောက်လုံးတွင် မက်တာဒေတာကို မှန်ကန်စွာ စောင့်ကြည့်ရန် အရေးကြီးသောအချက်မှာ ပုံနှင့် စာသားဒေတာကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာကို အောင်မြင်စွာအသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
ကိစ္စအများစုတွင်၊ အင်တာဗျူးသူသည် အဖြေကိုရှာနေသော်လည်း၊ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းသည် စနစ်တစ်ခုကို ရှာဖွေနေသော်လည်း အများစုတွင် အင်တာဗျူးသူသည် အဖြေကိုရှာနေကြောင်း မှတ်သားထားရန်မှာ အရေးကြီးပါသည်။
ပထမတစ်ခုက မင်းရဲ့နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုအပေါ်အခြေခံပြီး ဒုတိယတစ်ခုကတော့ မင်းရဲ့အရည်အချင်းကိုပြသဖို့အတွက် မင်းအသုံးပြုတဲ့နည်းလမ်းနဲ့ပတ်သက်တယ်။
MLOps အင်တာဗျူးမေးခွန်းများကို ဖြေကြားရာတွင် အင်တာဗျူးသူသည် သင်လက်တကမ်းရှိ ပြဿနာကို မည်သို့အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်ထားသည်ကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေရန် ကူညီပေးရန်အတွက် သင်လုပ်ဆောင်ရမည့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများစွာရှိပါသည်။
သူတို့ရဲ့ အာရုံစူးစိုက်မှုက မှန်ကန်တဲ့ တုံ့ပြန်မှုထက် မှားယွင်းတဲ့ တုံ့ပြန်မှုအပေါ်မှာ ပိုပါတယ်။ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုသည် ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ပြောပြသည်၊ သင်၏စနစ်သည် ဆက်သွယ်မှုအတွက် သင်၏အသိပညာနှင့် စွမ်းရည်အတွက် အကောင်းဆုံးပုံဥပမာဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave