Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
- 1. Naon anu anjeun maksud ku MLOps?
- 2. Kumaha élmuwan data, insinyur data, sareng insinyur ML béda-béda?
- 3. Naon anu ngabédakeun MLOps sareng ModelOps sareng AIOps?
- 4. Dupi anjeun ngabejaan ka kuring sababaraha mangpaat MLOps?
- 5. Dupi anjeun ngabejaan ka kuring komponén MLOps?
- 6. Naon resiko datangna kalawan ngagunakeun elmu data?
- 7. Dupi anjeun terangkeun, naon modél drift?
- 8. Sakumaha seueur cara MLOps tiasa diterapkeun, saur anjeun?
- 9. Naon misahkeun deployment statik ti deployment dinamis?
- 10. Naon téknik nguji produksi anjeun sadar?
- 11. Naon anu ngabédakeun ngolah aliran sareng ngolah angkatan?
- 12. Naon nu dimaksud Latihan Ngalayanan Skew?
- 13. Naon anu anjeun maksud ku Registry Model?
- 14. Naha anjeun tiasa ngajentrekeun mangpaat Registry Model?
- 15. Naha anjeun tiasa ngajelaskeun téknik Champion-Challenger?
- 16. Jelaskeun aplikasi tingkat perusahaan tina siklus hirup MLOps?
- kacindekan
Perusahaan langkung sering ngagunakeun téknologi anu muncul sapertos intelijen buatan (AI) sareng pembelajaran mesin (ML) pikeun ningkatkeun aksés masarakat kana inpormasi sareng jasa.
Téknologi ieu beuki dianggo dina rupa-rupa séktor, kalebet perbankan, kauangan, ritel, manufaktur, bahkan kasehatan.
Élmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, sareng insinyur dina intelijen jieunan dipénta ku seueur perusahaan.
Nyaho mungkin learning mesin patarosan wawancara operasi anu nyewa manajer sareng recruiters tiasa nunjukkeun ka anjeun penting upami anjeun hoyong damel di widang ML atanapi MLOps.
Anjeun tiasa diajar kumaha ngabales sababaraha patarosan wawancara MLOps dina tulisan ieu nalika anjeun damel nuju padamelan impian anjeun.
1. Naon anu anjeun maksud ku MLOps?
Topik operasionalisasi model ML nyaéta fokus MLOps, ogé katelah Operasi Pembelajaran Mesin, widang anu ngembang dina arena AI/DS/ML anu leuwih utama.
Tujuan utama pendekatan rékayasa perangkat lunak sareng budaya anu katelah MLOps nyaéta pikeun ngahijikeun kreasi modél pembelajaran mesin / élmu data sareng operasionalisasi (Ops) salajengna.
DevOps konvensional sareng MLOps ngabagi kamiripan anu tangtu, tapi MLOps ogé béda pisan sareng DevOps tradisional.
MLOps nambihan lapisan pajeulitna anyar ku fokus kana data, sedengkeun DevOps utamina museurkeun kana operasionalisasi kode sareng sékrési parangkat lunak anu henteu tiasa janten stateful.
Kombinasi ML, Data, sareng Ops mangrupikeun anu masihan MLOps nami umumna (mesin diajar, rékayasa data, sareng DevOps).
2. Kumaha élmuwan data, insinyur data, sareng insinyur ML béda-béda?
Éta béda-béda, dina pamanggih kuring, gumantung kana perusahaan. Lingkungan pikeun transportasi sareng transformasi data, ogé panyimpenna, diwangun ku insinyur data.
Élmuwan data nyaéta ahli dina ngamangpaatkeun téknik ilmiah jeung statistik pikeun nganalisis data jeung nyieun kacindekan, kaasup nyieun prediksi ngeunaan kabiasaan nu bakal datang dumasar kana tren anu ayeuna aya.
