విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
- 1. మీరు MLOps అంటే ఏమిటి?
- 2. డేటా సైంటిస్టులు, డేటా ఇంజనీర్లు మరియు ML ఇంజనీర్లు ఒకరికొకరు ఎలా మారతారు?
- 3. ModelOps మరియు AIOps నుండి MLOpsని ఏది వేరు చేస్తుంది?
- 4. MLOps యొక్క కొన్ని ప్రయోజనాలను మీరు నాకు చెప్పగలరా?
- 5. MLOps యొక్క భాగాలను మీరు నాకు చెప్పగలరా?
- 6. డేటా సైన్స్ని ఉపయోగించడం వల్ల ఎలాంటి ప్రమాదాలు వస్తాయి?
- 7. మోడల్ డ్రిఫ్ట్ అంటే ఏమిటో మీరు వివరించగలరా?
- 8. మీ అభిప్రాయం ప్రకారం, MLOps ఎన్ని రకాలుగా వర్తించవచ్చు?
- 9. డైనమిక్ డిప్లాయ్మెంట్ నుండి స్టాటిక్ డిప్లాయ్మెంట్ను ఏది వేరు చేస్తుంది?
- 10. మీకు ఏ ఉత్పత్తి పరీక్ష పద్ధతులు తెలుసు?
- 11. బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ నుండి స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ని ఏది వేరు చేస్తుంది?
- 12. ట్రైనింగ్ సర్వింగ్ స్కే అంటే మీ ఉద్దేశం ఏమిటి?
- 13. మోడల్ రిజిస్ట్రీ అంటే ఏమిటి?
- 14. మోడల్ రిజిస్ట్రీ యొక్క ప్రయోజనాల గురించి మీరు వివరించగలరా?
- 15. ఛాంపియన్-ఛాలెంజర్ టెక్నిక్ పనిని మీరు వివరించగలరా?
- 16. MLOps జీవితచక్రం యొక్క ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి అప్లికేషన్లను వివరించండి?
- ముగింపు
సమాచారం మరియు సేవలకు ప్రజల ప్రాప్యతను పెంచడానికి కంపెనీలు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) వంటి అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతలను తరచుగా ఉపయోగిస్తున్నాయి.
ఈ సాంకేతికతలు బ్యాంకింగ్, ఫైనాన్స్, రిటైల్, తయారీ మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ వంటి వివిధ రంగాలలో ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి.
డేటా సైంటిస్టులు, మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు మరియు కృత్రిమ మేధస్సులో ఇంజనీర్లు పెరుగుతున్న కంపెనీల నుండి డిమాండ్లో ఉన్నారు.
సాధ్యమయ్యేది తెలుసుకోవడం యంత్ర అభ్యాసం మీరు ML లేదా MLOps ఫీల్డ్లలో పని చేయాలనుకుంటే మేనేజర్లు మరియు రిక్రూటర్లను నియమించుకునే ఆపరేషన్ ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలు మీకు అవసరం.
మీరు మీ డ్రీమ్ జాబ్ని పొందేందుకు కృషి చేస్తున్నప్పుడు ఈ పోస్ట్లో కొన్ని MLOps ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలకు ఎలా ప్రతిస్పందించాలో మీరు తెలుసుకోవచ్చు.
1. మీరు MLOps అంటే ఏమిటి?
ML మోడళ్లను నిర్వహించే అంశం MLOps యొక్క దృష్టి, దీనిని మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆపరేషన్స్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది మరింత ప్రధాన AI/DS/ML రంగంలో అభివృద్ధి చెందుతున్న క్షేత్రం.
MLOps అని పిలువబడే సాఫ్ట్వేర్ ఇంజినీరింగ్ విధానం మరియు సంస్కృతి యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం మెషీన్ లెర్నింగ్/డేటా సైన్స్ మోడల్స్ మరియు వాటి తదుపరి కార్యాచరణ (Ops) యొక్క సృష్టిని ఏకీకృతం చేయడం.
సాంప్రదాయ DevOps మరియు MLOps కొన్ని సారూప్యతలను పంచుకుంటాయి, అయినప్పటికీ, MLOps కూడా సాంప్రదాయ DevOps నుండి చాలా భిన్నంగా ఉంటాయి.
MLOps డేటాపై దృష్టి సారించడం ద్వారా సంక్లిష్టత యొక్క కొత్త పొరను జోడిస్తుంది, అయితే DevOps ప్రధానంగా కోడ్ మరియు సాఫ్ట్వేర్ విడుదలలను అమలు చేయడంపై దృష్టి సారిస్తుంది.
ML, డేటా మరియు Ops కలయిక వల్ల MLO లకు దాని సాధారణ పేరు (మెషిన్ లెర్నింగ్, డేటా ఇంజనీరింగ్ మరియు DevOps) లభిస్తుంది.
2. డేటా సైంటిస్టులు, డేటా ఇంజనీర్లు మరియు ML ఇంజనీర్లు ఒకరికొకరు ఎలా మారతారు?
