فهرست[پټ][ښکاره]
- 1. تاسو د MLOps څخه څه معنی لرئ؟
- 2. د ډیټا ساینس پوهان، ډیټا انجنیران، او ML انجنیران څنګه یو له بل سره توپیر لري؟
- 3. MLOps د ModelOps او AIOps څخه څه توپیر کوي؟
- 4. آیا تاسو د MLOps ځینې ګټې راته ووایاست؟
- 5. ایا تاسو کولی شئ ما ته د MLOps برخې ووایاست؟
- 6. د ډیټا ساینس کارولو سره کوم خطرونه راځي؟
- 7. آیا تاسو کولی شئ تشریح کړئ، د ماډل ډریف څه شی دی؟
- 8. ستاسو په نظر د MLOps په څو مختلفو لارو پلي کیدی شي؟
- 9. کوم شی د متحرک ځای پرځای کولو څخه جامد ځای پرځای کول جلا کوي؟
- 10. تاسو د تولید ازموینې کوم تخنیکونو څخه خبر یاست؟
- 11. څه شی د جریان پروسس د بیچ پروسس کولو څخه توپیر کوي؟
- 12. د روزنې خدمت کولو سکیو څخه ستاسو مطلب څه دی؟
- 13. تاسو د ماډل ثبت څخه څه معنی لرئ؟
- 14. ایا تاسو کولی شئ د ماډل ثبت کولو ګټو په اړه توضیحات ورکړئ؟
- 15. ایا تاسو کولی شئ د چیمپین - چلینجر تخنیک کار تشریح کړئ؟
- 16. د MLOps د ژوند دورې د تشبث په کچه غوښتنلیکونه تشریح کړئ؟
- پایله
شرکتونه د مصنوعي استخباراتو (AI) او ماشین زده کړې (ML) په څیر رامینځته شوي ټیکنالوژۍ کاروي ترڅو معلوماتو او خدماتو ته د خلکو لاسرسی ډیر کړي.
دا ټیکنالوژي په بیلا بیلو سکتورونو کې په زیاتیدونکي توګه کارول کیږي ، پشمول د بانکدارۍ ، مالیې ، پرچون ، تولید او حتی روغتیا پاملرنې.
د ډیټا ساینس پوهان ، د ماشین زده کړې انجینران ، او په مصنوعي استخباراتو کې انجینران د مخ په زیاتیدونکي شمیر شرکتونو غوښتنه کې دي.
د امکان په اړه پوهیدل ماشین زده کړه د عملیاتي مرکې پوښتنې چې د مدیرانو او استخدام کونکي استخدام کولی شي ستاسو لپاره اړین وي که تاسو غواړئ په ML یا MLOps برخو کې کار وکړئ.
تاسو کولی شئ په دې پوسټ کې د MLOps مرکې پوښتنو ته د ځواب ویلو څرنګوالی زده کړئ کله چې تاسو د خپلې خوښې دندې ترلاسه کولو لپاره کار کوئ.
1. تاسو د MLOps څخه څه معنی لرئ؟
د ML موډلونو د فعالولو موضوع د MLOps تمرکز دی، چې د ماشین زده کړې عملیات په نوم هم پیژندل کیږي، د AI/DS/ML په لوی ډګر کې یو پرمختللی ساحه ده.
د سافټویر انجینري چلند او کلتور اصلي هدف چې د MLOps په نوم پیژندل کیږي د ماشین زده کړې / ډیټا ساینس ماډلونو رامینځته کول او د دوی راتلونکي عملیات (Ops) سره یوځای کول دي.
دودیز DevOps او MLOps ځینې ورته والیونه شریکوي، په هرصورت، MLOps هم د دودیز DevOps څخه خورا توپیر لري.
MLOps د ډیټا په تمرکز کولو سره د پیچلتیا نوې پرت اضافه کوي ، پداسې حال کې چې DevOps اساسا د کوډ او سافټویر ریلیزونو عملیاتي کولو باندې تمرکز کوي چې بیان نشي کیدی.
د ML، Data، او Ops ترکیب هغه څه دي چې MLOps ته خپل عام نوم ورکوي (د ماشین زده کړه، ډیټا انجنیري، او DevOps).