Insinyur parangkat lunak nuju diajar operasi sareng ngatur infrastruktur panyebaran sababaraha taun ka pengker. Tim Ops, di sisi anu sanés, diajar pangwangunan bari ngagunakeun infrastruktur salaku kode. Posisi DevOps dihasilkeun ku dua aliran ieu.
MLOps dina kategori sarua jeung data Élmuwan jeung Insinyur Data. Insinyur data kéngingkeun pangaweruh ngeunaan infrastruktur anu diperyogikeun pikeun ngadukung siklus kahirupan modél sareng nyiptakeun jalur pipa pikeun palatihan anu terus-terusan.
Élmuwan data narékahan pikeun ngembangkeun panyebaran modél sareng kamampuan nyetak.
Pipa data kelas produksi diwangun ku insinyur ML ngagunakeun infrastruktur anu ngarobih data atah kana input anu dibutuhkeun ku modél élmu data, host sareng ngajalankeun modél éta, sareng ngahasilkeun set data anu skor ka sistem hilir.
Insinyur data sareng élmuwan data tiasa janten insinyur ML.
3. Naon anu ngabédakeun MLOps sareng ModelOps sareng AIOps?
Nalika ngawangun tungtung-to-tungtung algoritma pembelajaran mesin, MLOps mangrupakeun aplikasi DevOps nu ngawengku pendataan, pre-processing data, kreasi model, deployment model dina produksi, ngawas model dina produksi, sarta model pamutahiran periodik.
Pamakéan DevOps dina nanganan sakabéh palaksanaan sagala algoritma, kayaning Aturan-Based Models, katelah ModelOps.
AIOps nyaéta ngamangpaatkeun prinsip DevOps pikeun nyiptakeun aplikasi AI ti mimiti.
4. Dupi anjeun ngabejaan ka kuring sababaraha mangpaat MLOps?
- Élmuwan data sareng pamekar MLOps tiasa gancang ngajalankeun deui uji coba pikeun mastikeun yén modél dilatih sareng ditaksir kalayan leres sabab MLOps ngabantosan ngajadikeun otomatis sadayana atanapi sabagéan ageung pancén/léngkah dina MDLC (siklus pangembangan modél). Sajaba idin data jeung model versioning.
- Nerapkeun ideu MLOps kana prakték ngamungkinkeun Insinyur Data sareng Ilmuwan Data gaduh aksés anu teu terbatas kana set data anu dibudidayakeun sareng dikurasi, anu sacara éksponénsial ngagancangkeun pamekaran modél.
- Élmuwan data bakal tiasa mundur deui kana modél anu langkung saé upami iterasi ayeuna henteu nyumponan ekspektasi berkat kamampuan modél sareng set data divérsi, anu sacara signifikan bakal ningkatkeun jalur Inok modél.
- Kusabab metode MLOps ngandelkeun DevOps, aranjeunna ogé ngalebetkeun sababaraha konsép CI/CD, anu ningkatkeun kualitas sarta dependability kode.
5. Dupi anjeun ngabejaan ka kuring komponén MLOps?
rarancang: MLOps beurat ngawengku pamikiran desain. Dimimitian ku sifat masalah, nguji hipotesis, arsitéktur, sareng panyebaran
Wangunan modél: Tés modél sareng validasi mangrupikeun bagian tina léngkah ieu, sareng jalur pipa rékayasa data sareng ékspérimén pikeun nyetél sistem pembelajaran mesin anu pangsaéna.
operasi: Modél kudu dilaksanakeun salaku bagian tina operasi sarta terus dipariksa sarta dievaluasi. Proses CI/CD teras diawaskeun sareng mimitian nganggo alat orkestrasi.
6. Naon resiko datangna kalawan ngagunakeun elmu data?
- Hese skala modél di sakuliah perusahaan.
- Tanpa peringatan, modél pareum sareng eureun fungsina.
- Biasana, katepatan modél janten parah ku waktos.
- Model nyieun prediksi teu akurat dumasar kana observasi husus nu teu bisa nalungtik salajengna.