ఇది నా అభిప్రాయం ప్రకారం, సంస్థను బట్టి మారుతుంది. డేటా యొక్క రవాణా మరియు పరివర్తన కోసం పర్యావరణం, అలాగే దాని నిల్వ, డేటా ఇంజనీర్లచే నిర్మించబడింది.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు తీర్మానాలు చేయడానికి శాస్త్రీయ మరియు గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించడంలో నిపుణులు, అలాగే ఇప్పుడు అమలులో ఉన్న ట్రెండ్ల ఆధారంగా భవిష్యత్తు ప్రవర్తన గురించి అంచనాలను రూపొందించడం.
సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీర్లు కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం కార్యకలాపాలను అధ్యయనం చేస్తున్నారు మరియు విస్తరణ మౌలిక సదుపాయాలను నిర్వహిస్తున్నారు. Ops బృందాలు, మరోవైపు, మౌలిక సదుపాయాలను కోడ్గా ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు అభివృద్ధిని అధ్యయనం చేస్తున్నాయి. ఈ రెండు స్ట్రీమ్ల ద్వారా DevOps స్థానం ఉత్పత్తి చేయబడింది.
MLOps అదే వర్గంలో ఉన్నాయి డేటా సైంటిస్ట్ మరియు డేటా ఇంజనీర్. మోడల్ లైఫ్సైకిల్లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి మరియు కొనసాగుతున్న శిక్షణ కోసం పైప్లైన్లను రూపొందించడానికి అవసరమైన మౌలిక సదుపాయాల గురించి డేటా ఇంజనీర్లు జ్ఞానాన్ని పొందుతున్నారు.
డేటా శాస్త్రవేత్తలు వారి మోడల్ విస్తరణ మరియు స్కోరింగ్ సామర్థ్యాలను అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రయత్నిస్తారు.
డేటా సైన్స్ మోడల్కు అవసరమైన ఇన్పుట్గా ముడి డేటాను మార్చడం, మోడల్ను హోస్ట్ చేయడం మరియు అమలు చేయడం మరియు డౌన్స్ట్రీమ్ సిస్టమ్లకు స్కోర్ చేసిన డేటాసెట్ను అవుట్పుట్ చేసే మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించి ML ఇంజనీర్లచే ప్రొడక్షన్-గ్రేడ్ డేటా పైప్లైన్ నిర్మించబడింది.
డేటా ఇంజనీర్లు మరియు డేటా సైంటిస్టులు ఇద్దరూ ML ఇంజనీర్లుగా మారగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటారు.
3. ModelOps మరియు AIOps నుండి MLOpsని ఏది వేరు చేస్తుంది?
ఎండ్-టు-ఎండ్ను నిర్మిస్తున్నప్పుడు యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు, MLOps అనేది డేటా సేకరణ, డేటా ప్రీ-ప్రాసెసింగ్, మోడల్ సృష్టి, ఉత్పత్తిలో మోడల్ విస్తరణ, ఉత్పత్తిలో మోడల్ పర్యవేక్షణ మరియు మోడల్ ఆవర్తన అప్గ్రేడ్లను కలిగి ఉన్న DevOps అప్లికేషన్.
రూల్-బేస్డ్ మోడల్స్ వంటి ఏదైనా అల్గారిథమ్ల పూర్తి అమలును నిర్వహించడంలో DevOps యొక్క వినియోగాన్ని ModelOps అంటారు.
AI ఆప్స్ మొదటి నుండి AI యాప్లను రూపొందించడానికి DevOps సూత్రాలను ఉపయోగిస్తోంది.
4. MLOps యొక్క కొన్ని ప్రయోజనాలను మీరు నాకు చెప్పగలరా?
- MDLC (మోడల్ డెవలప్మెంట్ లైఫ్సైకిల్)లోని అన్ని లేదా చాలా పనులు/దశలను ఆటోమేట్ చేయడంలో MLOps సహాయపడతాయి కాబట్టి మోడల్లు శిక్షణ పొంది తగిన విధంగా అంచనా వేయబడ్డాయని నిర్ధారించుకోవడానికి డేటా సైంటిస్టులు మరియు MLOps డెవలపర్లు త్వరగా ట్రయల్స్ను మళ్లీ అమలు చేయవచ్చు. అదనంగా అనుమతి ఇస్తుంది డేటా మరియు మోడల్ సంస్కరణ.
- MLOps ఆలోచనలను ఆచరణలో పెట్టడం వలన డేటా ఇంజనీర్లు మరియు డేటా సైంటిస్ట్లు సాగు చేయబడిన మరియు క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్లకు అనియంత్రిత ప్రాప్యతను కలిగి ఉంటారు, ఇది మోడల్ల అభివృద్ధిని విపరీతంగా వేగవంతం చేస్తుంది.
