विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
- 1. तपाइँ MLOps भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
- 2. डाटा वैज्ञानिकहरू, डाटा इन्जिनियरहरू, र ML इन्जिनियरहरू कसरी एकअर्काबाट भिन्न हुन्छन्?
- 3. MLOps लाई ModelOps र AIOps बाट के फरक छ?
- 4. के तपाइँ मलाई MLOps को केहि फाइदाहरू बताउन सक्नुहुन्छ?
- 5. के तपाइँ मलाई MLOps को घटक बताउन सक्नुहुन्छ?
- 6. डाटा विज्ञान प्रयोग गर्दा कस्ता जोखिमहरू आउँछन्?
- 7. तपाईं व्याख्या गर्न सक्नुहुन्छ, मोडेल बहाव के हो?
- 8. तपाईको विचारमा MLOps कति फरक तरिकाले लागू गर्न सकिन्छ?
- 9. स्थिर तैनातीलाई गतिशील परिनियोजनबाट कुन कुराले अलग गर्छ?
- 10. तपाईं कुन उत्पादन परीक्षण प्रविधिहरू बारे सचेत हुनुहुन्छ?
- 11. ब्याच प्रशोधनबाट स्ट्रिम प्रशोधनलाई के फरक पार्छ?
- 12. तालिम सर्भिङ स्क्यु भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
- 13. मोडेल रजिस्ट्री भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
- 14. के तपाईं मोडेल रजिस्ट्रीका फाइदाहरू विस्तार गर्न सक्नुहुन्छ?
- 15. के तपाइँ च्याम्पियन-चलेन्जर प्रविधिको कामको व्याख्या गर्न सक्नुहुन्छ?
- 16. MLOps जीवनचक्रको उद्यम-स्तर अनुप्रयोगहरू वर्णन गर्नुहोस्?
- निष्कर्ष
कम्पनीहरूले सूचना र सेवाहरूमा जनताको पहुँच बढाउन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) र मेसिन लर्निङ (ML) जस्ता उदीयमान प्रविधिहरू प्रयोग गरिरहेका छन्।
यी प्रविधिहरू बैंकिङ, वित्त, खुद्रा, उत्पादन, र स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रहरूमा बढ्दो रूपमा प्रयोग भइरहेको छ।
डाटा वैज्ञानिकहरू, मेसिन लर्निङ इन्जिनियरहरू, र कृत्रिम बुद्धिमत्तामा इन्जिनियरहरू कम्पनीहरूको बढ्दो संख्याबाट मागमा छन्।
सम्भव थाहा छ मेशिन सिकाइ यदि तपाई ML वा MLOps फिल्डमा काम गर्न चाहनुहुन्छ भने प्रबन्धक र भर्तीकर्ताहरूले तपाईलाई काममा राख्न सक्ने अपरेशन अन्तर्वार्ता प्रश्नहरू आवश्यक छ।
तपाईंले आफ्नो सपनाको जागिर प्राप्त गर्ने दिशामा काम गर्दा यस पोस्टमा केही MLOps अन्तर्वार्ता प्रश्नहरूको जवाफ कसरी दिने भन्ने कुरा सिक्न सक्नुहुन्छ।
1. तपाइँ MLOps भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
ML मोडेलहरू सञ्चालन गर्ने विषय MLOps को फोकस हो, जसलाई मेसिन लर्निङ अपरेसनहरू पनि भनिन्छ, अधिक प्रमुख AI/DS/ML क्षेत्र भित्रको विकासशील क्षेत्र।
MLOps भनेर चिनिने सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ दृष्टिकोण र संस्कृतिको मुख्य लक्ष्य मेसिन लर्निङ/डेटा साइंस मोडेलहरू र तिनीहरूको पछिल्लो परिचालन (Ops) को निर्माणलाई एकीकृत गर्नु हो।
परम्परागत DevOps र MLOps केही समानताहरू साझा गर्छन्, तथापि, MLOps पनि परम्परागत DevOps भन्दा धेरै भिन्न हुन्छन्।
MLOps ले डाटामा फोकस गरेर जटिलताको नयाँ तह थप्छ, जबकि DevOps ले मुख्य रूपमा कोड र सफ्टवेयर रिलिजहरू सञ्चालनमा केन्द्रित गर्दछ जुन स्टेटफुल हुन सक्दैन।
ML, Data, र Ops को संयोजनले MLOps लाई यसको साझा नाम दिन्छ (मेसिन लर्निङ, डेटा इन्जिनियरिङ, र DevOps)।
2. डाटा वैज्ञानिकहरू, डाटा इन्जिनियरहरू, र ML इन्जिनियरहरू कसरी एकअर्काबाट भिन्न हुन्छन्?