2. د ډیټا ساینس پوهان، ډیټا انجنیران، او ML انجنیران څنګه یو له بل سره توپیر لري؟
دا زما په نظر، د شرکت پورې اړه لري، توپیر لري. د معلوماتو د ترانسپورت او بدلون لپاره چاپیریال، او همدارنګه د هغې ذخیره کول، د ډیټا انجنیرانو لخوا جوړ شوي.
د ډیټا ساینس پوهان د ساینسي او احصایوي تخنیکونو په کارولو کې ماهرین دي ترڅو ډاټا تحلیل کړي او پایلې ترلاسه کړي ، پشمول د راتلونکي چلند په اړه وړاندوینې د هغه رجحاناتو پراساس چې اوس شتون لري.
د سافټویر انجینرانو څو کاله دمخه عملیات مطالعه کول او د ځای پرځای کولو زیربنا اداره کول. له بلې خوا د عملیاتو ټیمونه د کوډ په توګه د زیربنا کارولو پرمهال د پراختیا مطالعه کوله. د دې دوه جریانونو لخوا د DevOps موقعیت تولید شوی.
MLOps په ورته کټګورۍ کې دي ډاټا ساینس پوه او د معلوماتو انجنیر. د ډیټا انجینران د زیربنا په اړه پوهه ترلاسه کوي چې د ماډل ژوند دورې مالتړ لپاره اړین دي او د روانې روزنې لپاره پایپ لاینونه رامینځته کوي.
د ډیټا ساینس پوهان هڅه کوي د دوی ماډل پلي کولو او نمرې کولو وړتیاو ته وده ورکړي.
د تولید درجې ډیټا پایپ لاین د ML انجینرانو لخوا د زیربنا په کارولو سره رامینځته شوی چې خام ډیټا د ډیټا ساینس ماډل لخوا اړین ان پټ ته بدلوي ، ماډل کوربه کوي او چلوي ، او لاندې سیسټمونو ته نمرې شوي ډیټاسیټ تولیدوي.
د ډیټا انجینر او ډیټا ساینس پوهان دواړه د ML انجینر کیدو وړ دي.
3. MLOps د ModelOps او AIOps څخه څه توپیر کوي؟
کله چې د پای څخه تر پای پورې جوړول د ماشین زده کړې الګوریتمونه، MLOps د DevOps غوښتنلیک دی چې پکې د معلوماتو راټولول ، د معلوماتو دمخه پروسس کول ، د ماډل رامینځته کول ، په تولید کې د ماډل ګمارل ، په تولید کې د ماډل نظارت ، او د موډل دوراني اپ گریڈ شامل دي.
د هر ډول الګوریتم بشپړ پلي کولو اداره کولو کې د DevOps کارول ، لکه د اصول پراساس ماډلونه ، د ماډل اوپس په نوم پیژندل کیږي.
AI عملیات له سکریچ څخه د AI ایپس رامینځته کولو لپاره د DevOps اصولو څخه ګټه پورته کوي.
4. آیا تاسو د MLOps ځینې ګټې راته ووایاست؟
- د ډیټا ساینس پوهان او د MLOps پراختیا کونکي کولی شي په چټکۍ سره آزموینې بیا پیل کړي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې ماډلونه روزل شوي او په مناسبه توګه ارزول شوي ځکه چې MLOps د MDLC (د ماډل پرمختیا ژوند دورې) کې د ټولو یا ډیری دندو / مرحلو اتومات کولو کې مرسته کوي. سربیره پردې اجازه ورکوي ډاټا او ماډل نسخه کول.
- د MLOps نظریات په عمل کې پلي کول د ډیټا انجینرانو او ډیټا ساینس پوهانو ته وړتیا ورکوي چې کرل شوي او جوړ شوي ډیټاسیټونو ته غیر محدود لاسرسی ولري ، کوم چې د ماډلونو پراختیا ګړندۍ کوي.
- د ډیټا ساینس پوهان به وکولی شي په هغه ماډل باندې بیرته راشي چې ښه فعالیت یې کړی که چیرې اوسنی تکرار د موډلونو او ډیټاسیټونو نسخه کولو وړتیا څخه مننه د تمې سره سم ژوند ونه کړي ، کوم چې به د ماډل پلټنې ټریل ته د پام وړ وده ورکړي.
- لکه څنګه چې د MLOps میتودونه په کلکه په DevOps باندې تکیه کوي، دوی یو شمیر CI/CD مفکورې هم شاملوي، کوم چې د دې وړتیا لوړوي. د کوډ کیفیت او اعتبار.
