Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
- 1. Unamaanisha nini unaposema MLOps?
- 2. Je, wanasayansi wa data, wahandisi wa data, na wahandisi wa ML hutofautiana vipi?
- 3. Ni nini kinachotofautisha MLOps kutoka ModelOps na AIOps?
- 4. Je, unaweza kuniambia baadhi ya faida za MLOps?
- 5. Je, unaweza kuniambia vipengele vya MLOps?
- 6. Ni hatari gani zinazotokana na kutumia sayansi ya data?
- 7. Unaweza kueleza, model drift ni nini?
- 8. Je, MLOps inaweza kutumika kwa njia ngapi tofauti, kwa maoni yako?
- 9. Ni nini kinachotenganisha uwekaji tuli na uwekaji wa nguvu?
- 10. Je, unafahamu mbinu gani za kupima uzalishaji?
- 11. Ni nini kinachotofautisha usindikaji wa mkondo kutoka kwa usindikaji wa kundi?
- 12. Unamaanisha nini unaposema Mafunzo ya Kutumikia Skew?
- 13. Unamaanisha nini kwa Usajili wa Mfano?
- 14. Je, unaweza kufafanua juu ya manufaa ya Usajili wa Mfano?
- 15. Je, unaweza kueleza jinsi mbinu ya Champion-Challenger inavyofanya kazi?
- 16. Eleza matumizi ya kiwango cha biashara ya mzunguko wa maisha wa MLOps?
- Hitimisho
Makampuni yanatumia teknolojia zinazoibuka kama vile akili bandia (AI) na kujifunza kwa mashine (ML) mara nyingi zaidi ili kuongeza ufikiaji wa umma kwa taarifa na huduma.
Teknolojia hizi zinazidi kutumika katika sekta mbalimbali, zikiwemo benki, fedha, rejareja, viwanda, na hata huduma za afya.
Wanasayansi wa data, wahandisi wa kujifunza mashine, na wahandisi katika akili bandia wanahitajika kutoka kwa idadi inayoongezeka ya kampuni.
Kujua iwezekanavyo mashine kujifunza maswali ya usaili wa uendeshaji ambayo wasimamizi wa kuajiri na waajiri wanaweza kukuletea ni muhimu ikiwa unataka kufanya kazi katika nyanja za ML au MLOps.
Unaweza kujifunza jinsi ya kujibu baadhi ya maswali ya mahojiano ya MLOps katika chapisho hili unapojitahidi kupata kazi ya ndoto yako.
1. Unamaanisha nini unaposema MLOps?
Mada ya utendakazi wa miundo ya ML ni lengo la MLOps, pia inajulikana kama Operesheni za Kujifunza kwa Mashine, uga unaoendelea ndani ya uwanja mkubwa zaidi wa AI/DS/ML.
Lengo kuu la mbinu ya uhandisi wa programu na utamaduni unaojulikana kama MLOps ni kujumuisha uundaji wa miundo ya kujifunza kwa mashine/data ya sayansi ya data na utendakazi wake uliofuata (Ops).
DevOps za Kawaida na MLOps hushiriki mfanano fulani, hata hivyo, MLOps pia hutofautiana sana na DevOps za jadi.
MLOps huongeza safu mpya ya ugumu kwa kuzingatia data, ilhali DevOps inalenga katika utendakazi wa msimbo na matoleo ya programu ambayo hayawezi kuwa ya kawaida.
Mchanganyiko wa ML, Data, na Ops ndio unaoipa MLOps jina lake la kawaida (kujifunza kwa mashine, uhandisi wa data, na DevOps).
2. Je, wanasayansi wa data, wahandisi wa data, na wahandisi wa ML hutofautiana vipi?
Inatofautiana, kwa maoni yangu, kulingana na kampuni. Mazingira ya usafirishaji na ubadilishaji wa data, pamoja na uhifadhi wake, hujengwa na wahandisi wa data.
Wanasayansi wa data ni wataalamu wa kutumia mbinu za kisayansi na takwimu kuchanganua data na kufikia hitimisho, ikiwa ni pamoja na kufanya ubashiri kuhusu tabia ya siku zijazo kulingana na mitindo iliyopo sasa.
Wahandisi wa programu walikuwa wakisoma utendakazi na kusimamia miundombinu ya upelekaji miaka michache iliyopita. Timu za Ops, kwa upande mwingine, zilikuwa zinasoma maendeleo huku zikitumia miundombinu kama kanuni. Nafasi ya DevOps ilitolewa na mitiririko hii miwili.
MLOps ziko katika kategoria sawa na Data mwanasayansi na Mhandisi wa Data. Wahandisi wa data wanapata ujuzi kuhusu miundombinu inayohitajika kusaidia mizunguko ya maisha na kuunda mabomba kwa ajili ya mafunzo yanayoendelea.
Wanasayansi wa data hutafuta kukuza uwezo wao wa kupeleka na kufunga modeli.
Bomba la data ya kiwango cha uzalishaji hujengwa na wahandisi wa ML kwa kutumia miundombinu inayobadilisha data ghafi kuwa ingizo linalohitajika na modeli ya sayansi ya data, mwenyeji na kuendesha kielelezo, na kutoa mkusanyiko wa data ulio na alama kwenye mifumo ya chini.
Wahandisi wa data na wanasayansi wa data wanaweza kuwa wahandisi wa ML.
3. Ni nini kinachotofautisha MLOps kutoka ModelOps na AIOps?
Wakati wa kujenga mwisho hadi mwisho kanuni za kujifunza mashine.
Matumizi ya DevOps katika kushughulikia utekelezaji mzima wa algoriti zozote, kama vile Miundo inayotegemea Sheria, inajulikana kama ModelOps.
AI Ops inatumia kanuni za DevOps kuunda programu za AI kuanzia mwanzo.
4. Je, unaweza kuniambia baadhi ya faida za MLOps?
- Wanasayansi wa data na watengenezaji wa MLOps wanaweza kufanya majaribio tena kwa haraka ili kuhakikisha kwamba miundo imefunzwa na kutathminiwa ipasavyo kwa kuwa MLOps husaidia kufanya kazi/hatua zote kiotomatiki katika MDLC (mzunguko wa maisha ya ukuzaji wa miundo). Kwa kuongeza vibali data na matoleo ya mfano.
- Kuweka mawazo ya MLOps katika vitendo huwezesha Wahandisi wa Data na Wanasayansi wa Data kuwa na ufikiaji usio na kikomo wa hifadhidata zilizokuzwa na kuratibiwa, ambayo huharakisha uundaji wa miundo.
- Wanasayansi wa data wataweza kurejea muundo uliofanya vyema zaidi ikiwa marudio ya sasa hayafikii matarajio kutokana na uwezo wa kuwa na miundo na seti za data zilizotolewa, jambo ambalo litaboresha kwa kiasi kikubwa mbinu ya ukaguzi wa modeli.
- Kama njia za MLOps zinategemea sana DevOps, pia hujumuisha idadi ya dhana za CI/CD, ambayo huongeza ubora na kutegemewa kwa kanuni.
5. Je, unaweza kuniambia vipengele vya MLOps?
Kubuni: MLOps hujumuisha sana mawazo ya kubuni. Kuanzia na asili ya suala, majaribio ya nadharia, usanifu, na utumiaji
Jengo la mfano: Majaribio ya modeli na uthibitishaji ni sehemu ya hatua hii, pamoja na mabomba ya uhandisi wa data na majaribio ya kuweka mifumo bora ya kujifunza mashine.
uendeshaji: Muundo lazima utekelezwe kama sehemu ya shughuli na uangaliwe na kutathminiwa kila mara. Michakato ya CI/CD hufuatiliwa na kuanza kutumia zana ya okestration.
6. Ni hatari gani zinazotokana na kutumia sayansi ya data?
- Ni vigumu kuongeza mfano katika kampuni nzima.
- Bila onyo, mtindo huzima na kuacha kufanya kazi.
- Mara nyingi, usahihi wa mifano unazidi kuwa mbaya zaidi kwa wakati.
- Mfano hufanya utabiri usio sahihi kulingana na uchunguzi maalum ambao hauwezi kuchunguzwa zaidi.
- Wanasayansi wa data wanapaswa pia kudumisha mifano, lakini ni ya bei.
- MLOps inaweza kutumika kupunguza hatari hizi.
7. Unaweza kueleza, model drift ni nini?
Wakati utendakazi wa awamu ya uelekezaji wa modeli (kwa kutumia data ya ulimwengu halisi) inapodorora kutoka kwa utendakazi wa awamu ya mafunzo, hii inajulikana kama model drift, pia inajulikana kama idea drift (kwa kutumia data ya kihistoria, yenye lebo).