यो फरक हुन्छ, मेरो विचारमा, फर्ममा निर्भर गर्दछ। डाटाको ढुवानी र रूपान्तरणको लागि वातावरण, साथै यसको भण्डारण, डाटा इन्जिनियरहरू द्वारा निर्मित छ।
डाटा वैज्ञानिकहरू वैज्ञानिक र सांख्यिकीय प्रविधिहरू प्रयोग गर्नका लागि डाटा विश्लेषण गर्न र निष्कर्षहरू निकाल्न विशेषज्ञहरू हुन्, जसमा अहिले अवस्थित प्रवृत्तिहरूमा आधारित भविष्यको व्यवहारको बारेमा भविष्यवाणी गर्ने समावेश छ।
सफ्टवेयर इन्जिनियरहरूले केही वर्ष पहिले सञ्चालनहरू र तैनाती पूर्वाधारको व्यवस्थापनको अध्ययन गरिरहेका थिए। अर्कोतर्फ अप्स टोलीहरूले पूर्वाधारलाई कोडको रूपमा प्रयोग गर्दै विकासको अध्ययन गरिरहेका थिए। एक DevOps स्थिति यी दुई स्ट्रिमहरू द्वारा उत्पादन गरिएको थियो।
MLOps एउटै श्रेणीमा छन् डेटा वैज्ञानिक र डाटा इन्जिनियर। डाटा इन्जिनियरहरूले मोडेल जीवनचक्रहरूलाई समर्थन गर्न र चलिरहेको प्रशिक्षणको लागि पाइपलाइनहरू सिर्जना गर्न आवश्यक पूर्वाधारको बारेमा ज्ञान प्राप्त गर्दैछन्।
डाटा वैज्ञानिकहरूले आफ्नो मोडेल डिप्लोइमेन्ट र स्कोरिङ क्षमताहरू विकास गर्न खोज्छन्।
उत्पादन-ग्रेड डेटा पाइपलाइन ML इन्जिनियरहरूले पूर्वाधारको प्रयोग गरेर निर्माण गरिएको हो जसले कच्चा डाटालाई डेटा विज्ञान मोडेललाई आवश्यक इनपुटमा रूपान्तरण गर्दछ, मोडेललाई होस्ट र रन गर्दछ, र डाउनस्ट्रीम प्रणालीहरूमा स्कोर गरिएको डाटासेट आउटपुट गर्दछ।
डाटा इन्जिनियरहरू र डाटा वैज्ञानिकहरू दुवै एमएल इन्जिनियरहरू बन्न सक्षम छन्।
3. MLOps लाई ModelOps र AIOps बाट के फरक छ?
अन्त देखि अन्त निर्माण गर्दा मेशिन शिक्षा एल्गोरिदम, MLOps एक DevOps अनुप्रयोग हो जसमा डेटा सङ्कलन, डेटा पूर्व-प्रशोधन, मोडेल निर्माण, उत्पादनमा मोडेल तैनाती, उत्पादनमा मोडेल अनुगमन, र मोडेल आवधिक स्तरवृद्धि समावेश हुन्छ।
नियम-आधारित मोडेलहरू जस्ता कुनै पनि एल्गोरिदमहरूको सम्पूर्ण कार्यान्वयनलाई ह्यान्डल गर्न DevOps को प्रयोगलाई ModelOps भनिन्छ।
एआईओप्स स्क्र्याचबाट AI एपहरू सिर्जना गर्न DevOps सिद्धान्तहरू प्रयोग गर्दैछ।
4. के तपाइँ मलाई MLOps को केहि फाइदाहरू बताउन सक्नुहुन्छ?
- MLOps ले MDLC (मोडेल विकास जीवनचक्र) मा सबै वा धेरै कार्यहरू/चरणहरू स्वचालित गर्न मद्दत गर्ने हुनाले मोडेलहरू प्रशिक्षित र उचित रूपमा मूल्याङ्कन गरिएको सुनिश्चित गर्न डेटा वैज्ञानिकहरू र MLOps विकासकर्ताहरूले द्रुत रूपमा परीक्षणहरू पुन: सञ्चालन गर्न सक्छन्। थप अनुमति दिन्छ डाटा र मोडेल संस्करण.