5. ایا تاسو کولی شئ ما ته د MLOps برخې ووایاست؟
ډيزاين: MLOps په پراخه کچه د ډیزاین فکر شامل دي. د مسلې د ماهیت سره پیل کول، د فرضیې معاینه کول، جوړښت، او ځای پرځای کول
د ماډل ودانۍ: د موډل ازموینه او اعتبار د دې مرحلې برخه ده، د ډیټا انجینرۍ پایپ لاینونو او تجربو سره سره د ماشین زده کړې غوره سیسټمونو تنظیم کولو لپاره.
عملیاتو په: ماډل باید د عملیاتو د یوې برخې په توګه پلي شي او په دوامداره توګه معاینه او ارزول شي. بیا د CI/CD پروسې څارل کیږي او د آرکیسټریشن وسیلې په کارولو سره پیل کیږي.
6. د ډیټا ساینس کارولو سره کوم خطرونه راځي؟
- په ټول شرکت کې د ماډل اندازه کول ستونزمن دي.
- د خبرتیا پرته، ماډل بندیږي او فعالیت بندوي.
- ډیری وختونه، د ماډلونو دقت د وخت په تیریدو سره خرابیږي.
- ماډل د یو ځانګړي مشاهدې پراساس ناسم وړاندوینې کوي چې نور نشي معاینه کیدی.
- د معلوماتو ساینس پوهان باید ماډلونه هم وساتي، مګر دوی ګران دي.
- MLOps د دې خطرونو کمولو لپاره کارول کیدی شي.
7. آیا تاسو کولی شئ تشریح کړئ، د ماډل ډریف څه شی دی؟
کله چې د موډل انفرنس مرحلې فعالیت (د ریښتیني نړۍ ډیټا په کارولو سره) د روزنې مرحلې فعالیت څخه خرابیږي ، دا د ماډل ډریف په نوم پیژندل کیږي ، چې د مفکورې ډرایف په نوم هم پیژندل کیږي (د تاریخي ، لیبل شوي ډیټا کارول).
د موډل فعالیت د روزنې او خدمت کولو مرحلو په پرتله ټیټ دی، له همدې امله د "ټرین/سرو سکیو" نوم دی.
ډیری فکتورونه، په شمول:
- د معلوماتو د ویشلو بنسټیز طریقه بدله شوې ده.
- روزنه په لږ شمیر کټګوریو متمرکزه وه، په هرصورت، د چاپیریال بدلون چې یوازې ترسره شوی یوه بله ساحه اضافه کړه.
- د NLP په ستونزو کې، د ریښتینې نړۍ ډیټا د روزنې ډیټا په پرتله په غیر متناسب ډول لوی شمیر ټوکنونه لري.
- غیر متوقع پیښې، لکه یو ماډل چې د COVID-19 ناروغۍ په جریان کې راټول شوي ډیټا کې د پام وړ بد ترسره کولو وړاندوینه کیږي چې د COVID-XNUMX دمخه ډیټا باندې رامینځته شوی.
د موډل د فعالیت په دوامداره توګه څارنه د موډل ډریفټ پیژندلو لپاره تل اړینه ده.
کله چې د ماډل فعالیت کې دوامداره کمښت شتون ولري د ماډل بیا روزنې نږدې تل د درملنې په توګه اړین وي. د کمښت لامل باید وپیژندل شي او د درملنې مناسب طرزالعملونه باید وکارول شي.
8. ستاسو په نظر د MLOps په څو مختلفو لارو پلي کیدی شي؟
د MLOps عملي کولو لپاره درې میتودونه شتون لري:
د MLOps کچه 0 (د لاسي پروسې): په دې کچه کې، ټول مرحلې — په شمول د معلوماتو چمتو کول، تحلیل، او روزنه — په لاسي ډول ترسره کیږي. هره مرحله باید په لاسي ډول ترسره شي، په بیله بیا له یو څخه بل ته لیږد.
اصلي اساس دا دی چې ستاسو د ډیټا ساینس ټیم یوازې یو لږ شمیر ماډلونه اداره کوي چې په مکرر ډول نه نوي کیږي.
د پایلې په توګه، د پرله پسې ادغام (CI) یا پرله پسې ګومارنې (CD) شتون نلري، او د کوډ ازموینه معمولا د سکریپټ اجرا کولو یا نوټ بوک اجرا کولو کې مدغم کیږي ، د پلي کولو سره په مایکرو سرویس کې پلي کیږي REST API.