Utendaji wa modeli umepotoshwa kwa kulinganisha na awamu za mafunzo na huduma, kwa hivyo jina "treni/serve skew."
Sababu nyingi, ikiwa ni pamoja na:
- Njia ya kimsingi ambayo data inasambazwa imebadilika.
- Mafunzo hayo yalilenga idadi ndogo ya kategoria, hata hivyo, mabadiliko ya kimazingira ambayo yamefanyika hivi punde yaliongeza eneo lingine.
- Katika matatizo ya NLP, data ya ulimwengu halisi ina idadi kubwa zaidi ya tokeni za nambari kuliko data ya mafunzo.
- Matukio yasiyotarajiwa, kama vile modeli iliyojengwa kwenye data ya kabla ya COVID-19 inayotabiriwa kuwa mbaya zaidi kwenye data iliyokusanywa wakati wa janga la COVID-XNUMX.
Kufuatilia utendakazi wa modeli kila mara kunahitajika ili kutambua kusogea kwa modeli.
Mafunzo upya ya kielelezo karibu kila mara inahitajika kama suluhu wakati kunapoendelea kushuka kwa utendakazi wa mfano; sababu ya kupungua lazima itambuliwe na taratibu zinazofaa za matibabu lazima zitumike.
8. Je, MLOps inaweza kutumika kwa njia ngapi tofauti, kwa maoni yako?
Kuna njia tatu za kuweka MLOps katika vitendo:
Kiwango cha 0 cha MLOps (Mchakato wa Mwongozo): Katika kiwango hiki, hatua zote—ikiwa ni pamoja na utayarishaji wa data, uchanganuzi na mafunzo—hutekelezwa kwa mikono. Kila hatua lazima ifanyike kwa mikono, pamoja na mpito kutoka kwa moja hadi nyingine.
Msingi ni kwamba timu yako ya sayansi ya data inadhibiti idadi ndogo tu ya miundo ambayo haijasasishwa mara kwa mara.
Kwa hivyo, hakuna Ujumuishaji Unaoendelea (CI) au Usambazaji Unaoendelea (CD), na kupima msimbo kwa kawaida huunganishwa katika utekelezaji wa hati au utekelezaji wa daftari, na uwekaji hufanyika katika huduma ndogo na API YA REST.
Kiwango cha 1 cha MLOps (uendeshaji otomatiki wa bomba la ML): Kwa kugeuza mchakato wa ML kiotomatiki, lengo ni kuendelea kutoa mafunzo kwa modeli (CT). Unaweza kukamilisha utoaji wa huduma ya utabiri wa mfano unaoendelea kwa njia hii.
Utumaji wetu wa bomba zima la mafunzo huhakikisha kuwa muundo huo unafunzwa kiotomatiki katika uzalishaji kwa kutumia data mpya kulingana na vianzishi amilifu vya bomba.
Kiwango cha 2 cha MLOps (uendeshaji otomatiki wa bomba la CI/CD): Huenda hatua moja juu ya kiwango cha MLOps. Mfumo thabiti wa otomatiki wa CI/CD unahitajika ikiwa ungependa kusasisha mabomba katika uzalishaji haraka na kwa uhakika:
- Unaunda msimbo wa chanzo na kutekeleza majaribio mengi katika hatua ya CI. Vifurushi, vinavyoweza kutekelezwa na vizalia vya programu ni matokeo ya hatua, ambayo yatatumwa baadaye.
- Vizalia vya programu vilivyoundwa na hatua ya CI vinatumwa kwa mazingira lengwa wakati wa hatua ya CD. Bomba lililowekwa na utekelezaji wa muundo uliorekebishwa ndio matokeo ya hatua.
- Kabla ya bomba kuanza marudio mapya ya jaribio, wanasayansi wa data lazima bado wafanye hatua ya uchanganuzi wa data na modeli wao wenyewe.
9. Ni nini kinachotenganisha uwekaji tuli na uwekaji wa nguvu?
Muundo umefunzwa nje ya mtandao kwa Usambazaji Tuli. Kwa maneno mengine, tunafunza mfano mara moja na kisha kuutumia kwa muda. Baada ya mtindo huo kufunzwa ndani ya nchi, huhifadhiwa na kutumwa kwa seva ili kutumika kutoa utabiri wa wakati halisi.
