ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
- 1. MLOps ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- 2. ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਅਤੇ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
- 3. MLOps ਨੂੰ ModelOps ਅਤੇ AIOps ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 4. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ MLOps ਦੇ ਕੁਝ ਲਾਭ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- 5. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ MLOps ਦੇ ਭਾਗ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- 6. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮ ਆਉਂਦੇ ਹਨ?
- 7. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਮਾਡਲ ਡਰਾਫਟ ਕੀ ਹੈ?
- 8. ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ MLOps ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- 9. ਸਥਿਰ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 10. ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂਚ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ?
- 11. ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 12. ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸਰਵਿੰਗ ਸਕਿਊ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- 13. ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- 14. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- 15. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚੈਂਪੀਅਨ-ਚਲੇਂਜਰ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- 16. MLOps ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ?
- ਸਿੱਟਾ
ਕੰਪਨੀਆਂ ਸੂਚਨਾ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੱਕ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਰਗੀਆਂ ਉਭਰਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬੈਂਕਿੰਗ, ਵਿੱਤ, ਪ੍ਰਚੂਨ, ਨਿਰਮਾਣ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇੰਜਨੀਅਰ, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਮੰਗ ਹੈ।
ਸੰਭਵ ਜਾਣਨਾ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ML ਜਾਂ MLOps ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਸਵਾਲ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਅਤੇ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ MLOps ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸੁਪਨੇ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ।
1. MLOps ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ MLOps ਦਾ ਫੋਕਸ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI/DS/ML ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰ ਹੈ।
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ MLOps ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ/ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ (ਓਪਸ) ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ DevOps ਅਤੇ MLOps ਕੁਝ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ, MLOps ਵੀ ਰਵਾਇਤੀ DevOps ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
MLOps ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ DevOps ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਟੇਟਫੁਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ।
ML, Data, ਅਤੇ Ops ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਉਹ ਹੈ ਜੋ MLOps ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਆਮ ਨਾਮ (ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ DevOps) ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
2. ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਅਤੇ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਇਹ ਫਰਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੇਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ, ਬਦਲਦਾ ਹੈ. ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਸਦੀ ਸਟੋਰੇਜ, ਡੇਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਬਾਰੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸੰਚਾਲਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਓਪਸ ਟੀਮਾਂ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਕੋਡ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਨ। ਇੱਕ DevOps ਸਥਿਤੀ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਧਾਰਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
MLOps ਉਸੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਹਨ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ। ਡਾਟਾ ਇੰਜਨੀਅਰ ਮਾਡਲ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਪਣੀ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਅਤੇ ਸਕੋਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਗ੍ਰੇਡ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ML ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੋਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕੋਰਡ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਇੰਜਨੀਅਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਐਮਐਲ ਇੰਜਨੀਅਰ ਬਣਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
3. MLOps ਨੂੰ ModelOps ਅਤੇ AIOps ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, MLOps ਇੱਕ DevOps ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ, ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ, ਦੇ ਪੂਰੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ DevOps ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ModelOps ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AIOps ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ AI ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ DevOps ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
4. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ MLOps ਦੇ ਕੁਝ ਲਾਭ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?
- ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਅਤੇ MLOps ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟਰਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ MLOps MDLC (ਮਾਡਲ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ) ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਜਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮਾਂ/ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸੰਸਕਰਣ.
- MLOps ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਡੇਟਾ ਇੰਜਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਸ਼ਤ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਕਿਉਰੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੱਕ ਅਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਉਸ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ ਜਿਸ ਨੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮੌਜੂਦਾ ਦੁਹਰਾਓ ਉਮੀਦਾਂ 'ਤੇ ਖਰਾ ਨਹੀਂ ਉਤਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਧੰਨਵਾਦ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧਾਏਗਾ।
- ਜਿਵੇਂ ਕਿ MLOps ਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ DevOps 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਕਈ CI/CD ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕੋਡ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ.
5. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ MLOps ਦੇ ਭਾਗ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਡਿਜ਼ਾਈਨ: MLO ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸੋਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ
ਮਾਡਲ ਬਿਲਡਿੰਗ: ਮਾਡਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਇਸ ਕਦਮ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਾਲ।
ਓਪਰੇਸ਼ਨ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। CI/CD ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਫਿਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
6. ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮ ਆਉਂਦੇ ਹਨ?
- ਪੂਰੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
- ਬਿਨਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ, ਮਾਡਲ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਗੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਨਿਰੀਖਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਗਲਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਹੋਰ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
- ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ।
- ਇਹਨਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ MLOps ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
7. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਮਾਡਲ ਡਰਾਫਟ ਕੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਪੜਾਅ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ (ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਇਸਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਤੋਂ ਵਿਗੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਇਤਿਹਾਸਕ, ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ)।
ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਤਿੱਖੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਨਾਮ "ਟ੍ਰੇਨ/ਸਰਵ ਸਕਿਊ" ਹੈ।
ਕਈ ਕਾਰਕ, ਸਮੇਤ:
- ਡਾਟਾ ਵੰਡਣ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰੀਕਾ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਸਿਖਲਾਈ ਨੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਵਰਗਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕੀਤਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤਬਦੀਲੀ ਜੋ ਹੁਣੇ ਹੋਈ ਹੈ, ਨੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
- NLP ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲੋਂ ਅਨੁਪਾਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਨੰਬਰ ਟੋਕਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਅਣਕਿਆਸੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰਵ-COVID ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਕਿ COVID-19 ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਦੌਰਾਨ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਗਿਰਾਵਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਉਪਾਅ ਵਜੋਂ ਮਾਡਲ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲਗਭਗ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
8. ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ MLOps ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
MLOps ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:
MLOps ਪੱਧਰ 0 (ਮੈਨੂਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ): ਇਸ ਪੱਧਰ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸਮੇਤ ਸਾਰੇ ਕਦਮ ਹੱਥੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਤੋਂ ਅਗਲੇ ਤੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਵੀ.
ਅੰਤਰੀਵ ਆਧਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੀਮ ਸਿਰਫ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਥੇ ਨਿਰੰਤਰ ਏਕੀਕਰਣ (ਸੀਆਈ) ਜਾਂ ਨਿਰੰਤਰ ਤੈਨਾਤੀ (ਸੀਡੀ) ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਜਾਂ ਨੋਟਬੁੱਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵਿਸ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। REST API.
MLOps ਪੱਧਰ 1 (ML ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਸਵੈਚਾਲਨ): ML ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰਕੇ, ਉਦੇਸ਼ ਮਾਡਲ (CT) ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਰੰਤਰ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੇਵਾ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਸਾਡੀ ਤੈਨਾਤੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਟਰਿਗਰਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
MLOps ਪੱਧਰ 2 (CI/CD ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ): ਇਹ MLOps ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਦਮ ਉੱਪਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਟੋਮੇਟਿਡ CI/CD ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ:
- ਤੁਸੀਂ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ CI ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਪੈਕੇਜ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟੇਬਲ, ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ ਸਟੇਜ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹਨ, ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ।
- CI ਪੜਾਅ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਨੂੰ CD ਪੜਾਅ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਮਾਡਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਤੈਨਾਤ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪੜਾਅ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ।
- ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦੁਹਰਾਅ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੇ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
9. ਸਥਿਰ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਔਫਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਸਥਿਰ ਤੈਨਾਤੀ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਜੋਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜੋ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਬੈਚ ਸਕੋਰਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ।
ਮਾਡਲ ਲਈ ਆਨਲਾਈਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਤੈਨਾਤੀ. ਭਾਵ, ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਲਗਾਤਾਰ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਲਈ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਮੰਗ 'ਤੇ ਸਰਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ API ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕਰਕੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਫਲਾਸਕ ਜਾਂ FastAPI.
10. ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ ਜਾਂਚ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ?
ਬੈਚ ਟੈਸਟਿੰਗ: ਇਸ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਤਾਵਰਨ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਵਾ ਕੇ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੋਣ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, RMSE, ਆਦਿ, ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ 'ਤੇ ਬੈਚ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਬੈਚ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਸਰਵਰ, ਇੱਕ ਰਿਮੋਟ ਸਰਵਰ, ਜਾਂ ਕਲਾਉਡ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ / B ਦਾ ਟੈਸਟ: ਇਹ ਅਕਸਰ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸੇਵਾਵਾਂ (ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ, ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਆਦਿ) ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਨੀ ਜਾਂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
- ਲਾਈਵ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੋ ਸੈੱਟਾਂ, ਸੈੱਟ A ਅਤੇ ਸੈੱਟ B ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਸੈੱਟ ਏ ਡਾਟਾ ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੈੱਟ ਬੀ ਡਾਟਾ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਆਦਿ) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ (ਮਾਡਲ ਬੀ) ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲ (ਮਾਡਲ ਏ) ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ।
- ਅਸੀਂ ਫਿਰ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਨਲ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਵਪਾਰਕ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਔਸਤ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਿਕਲਪਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਪਾਰਕ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ.
- ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੁਝ ਕਾਰੋਬਾਰੀ KPIs ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸ਼ੈਡੋ ਜਾਂ ਸਟੇਜ ਟੈਸਟ: ਉਤਪਾਦਨ (ਸਟੇਜਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ) ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲਚਕੀਲੇਪਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਉਤਪਾਦਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਟੇਜਿੰਗ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਸ਼ਾਖਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਕੋ ਇਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਾਸ ਸ਼ਾਖਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਟੇਜਿੰਗ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵਪਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ ਜਾਣਗੇ ਜਾਂ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦੇਣਗੇ।
ਮਾਡਲ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਢੁਕਵੇਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਟੇਜਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
11. ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਕੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਦੋ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ: ਬੈਚ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮ।
ਬੈਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਸਤੂ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਔਫਲਾਈਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਾਂ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਉਮਰ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਹਾਲੀਆ ਘਟਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।)
ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਇਕਾਈ ਲਈ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਥੇ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
- ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਟ੍ਰੀਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ (ਕਾਫਕਾ, ਕਿਨੇਸਿਸ, ਆਦਿ) ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। (ਅਪਾਚੇ ਫਲਿੰਕ, ਬੀਮ, ਆਦਿ)
12. ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸਰਵਿੰਗ ਸਕਿਊ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ-ਸਰਵਿੰਗ ਸਕਿਊ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਕਿਊ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਤਰ।
- ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ।
- ਤੁਹਾਡੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਚੈਨਲ।
13. ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਰਜਿਸਟਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਮਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਵਿੱਚ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਰਜਿਸਟਰ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਅਕ ਸਿੱਖਿਅਤ ਮਾਡਲਾਂ (ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ) ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
14. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੁਝ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਮਾਡਲ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ:
- ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਰਨਟਾਈਮ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ।
- ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਤੈਨਾਤ, ਅਤੇ ਸੇਵਾਮੁਕਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ, ਖੋਜਯੋਗ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਰਜਿਸਟਰਡ, ਟ੍ਰੈਕ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਸਵੈਚਲਿਤ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਡਿਲੀਵਰੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਸਟੇਜਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ (ਜਾਂ ਚੈਲੇਂਜਰ ਮਾਡਲਾਂ) ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕਰੋ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ (ਚੈਂਪੀਅਨ ਮਾਡਲ)।
15. ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਚੈਂਪੀਅਨ-ਚਲੇਂਜਰ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਇੱਕ ਚੈਂਪੀਅਨ ਚੈਲੇਂਜਰ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਮੁਹਿੰਮ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਦਰ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਾ ਲਾਈਨਾਂ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਦੇ ਜਨ-ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਿਸਟਮ ਇਸਦੀ ਵਿਸ਼ਾ ਲਾਈਨ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ (ਭਾਵ, ਈਮੇਲ ਓਪਨ ਐਕਸ਼ਨ) ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ਾ ਲਾਈਨ ਦੀ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਦਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ।
ਚੈਂਪੀਅਨ-ਚਲੇਂਜਰ ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨੂੰ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸਫਲ ਮਾਡਲ ਚੈਂਪੀਅਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ. ਪਹਿਲਾ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਸੂਚੀ ਹੁਣ ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ ਜੋ ਚੈਂਪੀਅਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਹਿਲੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।
ਚੈਂਪੀਅਨ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਉਲਟ ਹਨ। ਨਵਾਂ ਚੈਂਪੀਅਨ ਫਿਰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚੈਂਪੀਅਨ-ਚੈਲੇਂਜਰ ਤੁਲਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
- ਹਰ ਵਿਰੋਧੀ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
- ਅੰਤਿਮ ਸਕੋਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
- ਜੇਤੂ ਚੈਲੇਂਜਰ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ।
- ਪੁਰਾਲੇਖ ਵਿੱਚ ਤਾਜ਼ਾ ਚੈਂਪੀਅਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
16. MLOps ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਜੋਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। MLOps ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦਾ ਸੰਘ ਹੈ।
ਮੁਕੰਮਲ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ, ਅਤੇ ਮਾਡਯੂਲਰ.
MLOps ਦਾ ਇੱਕ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
MLOps ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਫਿਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕਈ MLOps ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੁਝ ਕੇਸ ਹਨ:
- ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ: ਇਹ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਸਕਰਣ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਟਰੈਕ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣਾ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ.
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਟੋਰ: ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਉਪ-ਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਸੰਸਕਰਣ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਟੋਰ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਦੌੜਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ, ਸੁਆਦਲਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
- ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਲਈ ਸਟੋਰ: ਪੂਰੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੇਕਰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ, ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੰਟਰਵਿਊਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਮੀਦਵਾਰ ਇੱਕ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾ ਤੁਹਾਡੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਸਭ ਕੁਝ ਉਸ ਵਿਧੀ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।
MLOps ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕਰਤਾ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇਕਾਗਰਤਾ ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਨਾਲੋਂ ਗਲਤ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੱਲ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