د MLOps کچه 1 (د ML پایپ لاین اتومات): د ML پروسې اتومات کولو سره، موخه دا ده چې په دوامداره توګه د ماډل (CT) روزنه وکړي. تاسو کولی شئ پدې ډول د دوامداره ماډل وړاندوینې خدماتو تحویل بشپړ کړئ.
زموږ د بشپړ روزنې پایپ لاین پلي کول ډاډ ورکوي چې ماډل په اوتومات ډول په تولید کې روزل شوی د فعال پایپ لاین محرکاتو پراساس د نوي ډیټا په کارولو سره.
د MLOps کچه 2 (د CI/CD پایپ لاین اتومات): دا د MLOps کچې څخه یو ګام پورته ځي. یو قوي اتوماتیک CI/CD سیسټم ته اړتیا ده که تاسو غواړئ په تولید کې پایپ لاینونه په ګړندي او معتبر ډول تازه کړئ:
- تاسو د سرچینې کوډ رامینځته کوئ او د CI مرحلې په اوږدو کې ډیری ازموینې اجرا کوئ. بسته بندي، اجرا وړ، او هنري اثار د مرحلې محصولات دي، چې په وروسته وخت کې به ځای پرځای شي.
- د CI مرحلې لخوا رامینځته شوي اثار د CD مرحلې په جریان کې هدف چاپیریال ته ځای په ځای شوي. د تعدیل شوي ماډل پلي کولو سره ځای پرځای شوي پایپ لاین د مرحلې محصول دی.
- مخکې لدې چې پایپ لاین د تجربې نوي تکرار پیل کړي ، د ډیټا ساینس پوهان باید لاهم د ډیټا او ماډل تحلیل مرحله په لاسي ډول ترسره کړي.
9. کوم شی د متحرک ځای پرځای کولو څخه جامد ځای پرځای کول جلا کوي؟
ماډل د آفلاین لپاره روزل شوی جامد ځای پرځای کول. په بل عبارت، موږ موډل په دقیق ډول یو ځل وروزو او بیا یې د یو وخت لپاره وکاروو. وروسته له دې چې ماډل په ځایی توګه روزل شوی، دا ذخیره شوی او سرور ته لیږل کیږي ترڅو د ریښتیني وخت وړاندوینې تولید لپاره وکارول شي.
ماډل بیا د نصب وړ غوښتنلیک سافټویر په توګه توزیع کیږي. یو برنامه چې د مثال په توګه د غوښتنو د بیچ سکور کولو ته اجازه ورکوي.
ماډل د آنلاین لپاره روزل شوی متحرک ځای پرځای کول. دا دی، نوي معلومات په دوامداره توګه سیسټم ته اضافه کیږي، او ماډل په دوامداره توګه د دې حساب لپاره تازه کیږي.
د پایلې په توګه، تاسو کولی شئ د غوښتنې په اړه د سرور په کارولو سره وړاندوینې وکړئ. له هغې وروسته، ماډل د API پای ټکي په توګه چمتو کولو سره کارول کیږي چې د ویب چوکاټ په کارولو سره د کاروونکو پوښتنو ته غبرګون ښیې. فلاسک یا FastAPI.
10. تاسو د تولید ازموینې کوم تخنیکونو څخه خبر یاست؟
د بسته ازموینه: په داسې ترتیب کې د ازموینې ترسره کولو سره چې د دې روزنې چاپیریال څخه توپیر لري، دا ماډل تاییدوي. د انتخاب میټریکونو کارول، لکه دقت، RMSE، او داسې نور، د بسته ازموینه د نمونو د نمونو په ډله کې ترسره کیږي ترڅو د ماډل انفرنس تصدیق کړي.
د بیچ ازموینه په مختلف کمپیوټري پلیټ فارمونو کې ترسره کیدی شي ، لکه د ټیسټ سرور ، ریموټ سرور ، یا کلاوډ. عموما، ماډل د سیریل شوي فایل په توګه چمتو شوی، کوم چې د اعتراض په توګه بار شوی او د ازموینې ډاټا څخه اټکل شوی.
A / B ازمايښت: دا په مکرر ډول د بازارموندنې کمپاینونو تحلیل او همدارنګه د خدماتو ډیزاین (ویب سایټونو ، ګرځنده غوښتنلیکونو او نور) لپاره کارول کیږي.