Kisha muundo huo husambazwa kama programu inayoweza kusakinishwa. programu ambayo inaruhusu kwa kundi bao la maombi, kama kielelezo.
Mfano huo umefunzwa mtandaoni kwa Usambazaji kwa Nguvu. Hiyo ni, data mpya inaongezwa mara kwa mara kwenye mfumo, na mtindo unasasishwa mara kwa mara ili kuhesabu.
Kama matokeo, unaweza kufanya utabiri kwa kutumia seva kwa mahitaji. Baada ya hapo, mtindo huo unatumika kwa kutolewa kama sehemu ya mwisho ya API ambayo hujibu maswali ya watumiaji, kwa kutumia mfumo wa wavuti kama Flask au FastAPI.
10. Je, unafahamu mbinu gani za kupima uzalishaji?
Uchunguzi wa Batch: Kwa kufanya majaribio katika mpangilio tofauti na ule wa mazingira yake ya mafunzo, inathibitisha modeli. Kwa kutumia vipimo vya chaguo, kama vile usahihi, RMSE, n.k., majaribio ya bechi hufanywa kwenye kundi la sampuli za data ili kuthibitisha makisio ya modeli.
Jaribio la kundi linaweza kufanywa kwenye mifumo mbali mbali ya kompyuta, kama vile seva ya majaribio, seva ya mbali au wingu. Kwa kawaida, muundo hutolewa kama faili iliyosawazishwa, ambayo hupakiwa kama kitu na kukisiwa kutoka kwa data ya jaribio.
Kupima / B: Inatumika mara kwa mara kwa kuchanganua kampeni za uuzaji na pia kwa muundo wa huduma (tovuti, programu za rununu, n.k.).
Kulingana na kampuni au shughuli, mbinu za takwimu hutumiwa kuchanganua matokeo ya majaribio ya A/B ili kuamua ni muundo gani utafanya vyema zaidi katika uzalishaji. Kawaida, upimaji wa A/B hufanywa kwa njia ifuatayo:
- Data ya moja kwa moja au ya wakati halisi imegawanywa au kugawanywa katika seti mbili, Weka A na Weka B.
- Data ya Seti A inatumwa kwa muundo uliopitwa na wakati, huku data ya Seti B inatumwa kwa muundo uliosasishwa.
- Kulingana na kesi ya utumiaji wa biashara au michakato, mbinu kadhaa za takwimu zinaweza kutumika kutathmini utendakazi wa kielelezo (kwa mfano, usahihi, usahihi, n.k.) ili kubaini ikiwa mtindo mpya (mfano B) una ubora kuliko ule wa zamani (mfano A).
- Kisha tunafanya upimaji wa nadharia ya takwimu: Dhana potofu inasema kwamba mtindo mpya hauna athari kwa thamani ya wastani ya viashiria vya biashara vinavyofuatiliwa. Kwa mujibu wa nadharia mbadala, mtindo mpya huongeza thamani ya wastani ya viashiria vya ufuatiliaji wa biashara.
- Hatimaye, tunatathmini kama muundo mpya unaleta uboreshaji mkubwa katika baadhi ya KPI za biashara.
Mtihani wa kivuli au hatua: Muundo hutathminiwa katika nakala ya mazingira ya uzalishaji kabla ya kutumika katika uzalishaji (mazingira ya jukwaa).
Hii ni muhimu ili kubainisha utendaji wa modeli kwa kutumia data ya wakati halisi na kuthibitisha uthabiti wa modeli. inafanywa kwa kuelekeza data sawa na bomba la uzalishaji na kutoa tawi lililotengenezwa au modeli ili kujaribiwa kwenye seva ya hatua.
Kikwazo pekee ni kwamba hakuna chaguo la biashara litafanywa kwenye seva ya jukwaa au kuonekana kwa watumiaji wa mwisho kama matokeo ya tawi la maendeleo.
Uthabiti na utendakazi wa modeli utatathminiwa kitakwimu kwa kutumia matokeo ya mazingira ya jukwaa kwa kutumia vipimo vinavyofaa.
11. Ni nini kinachotofautisha usindikaji wa mkondo kutoka kwa usindikaji wa kundi?
Tunaweza kudhibiti sifa tunazotumia kutoa utabiri wetu wa wakati halisi kwa kutumia mbinu mbili za uchakataji: bechi na utiririshaji.