- MLOps विचारहरूलाई व्यवहारमा राख्नुले डाटा इन्जिनियरहरू र डाटा वैज्ञानिकहरूलाई खेती गरिएका र क्युरेट गरिएका डाटासेटहरूमा अप्रतिबन्धित पहुँच गर्न सक्षम बनाउँछ, जसले मोडेलहरूको विकासलाई तीव्रता दिन्छ।
- डेटा वैज्ञानिकहरूले मोडेल र डेटासेटहरू संस्करण गर्ने क्षमताको कारणले गर्दा हालको पुनरावृत्ति अपेक्षाहरू पूरा भएन भने राम्रो प्रदर्शन गर्ने मोडेलमा फर्कन सक्षम हुनेछन्, जसले मोडेल अडिट ट्रेललाई उल्लेखनीय रूपमा वृद्धि गर्नेछ।
- MLOps विधिहरू पूर्ण रूपमा DevOps मा भर परेकाले, तिनीहरूले धेरै CI/CD अवधारणाहरू पनि समावेश गर्दछ, जसले कोडको गुणस्तर र निर्भरता.
5. के तपाइँ मलाई MLOps को घटक बताउन सक्नुहुन्छ?
डिजाइन: MLOps मा डिजाइन सोच समावेश गर्दछ। मुद्दाको प्रकृतिको साथ सुरू गर्दै, परिकल्पना, वास्तुकला, र तैनाती परीक्षण गर्दै
नमुना भवन: मोडेल परीक्षण र प्रमाणीकरण यस चरणको भाग हो, डेटा इन्जिनियरिङ पाइपलाइनहरू र उत्कृष्ट मेसिन लर्निङ प्रणालीहरू सेटअप गर्न प्रयोगहरू।
सञ्चालन: मोडेल सञ्चालनको अंशको रूपमा लागू गरिनु पर्छ र निरन्तर जाँच र मूल्याङ्कन गरिनुपर्छ। CI/CD प्रक्रियाहरू त्यसपछि निगरानी गरिन्छ र अर्केस्ट्रेशन उपकरण प्रयोग गरेर सुरु गरिन्छ।
6. डाटा विज्ञान प्रयोग गर्दा कस्ता जोखिमहरू आउँछन्?
- यो कम्पनी भर मोडेल मापन गर्न गाह्रो छ।
- चेतावनी बिना, मोडेल बन्द हुन्छ र काम गर्न रोक्छ।
- प्रायः, मोडेलहरूको शुद्धता समय संग खराब हुन्छ।
- मोडेलले एक विशेष अवलोकनको आधारमा गलत भविष्यवाणी गर्दछ जुन थप जाँच गर्न सकिँदैन।
- डाटा वैज्ञानिकहरूले पनि मोडेलहरू कायम राख्नुपर्छ, तर तिनीहरू महँगो छन्।
- MLOps यी जोखिमहरू कम गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
7. तपाईं व्याख्या गर्न सक्नुहुन्छ, मोडेल बहाव के हो?
जब एक मोडेलको अनुमानित चरण प्रदर्शन (वास्तविक-विश्व डेटा प्रयोग गरेर) यसको प्रशिक्षण चरण प्रदर्शनबाट बिग्रन्छ, यसलाई मोडेल बहावको रूपमा चिनिन्छ, जसलाई विचार बहाव पनि भनिन्छ (ऐतिहासिक, लेबल गरिएको डेटा प्रयोग गरेर)।
मोडेलको कार्यसम्पादन तालिम र सेवा गर्ने चरणहरूको तुलनामा बेग्लै छ, त्यसैले नाम "ट्रेन/सर्भ स्क्यू" राखिएको छ।
धेरै कारकहरू, सहित:
- डाटा वितरण गर्ने आधारभूत तरिका परिवर्तन भएको छ।
- तालिमले थोरै संख्यामा कोटिहरूमा केन्द्रित थियो, तर भर्खरै भएको वातावरणीय परिवर्तनले अर्को क्षेत्र थप्यो।
- NLP कठिनाइहरूमा, वास्तविक-विश्व डेटामा प्रशिक्षण डेटाको तुलनामा संख्या टोकनहरूको असमानता ठूलो मात्रा हुन्छ।
- अप्रत्याशित घटनाहरू, जस्तै प्रि-COVID डाटामा निर्मित मोडेलले COVID-19 महामारीको समयमा सङ्कलन गरिएको डाटामा उल्लेखनीय रूपमा खराब प्रदर्शन गर्ने भविष्यवाणी गरिँदै छ।
मोडेलको कार्यसम्पादनलाई निरन्तर रूपमा अनुगमन गर्न सधैं मोडेल बहाव पहिचान गर्न आवश्यक हुन्छ।
मोडेल प्रदर्शन मा लगातार गिरावट हुँदा मोडेल पुन: प्रशिक्षण लगभग सधैं एक उपाय को रूप मा आवश्यक छ; गिरावटको कारण पहिचान गर्नुपर्दछ र उपयुक्त उपचार प्रक्रियाहरू प्रयोग गर्नुपर्दछ।
8. तपाईको विचारमा MLOps कति फरक तरिकाले लागू गर्न सकिन्छ?