د شرکت یا عملیاتو پراساس ، احصایوي طریقې د A/B ازموینې پایلو تحلیل کولو لپاره کارول کیږي ترڅو پریکړه وکړي چې کوم ماډل به په تولید کې غوره فعالیت وکړي. عموما، د A/B ازموینه په لاندې ډول ترسره کیږي:
- ژوندی یا ریښتیني وخت ډیټا په دوه سیټونو ویشل شوي یا ویشل شوي ، Set A او Set B.
- Set A ډاټا زاړه ماډل ته لیږل کیږي، پداسې حال کې چې د B Set ډاټا تازه شوي ماډل ته لیږل کیږي.
- د سوداګرۍ کارولو قضیې یا پروسو پورې اړه لري، د ماډل فعالیت ارزولو لپاره ډیری احصایوي طریقې کارول کیدی شي (د بیلګې په توګه، دقت، دقیقیت، او نور) ترڅو معلومه کړي چې ایا نوی ماډل (موډل B) د زاړه ماډل (موډل A) څخه ښه کار کوي.
- بیا موږ د احصایوي فرضیې ازموینه ترسره کوو: ناپاک فرضیه وايي چې نوی ماډل د سوداګرۍ شاخصونو اوسط ارزښت باندې هیڅ اغیزه نلري چې څارل کیږي. د بدیل فرضیې له مخې، نوی ماډل د څارنې سوداګرۍ شاخصونو اوسط ارزښت زیاتوي.
- په نهایت کې ، موږ ارزونه کوو چې ایا نوی ماډل په ځانګړي سوداګرۍ KPIs کې د پام وړ پرمختګ پایله لري.
د سیوري یا مرحله ازموینه: یو ماډل د تولید چاپیریال په نقل کې ارزول کیږي مخکې له دې چې په تولید کې کارول کیږي (د سټینګ چاپیریال).
دا د ریښتیني وخت ډیټا سره د ماډل فعالیت ټاکلو او د ماډل انعطاف تایید کولو لپاره خورا مهم دی. د تولید پایپ لاین په څیر ورته ډیټا په ګوته کولو او د پرمختللې څانګې یا ماډل وړاندې کولو سره ترسره کیږي چې په سټیجینګ سرور کې ازمول کیږي.
یوازینی نیمګړتیا دا ده چې هیڅ سوداګریز انتخاب به په سټیجینګ سرور کې نه وي یا د پراختیایي څانګې په پایله کې پای کاروونکو ته ښکاره شي.
د موډل انعطاف او فعالیت به د مناسب میټریکونو په کارولو سره د سټینګ چاپیریال پایلو په کارولو سره په احصایوي ډول ارزول کیږي.
11. څه شی د جریان پروسس د بیچ پروسس کولو څخه توپیر کوي؟
موږ کولی شو هغه ځانګړتیاوې سمبال کړو چې موږ یې د دوه پروسس کولو میتودونو په کارولو سره زموږ د ریښتیني وخت وړاندوینې تولیدولو لپاره کاروو: بیچ او جریان.
د بسته بندۍ پروسه د یو ځانګړي څیز لپاره په وخت کې د مخکینۍ نقطې ځانګړتیاوې، چې بیا د ریښتیني وخت وړاندوینې رامینځته کولو لپاره کارول کیږي.
- دلته، موږ د دې وړتیا لرو چې د فیچر پراخه محاسبه په آفلاین توګه ترسره کړو او د ګړندي تحلیل لپاره معلومات چمتو کړو.
- ځانګړتیاوې، په هرصورت، یو عمر ځکه چې دوی په تیرو وختونو کې ټاکل شوي. دا ممکن یو لوی نیمګړتیا وي که ستاسو تشخیص د وروستیو پیښو پراساس وي. (د مثال په توګه، څومره ژر چې ممکنه وي د جعلي معاملو پیژندل.)
د نږدې ریښتیني وخت سره ، د یوې ځانګړې ادارې لپاره د سټیمینګ ځانګړتیاو سره ، انټرنېشن د معلوماتو په ورکړل شوي سیټ کې د جریان پروسس کولو کې ترسره کیږي.
- دلته ، د ریښتیني وخت ماډل په ورکولو سره ، د سټیمینګ ب featuresو په ورکولو سره ، موږ کولی شو ډیر دقیق وړاندوینې ترلاسه کړو.