Mchakato wa kundi vipengele kutoka kwa wakati wa awali kwa kitu fulani, ambacho hutumika kutoa utabiri wa wakati halisi.
- Hapa, tunaweza kufanya hesabu za kina za vipengele nje ya mtandao na kuwa na data iliyoandaliwa kwa ufahamu wa haraka.
- Vipengele, hata hivyo, umri tangu viliamuliwa hapo awali. Hii inaweza kuwa shida kubwa ikiwa ubashiri wako unategemea matukio ya hivi majuzi. (Kwa mfano, kutambua miamala ya ulaghai haraka iwezekanavyo.)
Kukiwa na vipengele vya utiririshaji vinavyokaribia muda halisi vya huluki mahususi, uelekezaji unafanywa katika usindikaji wa mtiririko kwenye seti fulani ya ingizo.
- Hapa, kwa kutoa mfano wa wakati halisi, vipengele vya utiririshaji, tunaweza kupata utabiri sahihi zaidi.
- Hata hivyo, miundombinu ya ziada inahitajika kwa ajili ya usindikaji wa mtiririko na kudumisha mitiririko ya data (Kafka, Kinesis, nk). (Apache Flink, Beam, nk.)
12. Unamaanisha nini unaposema Mafunzo ya Kutumikia Skew?
Tofauti kati ya utendakazi wakati wa kuhudumu na utendakazi wakati wa mafunzo inajulikana kama skew ya kutoa mafunzo. Shida hii inaweza kusababishwa na sababu zifuatazo:
- Tofauti katika jinsi unavyoshughulikia data kati ya mabomba ya kutoa huduma na mafunzo.
- Mabadiliko ya data kutoka kwa mafunzo yako hadi kwa huduma yako.
- Njia ya maoni kati ya algoriti yako na muundo.
13. Unamaanisha nini kwa Usajili wa Mfano?
Sajili ya Mfano ni hazina kuu ambapo waundaji wa miundo wanaweza kuchapisha miundo ambayo inafaa kutumika katika uzalishaji.
Wasanidi programu wanaweza kushirikiana na timu na washikadau wengine ili kudhibiti maisha ya miundo yote ndani ya biashara kwa kutumia sajili. Miundo iliyofunzwa inaweza kupakiwa kwenye sajili ya kielelezo na mwanasayansi wa data.
Miundo hiyo imetayarishwa kwa majaribio, uthibitishaji, na kupelekwa kwa uzalishaji mara tu ikiwa kwenye rejista. Zaidi ya hayo, miundo iliyofunzwa huhifadhiwa katika sajili za kielelezo kwa ufikiaji wa haraka na programu au huduma yoyote iliyojumuishwa.
Ili kujaribu, kutathmini, na kupeleka modeli kwenye uzalishaji, watengenezaji wa programu na wakaguzi wanaweza kutambua kwa haraka na kuchagua toleo bora zaidi la miundo iliyofunzwa (kulingana na vigezo vya tathmini).
14. Je, unaweza kufafanua juu ya manufaa ya Usajili wa Mfano?
Zifuatazo ni baadhi ya njia ambazo usajili wa modeli huboresha usimamizi wa mzunguko wa maisha:
- Ili kurahisisha utumaji, hifadhi mahitaji ya wakati wa utekelezaji na metadata ya miundo yako iliyofunzwa.
- Miundo yako iliyofunzwa, iliyotumwa, na iliyostaafu inapaswa kusajiliwa, kufuatiliwa, na kuchapishwa katika hazina ya kati, inayoweza kutafutwa.
- Unda mabomba ya kiotomatiki yanayowezesha utoaji, mafunzo na ujumuishaji endelevu wa muundo wako wa uzalishaji.
- Linganisha miundo mipya iliyofunzwa (au miundo ya wapinzani) katika mazingira ya jukwaa na miundo inayofanya kazi kwa sasa katika uzalishaji (miundo bingwa).
15. Je, unaweza kueleza jinsi mbinu ya Champion-Challenger inavyofanya kazi?
Inawezekana kupima maamuzi mbalimbali ya uendeshaji katika uzalishaji kwa kutumia mbinu ya Champion Challenger. Labda umesikia juu ya upimaji wa A/B katika muktadha wa uuzaji.
Kwa mfano, unaweza kuandika mada mbili tofauti na kuzisambaza bila mpangilio kwa demografia unayolenga ili kuongeza kiwango cha wazi cha kampeni ya barua pepe.