MLOps लाई अभ्यासमा राख्ने तीनवटा विधिहरू छन्:
MLOps स्तर 0 (म्यानुअल प्रक्रिया): यस स्तरमा, डेटा तयारी, विश्लेषण र प्रशिक्षण सहित सबै चरणहरू म्यानुअल रूपमा गरिन्छ। प्रत्येक चरण म्यानुअल रूपमा, साथसाथै एक देखि अर्कोमा संक्रमण हुनुपर्छ।
अन्तर्निहित आधार यो हो कि तपाईको डेटा विज्ञान टोलीले थोरै संख्यामा मोडेलहरू मात्र प्रबन्ध गर्दछ जुन बारम्बार अपडेट हुँदैन।
नतिजाको रूपमा, त्यहाँ निरन्तर एकीकरण (CI) वा निरन्तर तैनाती (CD) छैन, र कोडको परीक्षण सामान्यतया स्क्रिप्ट कार्यान्वयन वा नोटबुक कार्यान्वयनमा एकीकृत हुन्छ, परिनियोजनको साथ माइक्रोसर्भिसमा हुन्छ। REST API.
MLOps स्तर १ (ML पाइपलाइनको स्वचालन): ML प्रक्रिया स्वचालित गरेर, उद्देश्य मोडेल (CT) लाई निरन्तर तालिम दिनु हो। तपाईं यस तरिकामा निरन्तर मोडेल भविष्यवाणी सेवा वितरण पूरा गर्न सक्नुहुन्छ।
हाम्रो सम्पूर्ण तालिम पाइपलाइनको परिनियोजनले सक्रिय पाइपलाइन ट्रिगरहरूमा आधारित नयाँ डाटा प्रयोग गरी मोडेल स्वचालित रूपमा उत्पादनमा प्रशिक्षित भएको सुनिश्चित गर्दछ।
MLOps स्तर २ (CI/CD पाइपलाइनको स्वचालन): यो MLOps स्तर माथि एक कदम जान्छ। एक बलियो स्वचालित CI/CD प्रणाली आवश्यक छ यदि तपाईं उत्पादनमा पाइपलाइनहरू छिटो र भरपर्दो रूपमा अद्यावधिक गर्न चाहनुहुन्छ भने:
- तपाइँ स्रोत कोड सिर्जना गर्नुहुन्छ र CI चरणमा धेरै परीक्षणहरू कार्यान्वयन गर्नुहुन्छ। प्याकेजहरू, कार्यान्वयनयोग्यहरू, र कलाकृतिहरू चरणको आउटपुटहरू हुन्, जुन पछिको समयमा तैनात गरिनेछ।
- CI चरण द्वारा बनाईएको कलाकृतिहरू सीडी चरणको समयमा लक्षित वातावरणमा तैनात गरिन्छ। संशोधित मोडेल कार्यान्वयनको साथ एक तैनाथ पाइपलाइन चरणको आउटपुट हो।
- पाइपलाइनले प्रयोगको नयाँ पुनरावृत्ति सुरु गर्नु अघि, डेटा वैज्ञानिकहरूले अझै पनि डेटा र मोडेल विश्लेषण चरण म्यानुअल रूपमा गर्नुपर्छ।
9. स्थिर तैनातीलाई गतिशील परिनियोजनबाट कुन कुराले अलग गर्छ?