- Élmuwan data ogé kedah ngajaga modél, tapi hargana mahal.
- MLOps tiasa dianggo pikeun ngirangan résiko ieu.
7. Dupi anjeun terangkeun, naon modél drift?
Lamun kinerja fase inferensi model urang (ngagunakeun data dunya nyata) deteriorates tina kinerja fase latihan na, ieu katelah model drift, ogé katelah idea drift (ngagunakeun data sajarah, dilabélan).
Kinerja modél ieu condong dibandingkeun sareng fase latihan sareng ngalayanan, ku kituna namina "karéta / ngalayanan miring."
Sababaraha faktor, diantarana:
- Cara dasar yén data disebarkeun parantos dirobih.
- Latihan fokus kana sajumlah leutik kategori, kumaha oge, hiji shift lingkungan nu ngan lumangsung ditambahkeun wewengkon séjén.
- Dina kasusah NLP, data dunya nyata gaduh jumlah token anu teu saimbang langkung ageung tibatan data latihan.
- Kajadian anu teu kaduga, sapertos modél anu diwangun dina data pra-COVID anu diprediksi bakal langkung parah dina data anu dikumpulkeun nalika wabah COVID-19.
Terus-terusan ngawaskeun kinerja model sok diperlukeun pikeun ngaidentipikasi drift model.
Pelatihan ulang modél ampir sok diperyogikeun salaku ubar nalika aya turunna anu terus-terusan dina pagelaran modél; alesan pikeun turunna kudu dicirikeun sarta prosedur perlakuan luyu kudu dipake.
8. Sakumaha seueur cara MLOps tiasa diterapkeun, saur anjeun?
Aya tilu cara pikeun ngalaksanakeun MLOps:
MLOps tingkat 0 (Prosés Manual): Dina tingkat ieu, sadaya léngkah-kaasup persiapan data, analisis, jeung latihan-dilaksanakeun sacara manual. Tiap tahapan kudu dilaksanakeun sacara manual, kitu ogé transisi ti hiji ka nu salajengna.
Premis dasarna nyaéta tim élmu data anjeun ngan ukur ngatur sajumlah leutik modél anu henteu sering diropéa.
Hasilna, teu aya Continuous Integration (CI) atanapi Continuous Deployment (CD), sareng nguji kodeu biasana diintegrasikeun kana palaksanaan skrip atanapi palaksanaan notebook, sareng panyebaran lumangsung dina layanan mikro kalayan a sesa API.
MLOps level 1 (otomatisasi jalur pipa ML): Ku ngajadikeun otomatis prosés ML, tujuanana nyaéta pikeun ngalatih modél (CT). Anjeun tiasa ngalengkepan pangiriman jasa prediksi modél kontinyu ku cara ieu.
Panyebaran kami tina pipa latihan sadayana mastikeun yén modél éta dilatih sacara otomatis dina produksi ngagunakeun data anyar dumasar kana pemicu pipa aktip.
MLOps level 2 (otomatisasi jalur pipa CI/CD): Éta mana hiji hambalan luhur tingkat MLOps. Sistem CI / CD otomatis anu kuat diperyogikeun upami anjeun hoyong ngapdet pipelines dina produksi gancang sareng dipercaya:
- Anjeun nyiptakeun kode sumber sareng ngaéksekusi seueur tés sapanjang tahap CI. Paket, executable, sareng artefak mangrupikeun kaluaran panggung, anu bakal disebarkeun dina waktos salajengna.
- Artefak anu diciptakeun ku tahap CI disebarkeun ka lingkungan target salami léngkah CD. Pipa anu disebarkeun sareng palaksanaan modél anu dirévisi nyaéta kaluaran panggung.
- Saméméh pipa dimimitian iterasi anyar percobaan, élmuwan data masih kudu ngalakukeun data jeung analisis model fase sacara manual.