Mfumo huweka kumbukumbu ya utendakazi wa barua pepe (yaani, kitendo cha kufungua barua pepe) kuhusiana na mada yake, huku kuruhusu kulinganisha kiwango cha wazi cha kila mstari wa somo ili kubaini ni kipi kinachofaa zaidi.
Champion-Challenger inalinganishwa na majaribio ya A/B katika suala hili. Unaweza kutumia mantiki ya uamuzi kutathmini kila tokeo na kuchagua moja bora zaidi unapojaribu mbinu mbalimbali ili kuchagua.
Mfano uliofanikiwa zaidi unahusiana na bingwa. Mshindani wa kwanza na orodha inayolingana ya wapinzani sasa ndio wote waliopo katika awamu ya kwanza ya utekelezaji badala ya bingwa.
Bingwa huchaguliwa na mfumo kwa utekelezaji zaidi wa hatua za kazi.
Wapinzani wanatofautiana wao kwa wao. Bingwa mpya basi huamuliwa na mpinzani ambaye hutoa matokeo makubwa zaidi.
Kazi zinazohusika katika mchakato wa ulinganishaji wa bingwa na mpinzani zimeorodheshwa hapa chini kwa undani zaidi:
- Kutathmini kila moja ya mifano ya mpinzani.
- Tathmini ya alama za mwisho.
- Kulinganisha matokeo ya tathmini ili kubaini mpinzani aliyeshinda.
- Inaongeza bingwa mpya kwenye kumbukumbu
16. Eleza matumizi ya kiwango cha biashara ya mzunguko wa maisha wa MLOps?
Tunahitaji kuacha kuzingatia kujifunza kwa mashine kama jaribio la kurudia tu ili miundo ya kujifunza kwa mashine iingie katika uzalishaji. MLOps ni muungano wa uhandisi wa programu na kujifunza kwa mashine.
Matokeo ya kumaliza yanapaswa kufikiria kama vile. Kwa hivyo, msimbo wa bidhaa ya kiteknolojia unapaswa kujaribiwa, kufanya kazi na kwa moduli.
MLOps ina muda wa maisha ambao unaweza kulinganishwa na mtiririko wa kawaida wa kujifunza kwa mashine, isipokuwa muundo huo huwekwa kwenye mchakato hadi utayarishaji.
Wahandisi wa MLOps basi weka macho kwenye hii ili kuhakikisha ubora wa mfano katika uzalishaji ndio unaokusudiwa.
Hapa kuna visa vya utumiaji kwa teknolojia kadhaa za MLOps:
- Sajili za Mfano: Ndivyo inavyoonekana. Timu kubwa huhifadhi na kudumisha ufuatiliaji wa miundo ya matoleo katika sajili za vielelezo. Hata kurudi kwenye toleo la awali ni chaguo.
- Duka la Vipengee: Wakati wa kushughulikia seti kubwa za data, kunaweza kuwa na matoleo mahususi ya seti za data za uchanganuzi na seti ndogo za kazi mahususi. Duka la vipengele ni njia ya kisasa, ya ladha ya kutumia kazi ya utayarishaji wa data kutoka kwa uendeshaji wa awali au kutoka kwa timu nyingine pia.
- Hifadhi za Metadata: Ni muhimu kufuatilia metadata kwa usahihi wakati wote wa uzalishaji ikiwa data isiyo na muundo, kama vile data ya picha na maandishi, itatumiwa kwa mafanikio.
Hitimisho
Ni muhimu kukumbuka kwamba, katika hali nyingi, mhojiwa anatafuta mfumo, wakati mgombea anatafuta suluhu.
Ya kwanza inategemea ujuzi wako wa kiufundi, wakati ya pili inahusu njia unayotumia ili kuonyesha umahiri wako.
Kuna taratibu kadhaa unazopaswa kuchukua unapojibu maswali ya mahojiano ya MLOps ili kumsaidia mhojiwa kuelewa vyema jinsi unavyonuia kutathmini na kushughulikia tatizo lililopo.
Mkazo wao ni zaidi juu ya majibu yasiyo sahihi kuliko moja sahihi. Suluhisho husimulia hadithi, na mfumo wako ni kielelezo bora cha ujuzi wako na uwezo wako wa mawasiliano.
Acha Reply