मोडेल अफलाइन को लागि प्रशिक्षित छ स्थिर परिनियोजन। अर्को शब्दमा, हामी मोडेललाई एक पटक ठीकसँग तालिम दिन्छौं र त्यसपछि यसलाई समयको लागि प्रयोग गर्छौं। मोडेललाई स्थानीय रूपमा तालिम दिएपछि, यसलाई भण्डारण गरी सर्भरमा पठाइन्छ र वास्तविक-समय भविष्यवाणीहरू उत्पादन गर्न प्रयोग गरिन्छ।
मोडेल त्यसपछि स्थापना योग्य अनुप्रयोग सफ्टवेयर रूपमा वितरण गरिन्छ। एउटा कार्यक्रम जसले अनुरोधहरूको ब्याच स्कोरिङको लागि अनुमति दिन्छ, उदाहरणको रूपमा।
मोडेललाई अनलाइन तालिम दिइएको छ गतिशील परिनियोजन। त्यो हो, नयाँ डाटा लगातार प्रणालीमा थपिएको छ, र मोडेल यसको लागि खातामा लगातार अद्यावधिक गरिएको छ।
नतिजाको रूपमा, तपाईंले मागमा सर्भर प्रयोग गरेर भविष्यवाणी गर्न सक्नुहुन्छ। त्यस पछि, मोडेललाई API एन्डपोइन्टको रूपमा आपूर्ति गरी प्रयोगमा राखिन्छ जुन प्रयोगकर्ताका प्रश्नहरूमा प्रतिक्रिया दिन्छ, वेब फ्रेमवर्क प्रयोग गरी फ्लास्क वा फास्टएपीआई.
10. तपाईं कुन उत्पादन परीक्षण प्रविधिहरू बारे सचेत हुनुहुन्छ?
ब्याच परीक्षण: यसको प्रशिक्षण वातावरण भन्दा फरक सेटिङमा परीक्षण सञ्चालन गरेर, यसले मोडेल प्रमाणित गर्दछ। छनोटको मेट्रिक्स प्रयोग गरेर, जस्तै सटीकता, RMSE, आदि, ब्याच परीक्षण डेटा नमूनाहरूको समूहमा मोडेल अनुमान प्रमाणित गर्न गरिन्छ।
ब्याच परीक्षण विभिन्न कम्प्युटिंग प्लेटफर्महरूमा गर्न सकिन्छ, जस्तै परीक्षण सर्भर, रिमोट सर्भर, वा क्लाउड। सामान्यतया, मोडेललाई क्रमबद्ध फाइलको रूपमा प्रदान गरिन्छ, जुन वस्तुको रूपमा लोड हुन्छ र परीक्षण डेटाबाट अनुमान गरिएको हुन्छ।
एक / बी परीक्षण: यो प्राय: मार्केटिङ अभियानहरू विश्लेषण गर्नका साथै सेवाहरूको डिजाइन (वेबसाइटहरू, मोबाइल अनुप्रयोगहरू, आदि) को लागि प्रयोग गरिन्छ।
कम्पनी वा सञ्चालनको आधारमा, कुन मोडेलले उत्पादनमा राम्रो प्रदर्शन गर्छ भन्ने निर्णय गर्न A/B परीक्षणको नतिजाहरू विश्लेषण गर्न सांख्यिकीय दृष्टिकोणहरू प्रयोग गरिन्छ। सामान्यतया, A/B परीक्षण निम्न तरिकामा गरिन्छ:
- प्रत्यक्ष वा वास्तविक-समय डेटा दुई सेटमा विभाजित वा खण्ड गरिएको छ, सेट A र सेट B।
- सेट ए डाटा पुरानो मोडेलमा पठाइन्छ, जबकि सेट बी डाटा अपडेट गरिएको मोडेलमा पठाइन्छ।
- व्यापार प्रयोग केस वा प्रक्रियाहरूमा निर्भर गर्दै, नयाँ मोडेल (मोडेल B) ले पुरानो मोडेल (मोडेल A) लाई भन्दा राम्रो गर्छ कि भनेर निर्धारण गर्न मोडेल प्रदर्शन (उदाहरणका लागि, शुद्धता, सटीकता, आदि) मूल्याङ्कन गर्न धेरै सांख्यिकीय दृष्टिकोणहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- हामी त्यसपछि सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण गर्छौं: शून्य परिकल्पनाले बताउँछ कि नयाँ मोडेलले निगरानी भइरहेको व्यापार सूचकहरूको औसत मूल्यमा कुनै प्रभाव पार्दैन। वैकल्पिक परिकल्पना अनुसार, नयाँ मोडेलले अनुगमन व्यवसाय सूचकहरूको औसत मूल्य बढाउँछ।
- अन्तमा, हामी मूल्याङ्कन गर्छौं यदि नयाँ मोडेलले निश्चित व्यापार KPIs मा उल्लेखनीय सुधारको परिणाम दिन्छ।
छाया वा चरण परीक्षण: उत्पादन (स्टेजिङ वातावरण) मा प्रयोग गर्नु अघि उत्पादन वातावरणको नक्कलमा एक मोडेल मूल्याङ्कन गरिन्छ।
यो वास्तविक-समय डाटाको साथ मोडेलको प्रदर्शन निर्धारण गर्न र मोडेलको लचिलोपन मान्य गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ। उत्पादन पाइपलाइनको रूपमा उही डाटा अनुमान गरेर र स्टेजिङ सर्भरमा परीक्षण गर्न विकसित शाखा वा मोडेल डेलिभर गरेर गरिन्छ।
एकमात्र कमजोरी यो हो कि स्टेजिङ सर्भरमा कुनै पनि व्यापार छनौटहरू बनाइने छैन वा विकास शाखाको परिणामको रूपमा अन्त प्रयोगकर्ताहरूलाई देखिने छैन।
उपयुक्त मेट्रिक्स प्रयोग गरेर स्टेजिङ वातावरणको नतिजाहरू प्रयोग गरेर मोडेलको लचिलोपन र कार्यसम्पादनलाई सांख्यिकीय रूपमा मूल्याङ्कन गरिनेछ।
11. ब्याच प्रशोधनबाट स्ट्रिम प्रशोधनलाई के फरक पार्छ?