9. Naon misahkeun deployment statik ti deployment dinamis?
Modél ieu dilatih offline pikeun Deployment statik. Dina basa sejen, urang ngalatih model persis sakali lajeng ngamangpaatkeun eta pikeun hiji waktu. Saatos modél dilatih sacara lokal, éta disimpen sareng dikirim ka server pikeun dianggo pikeun ngahasilkeun prediksi sacara real-time.
Modél ieu lajeng disebarkeun salaku software aplikasi installable. program anu ngamungkinkeun pikeun bets nyetak requests, salaku ilustrasi.
Modél ieu dilatih online pikeun Deployment dinamis. Hartina, data anyar terus ditambahkeun kana sistem, sarta modél ieu terus diropéa pikeun akun eta.
Hasilna, anjeun tiasa ngadamel prediksi ngagunakeun server on demand. Saatos éta, modél éta dianggo ku disayogikeun salaku titik akhir API anu ngaréspon kana patarosan pangguna, nganggo kerangka wéb sapertos Flask atanapi FastAPI.
10. Naon téknik nguji produksi anjeun sadar?
tés bets: Ku ngalaksanakeun tés dina setting béda ti lingkungan latihan na, éta verifies model. Nganggo métrik pilihan, sapertos akurasi, RMSE, jsb., Uji angkatan dilakukeun dina grup sampel data pikeun pariksa inferensi modél.
Uji angkatan tiasa dilaksanakeun dina sababaraha platform komputasi, sapertos server uji, server jauh, atanapi awan. Biasana, modél disayogikeun salaku file sérial, anu dimuat salaku obyék sareng disimpulkeun tina data tés.
A / B nguji: Hal ieu sering dianggo pikeun nganalisis kampanye pamasaran ogé pikeun desain jasa (situs wéb, aplikasi sélulér, jsb.).
Dumasar kana perusahaan atanapi operasi, pendekatan statistik dianggo pikeun nganalisis hasil uji A / B pikeun mutuskeun modél mana anu langkung saé dina produksi. Biasana, tés A/B dilakukeun ku cara kieu:
- Data langsung atanapi real-time dibagi atanapi dibagi jadi dua set, Set A sareng Set B.
- Set A data dikirim ka model luntur, sedengkeun Set data B dikirim ka model diropéa.
- Gumantung kana kasus pamakéan bisnis atawa prosés, sababaraha pendekatan statistik bisa dipaké pikeun evaluate kinerja model (contona, akurasi, precision, jsb) pikeun nangtukeun naha model anyar (model B) outperforms model heubeul (model A).
- Urang lajeng ngalakukeun nguji hipotésis statistik: Null hypothesis nyebutkeun yén modél anyar teu boga pangaruh dina nilai rata-rata indikator bisnis keur diawaskeun. Numutkeun kana hipotésis alternatif, modél anyar ningkatkeun nilai rata-rata indikator bisnis ngawaskeun.
- Tungtungna, urang assess lamun model anyar hasil dina pamutahiran signifikan dina KPIs bisnis tangtu.
Hiji tés kalangkang atawa tahap: Modél dievaluasi dina duplikat lingkungan produksi sateuacan dianggo dina produksi (lingkungan pementasan).
Ieu penting pisan pikeun nangtukeun kinerja modél ku data real-time sareng validasi daya tahan modél. dilumangsungkeun ku inferring data sarua salaku pipa produksi jeung delivering cabang dimekarkeun atawa model pikeun diuji dina server pementasan.
Hiji-hijina aral nyaéta henteu aya pilihan bisnis anu bakal dilakukeun dina server pementasan atanapi katingali ku pangguna akhir salaku hasil tina cabang pangembangan.
Daya tahan sareng kinerja modél bakal ditaksir sacara statistik nganggo hasil lingkungan pementasan nganggo métrik anu cocog.
11. Naon anu ngabédakeun ngolah aliran sareng ngolah angkatan?
Urang tiasa ngamanipulasi karakteristik anu urang anggo pikeun ngahasilkeun ramalan sacara real-time nganggo dua metode ngolah: angkatan sareng aliran.