- په هرصورت، د جریان پروسس کولو او د ډیټا جریانونو ساتلو لپاره اضافي زیربنا ته اړتیا ده (کافکا، کینیسیس، او نور). (اپاچی فلنک، بیم، او داسې نور)
12. د روزنې خدمت کولو سکیو څخه ستاسو مطلب څه دی؟
د روزنې پرمهال د خدمت کولو او فعالیت تر مینځ توپیر د روزنې خدمت کولو سکیو په نوم پیژندل کیږي. دا سکې د لاندې فکتورونو لخوا هڅول کیدی شي:
- د خدمت کولو او روزنې لپاره د پایپ لاینونو ترمینځ د معلوماتو اداره کولو څرنګوالي کې توپیر.
- ستاسو د روزنې څخه ستاسو خدمت ته په معلوماتو کې بدلون.
- ستاسو د الګوریتم او ماډل ترمنځ د فیډبیک چینل.
13. تاسو د ماډل ثبت څخه څه معنی لرئ؟
د ماډل راجسټری یو مرکزي ذخیره ده چیرې چې د ماډل جوړونکي کولی شي هغه ماډلونه خپاره کړي چې په تولید کې د کارولو لپاره مناسب وي.
پراختیا کونکي کولی شي د نورو ټیمونو او شریکانو سره همکاري وکړي ترڅو د راجسټری په کارولو سره د سوداګرۍ دننه د ټولو ماډلونو ژوند اداره کړي. روزل شوي ماډلونه د ډیټا ساینس پوه لخوا د ماډل راجسټری ته اپلوډ کیدی شي.
ماډلونه د ازموینې، اعتبار او تولید لپاره چمتو شوي یوځل چې دوی په راجستر کې وي. برسیره پردې، روزل شوي ماډلونه د هر مدغم غوښتنلیک یا خدمت لخوا د چټک لاسرسي لپاره د ماډل راجسترونو کې زیرمه شوي.
د تولید لپاره ماډل ازموینې ، ارزونې او ځای په ځای کولو لپاره ، د ساوتري پرمختلونکي او بیاکتونکي کولی شي په چټکۍ سره د روزل شوي ماډلونو غوره نسخه وپیژني او غوره کړي (د ارزونې معیارونو پراساس).
14. ایا تاسو کولی شئ د ماډل ثبت کولو ګټو په اړه توضیحات ورکړئ؟
لاندې ځینې لارې دي چې د ماډل راجسټری د ماډل ژوند دورې مدیریت تنظیموي:
- د ګمارنې اسانه کولو لپاره ، د خپل روزل شوي ماډلونو لپاره د چلولو اړتیاوې او میټاډاټا خوندي کړئ.
- ستاسو روزل شوي، ګمارل شوي، او تقاعد شوي ماډلونه باید په مرکزي، د لټون وړ ذخیره کې ثبت، تعقیب او نسخه شي.
- اتومات پایپ لاینونه رامینځته کړئ چې ستاسو د تولید ماډل دوامداره تحویلي ، روزنه او ادغام وړ کړي.
- د سټینګ چاپیریال کې نوي روزل شوي ماډلونه (یا ننګونکي ماډلونه) له ماډلونو سره پرتله کړئ چې اوس مهال په تولید کې کار کوي (د اتلولۍ ماډلونه).
15. ایا تاسو کولی شئ د چیمپین - چلینجر تخنیک کار تشریح کړئ؟
دا ممکنه ده چې د چیمپین چیلنجر تخنیک په کارولو سره په تولید کې مختلف عملیاتي پریکړې و ازموئ. تاسو شاید د بازار موندنې په شرایطو کې د A/B ازموینې په اړه اوریدلي وي.
د مثال په توګه، تاسو ممکن دوه جلا موضوع لیکې ولیکئ او په تصادفي ډول یې ستاسو هدف ډیموګرافیک ته وویشئ ترڅو د بریښنالیک کمپاین لپاره خلاص نرخ اعظمي کړئ.
سیسټم د بریښنالیک فعالیت (د بیلګې په توګه د بریښنالیک خلاص عمل) د هغې د موضوع کرښې پورې اړه لري، تاسو ته اجازه درکوي چې د هرې موضوع کرښې خلاص نرخ پرتله کړئ ترڅو معلومه کړي چې کوم یو خورا اغیزمن دی.