हामी दुई प्रशोधन विधिहरू प्रयोग गरेर हाम्रा वास्तविक-समय पूर्वानुमानहरू उत्पादन गर्न प्रयोग गर्ने विशेषताहरूलाई हेरफेर गर्न सक्छौं: ब्याच र स्ट्रिम।
ब्याच प्रक्रिया कुनै विशेष वस्तुको लागि समयको अघिल्लो बिन्दुबाट सुविधाहरू, जुन पछि वास्तविक-समय भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न प्रयोग गरिन्छ।
- यहाँ, हामी गहन सुविधा गणनाहरू अफलाइन गर्न सक्षम छौं र द्रुत निष्कर्षको लागि डेटा तयार छ।
- सुविधाहरू, तथापि, एक उमेर पछि तिनीहरू विगतमा पूर्वनिर्धारित थिए। यदि तपाईंको प्रोग्नोसिस हालैका घटनाहरूमा आधारित छ भने यो एक प्रमुख कमजोरी हुन सक्छ। (उदाहरणका लागि, सकेसम्म चाँडो धोखाधडी लेनदेन पहिचान।)
नजिकैको वास्तविक समयको साथ, एक विशिष्ट इकाईको लागि स्ट्रिमिङ सुविधाहरू, इनपुटहरूको दिइएको सेटमा स्ट्रिम प्रशोधनमा निष्कर्ष निकालिन्छ।
- यहाँ, मोडेललाई वास्तविक-समय, स्ट्रिमिङ सुविधाहरू दिएर, हामी थप सटीक भविष्यवाणीहरू प्राप्त गर्न सक्छौं।
- यद्यपि, स्ट्रिम प्रशोधन र डाटा स्ट्रिमहरू (काफ्का, किनेसिस, आदि) कायम राख्नको लागि अतिरिक्त पूर्वाधार आवश्यक छ। (अपाचे फ्लिंक, बीम, आदि)
12. तालिम सर्भिङ स्क्यु भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
सर्भिस गर्दाको कार्यसम्पादन र तालिमको समयमा कार्यसम्पादन बीचको असमानतालाई तालिम-सर्भिङ स्क्यु भनिन्छ। यो स्क्यू निम्न कारकहरु द्वारा प्रेरित गर्न सकिन्छ:
- सेवा र प्रशिक्षणको लागि पाइपलाइनहरू बीचको डेटा कसरी ह्यान्डल गर्नुहुन्छ भन्नेमा भिन्नता।
- तपाईंको प्रशिक्षणबाट तपाईंको सेवामा डेटामा परिवर्तन।
- तपाईंको एल्गोरिदम र मोडेल बीचको प्रतिक्रिया च्यानल।
13. मोडेल रजिस्ट्री भन्नाले के बुझ्नुहुन्छ?