Prosés bets fitur ti titik saméméhna dina waktu pikeun objék husus, nu lajeng garapan pikeun ngahasilkeun prediksi real-time.
- Di dieu, urang tiasa ngalakukeun itungan fitur intensif sacara offline sareng nyiapkeun data pikeun inferensi gancang.
- Fitur, kumaha oge, hiji umur saprak maranéhanana predetermined kaliwat. Ieu tiasa janten aral utama upami ramalan anjeun dumasar kana kajadian anu anyar. (Contona, ngaidentipikasi transaksi curang pas mungkin.)
Kalawan deukeut real-time, fitur streaming pikeun éntitas husus, inferensi dilumangsungkeun dina pamrosésan stream dina set tina inputs.
- Di dieu, ku masihan modél real-time, fitur streaming, urang tiasa nampi prediksi anu langkung akurat.
- Nanging, prasarana tambahan diperyogikeun pikeun ngolah aliran sareng ngajaga aliran data (Kafka, Kinesis, jsb). (Apache Flink, Beam, jsb.)
12. Naon nu dimaksud Latihan Ngalayanan Skew?
The disparity antara kinerja nalika porsi jeung kinerja salila latihan katelah skew latihan-porsi. Panyakit ieu tiasa disababkeun ku faktor di handap ieu:
- Beda dina kumaha anjeun nanganan data antara pipa pikeun ngalayanan sareng pelatihan.
- A shift dina data tina latihan anjeun ka layanan anjeun.
- Saluran eupan balik antara algoritma sareng modél anjeun.
13. Naon anu anjeun maksud ku Registry Model?
Registry Model mangrupikeun gudang sentral dimana panyipta modél tiasa nyebarkeun modél anu cocog pikeun dianggo dina produksi.
Pamekar tiasa kolaborasi sareng tim sareng pamangku kapentingan anu sanés pikeun ngatur umur hirup sadaya modél di jero bisnis nganggo pendaptaran. Modél anu dilatih tiasa diunggah ka pendaptaran modél ku élmuwan data.
Modél-modelna disiapkeun pikeun uji, validasi, sareng panyebaran kana produksi nalika aya dina daptar. Salaku tambahan, modél anu dilatih disimpen dina pendaptaran modél pikeun aksés gancang ku aplikasi atanapi jasa anu terintegrasi.
Pikeun nguji, meunteun, sareng nyebarkeun modél kana produksi, pamekar software sarta reviewers bisa gancang mikawanoh sarta milih ngan versi pangalusna tina model dilatih (dumasar kana kriteria evaluasi).
14. Naha anjeun tiasa ngajentrekeun mangpaat Registry Model?
Di handap ieu sababaraha cara anu pendaptaran modél streamlines manajemén siklus hirup modél:
- Pikeun ngagampangkeun panyebaran, simpen syarat runtime sareng metadata pikeun modél anu dilatih anjeun.
- Modél anu dilatih, disebarkeun, sareng pensiunan anjeun kedah didaptarkeun, dilacak, sareng versi dina gudang terpusat, tiasa dipilarian.
- Jieun pipelines otomatis nu ngidinan pangiriman kontinyu, palatihan, jeung integrasi model produksi Anjeun.
- Bandingkeun model anyar dilatih (atawa model nangtang) dina lingkungan pementasan jeung model nu ayeuna beroperasi dina produksi (model juara).
15. Naha anjeun tiasa ngajelaskeun téknik Champion-Challenger?
Kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun nguji rupa kaputusan operasional dina produksi ngagunakeun téhnik Champion Challenger. Anjeun meureun geus ngadéngé ngeunaan A / B nguji dina konteks pamasaran.
Salaku conto, anjeun tiasa nyerat dua baris subjék anu béda sareng nyebarkeun sacara acak ka demografi target anjeun pikeun maksimalkeun tingkat kabuka pikeun kampanye email.