په دې برخه کې د A/B ازموینې سره د اتلولۍ چلنجر د پرتلې وړ دی. تاسو کولی شئ د هرې پایلې ارزونې لپاره د پریکړې منطق وکاروئ او ترټولو مؤثره غوره کړئ ځکه چې تاسو انتخاب ته د رسیدو لپاره مختلف میتودونه تجربه کوئ.
ترټولو بریالي ماډل د اتل سره تړاو لري. لومړی ننګونکی او د ننګونو سره مطابقت لرونکی لیست اوس ټول هغه څه دي چې د اتل پرځای په لومړي اجرایوي مرحله کې شتون لري.
اتل د سیسټم لخوا د دندې د نورو ګامونو اجرا کولو لپاره غوره کیږي.
ننګونکي د یو بل سره توپیر لري. نوی اتل بیا د ننګونکي لخوا ټاکل کیږي څوک چې خورا لوی پایلې تولیدوي.
هغه دندې چې د اتلولۍ - ننګونکي پرتله کولو پروسې کې ښکیل دي په لاندې تفصیل سره لیست شوي دي:
- د هر سیال ماډل ارزونه.
- د وروستي نمرو ارزونه.
- د ګټونکي ننګونکي رامینځته کولو لپاره د ارزونې پایلو پرتله کول.
- آرشیف ته د تازه اتل اضافه کول
16. د MLOps د ژوند دورې د تشبث په کچه غوښتنلیکونه تشریح کړئ؟
موږ اړتیا لرو چې د ماشین زده کړې په پام کې نیولو سره یوازې د تکراري تجربې په توګه ودروو ترڅو د ماشین زده کړې ماډل تولید ته ننوځي. MLOps د ماشین زده کړې سره د سافټویر انجینرۍ اتحادیه ده.
بشپړه پایله باید داسې تصور شي. له همدې امله، د ټیکنالوژیک محصول لپاره کوډ باید ازموینه، فعاله او ماډلر وي.
MLOps عمر لري چې د دودیز ماشین زده کړې جریان سره د پرتلې وړ دی، پرته له دې چې ماډل تر تولید پورې په پروسه کې ساتل کیږي.
د MLOps انجینران بیا پدې نظر ساتي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې په تولید کې د ماډل کیفیت هغه څه دي چې هدف یې دی.
دلته د ډیری MLOps ټیکنالوژیو لپاره د کارولو ځینې قضیې دي:
- د ماډل ثبتونه: دا هغه څه دي چې داسې ښکاري. لوی ټیمونه د ماډل راجسترونو کې د نسخو ماډلونه ذخیره او ساتي. حتی پخوانۍ نسخې ته بیرته تلل یو اختیار دی.
- د فیچر پلورنځی: کله چې د لوی ډیټا سیټونو سره معامله کوئ ، د ځانګړو دندو لپاره د تحلیلي ډیټا سیټونو او فرعي سیټونو جلا نسخې کیدی شي. د فیچر پلورنځی د مخکینیو منډو یا نورو ټیمونو څخه د معلوماتو چمتو کولو کار کارولو لپاره خورا غوره ، خوندور لاره ده.
- د میټاډاټا ذخیره کول: دا مهمه ده چې د تولید په اوږدو کې د میټاډاټا په سمه توګه وڅارل شي که چیرې غیر منظم شوي ډیټا لکه عکس او متن ډیټا په بریالیتوب سره وکارول شي.
پایله
دا مهمه ده چې په یاد ولرئ چې په ډیری قضیو کې مرکه کوونکی د سیسټم په لټه کې دی، پداسې حال کې چې کاندید د حل په لټه کې دی.
لومړی ستاسو د تخنیکي مهارتونو پراساس دی، پداسې حال کې چې دویم ټول د هغه میتود په اړه دي چې تاسو یې د وړتیا ښودلو لپاره کاروئ.
دلته ډیری طرزالعملونه شتون لري چې تاسو باید د MLOps مرکې پوښتنو ته ځواب ووایی ترڅو مرکه کونکي سره په ښه پوهیدو کې مرسته وکړي چې تاسو څنګه د ستونزې ارزونه او حل کول غواړئ.
د دوی تمرکز د سم عکس په پرتله په غلط عکس العمل باندې ډیر دی. یو حل یوه کیسه بیانوي، او ستاسو سیسټم ستاسو د پوهې او اړیکو وړتیا غوره بیلګه ده.
یو ځواب ورکړئ ووځي