मोडेल रजिस्ट्री एक केन्द्रीय भण्डार हो जहाँ मोडेल सिर्जनाकर्ताहरूले उत्पादनमा प्रयोगको लागि उपयुक्त मोडेलहरू प्रकाशित गर्न सक्छन्।
विकासकर्ताहरूले रजिस्ट्री प्रयोग गरेर व्यवसाय भित्रका सबै मोडेलहरूको आयु व्यवस्थापन गर्न अन्य टोलीहरू र सरोकारवालाहरूसँग सहकार्य गर्न सक्छन्। प्रशिक्षित मोडेलहरू डेटा वैज्ञानिकद्वारा मोडेल रजिस्ट्रीमा अपलोड गर्न सकिन्छ।
मोडेलहरू परीक्षण, प्रमाणीकरण, र उत्पादनमा परिनियोजनको लागि तयार छन् एक पटक तिनीहरू दर्तामा छन्। थप रूपमा, प्रशिक्षित मोडेलहरू कुनै पनि एकीकृत अनुप्रयोग वा सेवाद्वारा द्रुत पहुँचको लागि मोडेल रजिस्ट्रीहरूमा भण्डारण गरिन्छ।
परीक्षण गर्न, मूल्याङ्कन गर्न, र उत्पादनमा मोडेल तैनात गर्न, सफ्टवेयर विकासकर्ताहरू र समीक्षकहरूले छिट्टै पहिचान गर्न र प्रशिक्षित मोडेलहरूको उत्तम संस्करण चयन गर्न सक्छन् (मूल्याङ्कन मापदण्डमा आधारित)।
14. के तपाईं मोडेल रजिस्ट्रीका फाइदाहरू विस्तार गर्न सक्नुहुन्छ?
निम्न केही तरिकाहरू छन् जुन मोडेल रजिस्ट्रीले मोडेल जीवनचक्र व्यवस्थापनलाई स्ट्रिमलाइन गर्दछ:
- डिप्लोयमेन्टलाई सजिलो बनाउन, रनटाइम आवश्यकताहरू र आफ्नो प्रशिक्षित मोडेलहरूको मेटाडेटा बचत गर्नुहोस्।
- तपाइँको प्रशिक्षित, तैनाती, र सेवानिवृत्त मोडेलहरू एक केन्द्रीकृत, खोजी भण्डारमा दर्ता, ट्र्याक, र संस्करण हुनुपर्छ।
- स्वचालित पाइपलाइनहरू सिर्जना गर्नुहोस् जसले निरन्तर डेलिभरी, प्रशिक्षण, र तपाईंको उत्पादन मोडेलको एकीकरण सक्षम पार्छ।
- स्टेजिङ वातावरणमा भर्खरै प्रशिक्षित मोडेलहरू (वा च्यालेन्जर मोडेलहरू) तुलना गर्नुहोस् जुन हाल उत्पादनमा सञ्चालन भइरहेका मोडेलहरू (च्याम्पियन मोडेलहरू)।
15. के तपाइँ च्याम्पियन-चलेन्जर प्रविधिको कामको व्याख्या गर्न सक्नुहुन्छ?
च्याम्पियन च्यालेन्जर प्रविधि प्रयोग गरेर उत्पादनमा विभिन्न परिचालन निर्णयहरू परीक्षण गर्न सम्भव छ। तपाईले मार्केटिङको सन्दर्भमा A/B परीक्षणको बारेमा सुन्नु भएको छ।
उदाहरणका लागि, तपाईले दुई फरक विषय रेखाहरू लेख्न सक्नुहुन्छ र तिनीहरूलाई अनियमित रूपमा आफ्नो लक्षित जनसांख्यिकीयमा वितरण गर्न सक्नुहुन्छ ताकि इमेल अभियानको लागि खुला दर अधिकतम बनाउन।
प्रणालीले यसको विषय रेखाको सम्बन्धमा इमेलको कार्यसम्पादन (जस्तै, इमेल खुला कार्य) लग गर्दछ, तपाइँलाई प्रत्येक विषय रेखाको खुला दर तुलना गर्न अनुमति दिन्छ कि कुन सबैभन्दा प्रभावकारी हो।
च्याम्पियन-चैलेन्जर यस सन्दर्भमा A/B परीक्षणसँग तुलनात्मक छ। तपाइँ प्रत्येक नतिजाको मूल्याङ्कन गर्न निर्णय तर्क प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ र तपाइँले छनौट गर्न विभिन्न विधिहरू प्रयोग गर्दा सबैभन्दा प्रभावकारी चयन गर्न सक्नुहुन्छ।
सबैभन्दा सफल मोडेल च्याम्पियन संग सम्बन्धित छ। पहिलो च्यालेन्जर र च्यालेन्जरहरूको मिल्दो सूची अब च्याम्पियनको सट्टा पहिलो कार्यान्वयन चरणमा उपस्थित भएका छन्।
च्याम्पियनलाई थप कार्य चरण कार्यान्वयनका लागि प्रणालीद्वारा छनोट गरिन्छ।
चुनौतीहरू एकअर्कासँग विपरित छन्। नयाँ च्याम्पियन त्यसपछि सबैभन्दा ठूलो परिणाम उत्पादन गर्ने चुनौतीकर्ता द्वारा निर्धारण गरिन्छ।
च्याम्पियन-चैलेन्जर तुलना प्रक्रियामा संलग्न कार्यहरू थप विवरणमा तल सूचीबद्ध छन्:
- प्रत्येक प्रतिद्वन्द्वी मोडेलको मूल्याङ्कन गर्दै।
- अन्तिम अंकहरू मूल्याङ्कन गर्दै।
- विजयी प्रतिद्वन्द्वी स्थापित गर्न मूल्याङ्कन परिणामहरू तुलना गर्दै।
- अभिलेखमा ताजा च्याम्पियन थप्दै
16. MLOps जीवनचक्रको उद्यम-स्तर अनुप्रयोगहरू वर्णन गर्नुहोस्?
मेसिन लर्निङ मोडेलहरू उत्पादनमा प्रवेश गर्नका लागि हामीले मेसिन लर्निङलाई पुनरावृत्ति प्रयोगको रूपमा मात्र विचार गर्न बन्द गर्नुपर्छ। MLOps मेसिन लर्निङसँग सफ्टवेयर इन्जिनियरिङको मिलन हो।
समाप्त परिणाम यस्तो रूपमा कल्पना गर्नुपर्छ। त्यसकारण, प्राविधिक उत्पादनको लागि कोड परीक्षण, कार्यात्मक र मोड्युलर हुनुपर्छ।
MLOps को आयु हुन्छ जुन परम्परागत मेसिन लर्निङ फ्लोसँग तुलना गर्न सकिन्छ, यो अपवाद बाहेक मोडेल उत्पादन नभएसम्म प्रक्रियामा राखिन्छ।
MLOps इन्जिनियरहरूले उत्पादनमा मोडेलको गुणस्तरको उद्देश्य के हो भनी सुनिश्चित गर्न यसमा नजर राख्छन्।
यहाँ धेरै MLOps प्रविधिहरूको लागि प्रयोग-केसहरू छन्:
- मोडेल रजिस्ट्रीहरू: यो जस्तो देखिन्छ। ठूला टोलीहरूले मोडेल रजिस्ट्रीहरूमा संस्करण मोडेलहरूको ट्र्याक भण्डारण र कायम राख्छन्। अघिल्लो संस्करणमा फर्किनु पनि एक विकल्प हो।
- सुविधा स्टोर: ठूला डाटा सेटहरूसँग व्यवहार गर्दा, विश्लेषणात्मक डेटासेटहरू र विशिष्ट कार्यहरूको लागि सबसेटहरूको फरक संस्करणहरू हुन सक्छ। फिचर स्टोर भनेको अघिल्लो रनहरू वा अन्य टोलीहरूबाट पनि डेटा तयारी कार्य प्रयोग गर्ने एक अत्याधुनिक, स्वादिष्ट तरिका हो।
- मेटाडाटाका लागि भण्डारहरू: यदि चित्र र पाठ डेटा जस्ता असंरचित डेटा, सफलतापूर्वक प्रयोग गर्न सकिन्छ भने उत्पादन भर मेटाडाटा सही रूपमा निगरानी गर्न यो महत्त्वपूर्ण छ।
निष्कर्ष
यो ध्यानमा राख्न महत्त्वपूर्ण छ कि, अधिकांश मामिलाहरूमा, साक्षात्कारकर्ताले प्रणाली खोजिरहेका छन्, जबकि उम्मेद्वारले समाधान खोजिरहेका छन्।
पहिलो तपाइँको प्राविधिक सीपहरूमा आधारित छ, जबकि दोस्रो तपाइँ तपाइँको क्षमता प्रदर्शन गर्न को लागी प्रयोग गर्ने विधि को बारे मा हो।
MLOps अन्तर्वार्ताका प्रश्नहरूको जवाफ दिँदा तपाईंले लिनु पर्ने धेरै प्रक्रियाहरू छन् जसले अन्तर्वार्ताकर्तालाई तपाईं कसरी समस्याको मूल्याङ्कन र समाधान गर्न चाहनुहुन्छ भन्ने कुरा राम्ररी बुझ्न मद्दत गर्न सक्नुहुन्छ।
तिनीहरूको एकाग्रता सही प्रतिक्रिया भन्दा गलत प्रतिक्रियामा बढी हुन्छ। समाधानले एउटा कथा बताउँछ, र तपाइँको प्रणाली संचारको लागि तपाइँको ज्ञान र क्षमताको उत्कृष्ट दृष्टान्त हो।
जवाफ छाड्नुस्