Sistem ngarékam kinerja surelek (nyaéta, email muka aksi) dina hubungan baris subjekna, ngidinan Anjeun pikeun ngabandingkeun laju muka unggal baris subjek pikeun nangtukeun mana nu paling éféktif.
Juara-Challenger tiasa dibandingkeun sareng uji A / B dina hal ieu. Anjeun tiasa make logika kaputusan pikeun evaluate unggal hasil tur pilih hiji paling éféktif nalika anjeun ékspérimén kalawan rupa métode pikeun datang ka hiji pilihan.
Model tersukses correlates ka juara. Nu nangtang kahiji jeung daptar cocog tina challengers ayeuna sadaya nu hadir dina fase palaksanaan kahiji tinimbang juara.
Juara dipilih ku sistem pikeun executions hambalan pakasaban salajengna.
Nu nangtang kontras jeung nu séjén. Juara anyar lajeng ditangtukeun ku nangtang anu ngahasilkeun hasil greatest.
Tugas-tugas dina prosés ngabandingkeun juara-nangtang dibéréndélkeun di handap leuwih jéntré:
- Evaluating unggal model rival.
- Meunteun skor ahir.
- Ngabandingkeun hasil evaluasi pikeun ngadegkeun nangtang victorious.
- Nambahkeun juara seger kana arsip
16. Jelaskeun aplikasi tingkat perusahaan tina siklus hirup MLOps?
Urang kedah lirén nganggap pembelajaran mesin ngan ukur ékspérimén iteratif supados modél pembelajaran mesin tiasa asup kana produksi. MLOps mangrupikeun ngahijikeun rékayasa parangkat lunak sareng pembelajaran mesin.
Hasil réngsé kedah dibayangkeun sapertos kitu. Ku alatan éta, kode pikeun produk téknologi kedah diuji, fungsional, sareng modular.
MLOps gaduh umur hirup anu tiasa dibandingkeun sareng aliran pembelajaran mesin konvensional, iwal yén modélna disimpen dina prosés dugi ka produksi.
Insinyur MLOps teras ngawaskeun ieu pikeun mastikeun kualitas modél dina produksi anu dimaksud.
Ieu sababaraha kasus panggunaan pikeun sababaraha téknologi MLOps:
- Registries modél: Éta naon anu katingalina. Tim anu langkung ageung nyimpen sareng ngalacak modél versi dina pendaptaran modél. Malah balik deui ka versi samemehna mangrupa pilihan.
- Toko Fitur: Nalika ngurus set data anu langkung ageung, tiasa aya versi béda tina set data analitik sareng subset pikeun tugas khusus. Toko fitur mangrupikeun cara anu canggih sareng ngeunah pikeun ngagunakeun pagawéan persiapan data ti mimiti ngajalankeun atanapi ti tim sanés ogé.
- Toko pikeun Metadata: Penting pisan pikeun ngawas metadata kalayan leres sapanjang produksi upami data anu henteu terstruktur, sapertos data gambar sareng téks, bakal suksés dianggo.
kacindekan
Penting pikeun émut yén, dina kalolobaan kasus, ngawawancara milarian sistem, sedengkeun calon milarian solusi.
Anu kahiji dumasar kana kaahlian téknis anjeun, sedengkeun anu kadua nyaéta ngeunaan metode anu anjeun gunakeun pikeun nunjukkeun kompeténsi anjeun.
Aya sababaraha prosedur anu anjeun kedah lakukeun nalika ngaréspon patarosan wawancara MLOps pikeun ngabantosan anu ngawawancara langkung ngartos kumaha anjeun badé meunteun sareng ngabéréskeun masalah anu aya.
Konsentrasina langkung seueur kana réaksi anu salah tibatan anu leres. Solusi nyarioskeun carita, sareng sistem anjeun mangrupikeun ilustrasi pangsaéna ngeunaan pangaweruh sareng kapasitas komunikasi anjeun.
Leave a Reply