- మోడల్ ఆడిట్ ట్రయల్ను గణనీయంగా మెరుగుపరిచే మోడల్లు మరియు డేటాసెట్లను వెర్షన్లో ఉంచే సామర్థ్యం కారణంగా ప్రస్తుత పునరావృతం అంచనాలకు అనుగుణంగా ఉండకపోతే డేటా శాస్త్రవేత్తలు మెరుగైన పనితీరు కనబరిచిన మోడల్పై వెనక్కి తగ్గగలుగుతారు.
- MLOps పద్ధతులు DevOpsపై బలంగా ఆధారపడినందున, అవి అనేక CI/CD కాన్సెప్ట్లను కూడా కలిగి ఉంటాయి, ఇది మెరుగుపరుస్తుంది కోడ్ యొక్క నాణ్యత మరియు విశ్వసనీయత.
5. MLOps యొక్క భాగాలను మీరు నాకు చెప్పగలరా?
రూపకల్పన: MLO లలో డిజైన్ థింకింగ్ ఎక్కువగా ఉంటుంది. సమస్య యొక్క స్వభావంతో ప్రారంభించి, పరికల్పనలు, నిర్మాణం మరియు విస్తరణను పరీక్షించడం
మోడల్ భవనం: అత్యుత్తమ మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్లను సెటప్ చేయడానికి డేటా ఇంజనీరింగ్ పైప్లైన్లు మరియు ప్రయోగాలతో పాటు మోడల్ టెస్టింగ్ మరియు ధ్రువీకరణ ఈ దశలో భాగం.
ఆపరేషన్స్: మోడల్ తప్పనిసరిగా కార్యకలాపాలలో భాగంగా అమలు చేయబడాలి మరియు నిరంతరం తనిఖీ చేయబడాలి మరియు మూల్యాంకనం చేయబడాలి. CI/CD ప్రక్రియలు పర్యవేక్షించబడతాయి మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనాన్ని ఉపయోగించడం ప్రారంభించబడతాయి.
6. డేటా సైన్స్ని ఉపయోగించడం వల్ల ఎలాంటి ప్రమాదాలు వస్తాయి?
- కంపెనీ అంతటా మోడల్ను స్కేల్ చేయడం కష్టం.
- హెచ్చరిక లేకుండా, మోడల్ మూసివేయబడుతుంది మరియు పనితీరును ఆపివేస్తుంది.
- ఎక్కువగా, మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వం కాలక్రమేణా అధ్వాన్నంగా మారుతుంది.
- మోడల్ మరింత పరిశీలించలేని నిర్దిష్ట పరిశీలన ఆధారంగా సరికాని అంచనాలను చేస్తుంది.
- డేటా శాస్త్రవేత్తలు కూడా నమూనాలను నిర్వహించాలి, కానీ అవి ఖరీదైనవి.
- ఈ ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి MLOps ఉపయోగించవచ్చు.
7. మోడల్ డ్రిఫ్ట్ అంటే ఏమిటో మీరు వివరించగలరా?
మోడల్ యొక్క అనుమితి దశ పనితీరు (వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాను ఉపయోగించడం) దాని శిక్షణ దశ పనితీరు నుండి క్షీణించినప్పుడు, దీనిని మోడల్ డ్రిఫ్ట్ అని పిలుస్తారు, దీనిని ఐడియా డ్రిఫ్ట్ అని కూడా పిలుస్తారు (చారిత్రక, లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించడం).
శిక్షణ మరియు సేవల దశలతో పోల్చితే మోడల్ పనితీరు వక్రంగా ఉంటుంది, అందుకే దీనికి "రైలు/సర్వ్ స్కే" అని పేరు వచ్చింది.
అనేక కారకాలు, వీటిలో:
- డేటా పంపిణీ చేసే ప్రాథమిక మార్గం మార్చబడింది.
- శిక్షణ తక్కువ సంఖ్యలో వర్గాలపై దృష్టి సారించింది, అయితే, ఇప్పుడే జరిగిన పర్యావరణ మార్పు మరొక ప్రాంతాన్ని జోడించింది.
- NLP ఇబ్బందుల్లో, శిక్షణ డేటా కంటే వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా అసమానంగా ఎక్కువ సంఖ్యలో టోకెన్లను కలిగి ఉంటుంది.
- కోవిడ్-19 మహమ్మారి సమయంలో సేకరించిన డేటాపై కోవిడ్కు ముందు డేటాపై రూపొందించిన మోడల్ గణనీయంగా అధ్వాన్నంగా పని చేస్తుందని అంచనా వేయడం వంటి ఊహించని సంఘటనలు.
మోడల్ డ్రిఫ్ట్ను గుర్తించడానికి మోడల్ పనితీరును నిరంతరం పర్యవేక్షించడం అవసరం.
మోడల్ పనితీరులో స్థిరమైన క్షీణత ఉన్నప్పుడు, మోడల్ రీట్రైనింగ్ దాదాపు ఎల్లప్పుడూ నివారణగా అవసరం; క్షీణతకు కారణాన్ని గుర్తించాలి మరియు తగిన చికిత్సా విధానాలను ఉపయోగించాలి.
8. మీ అభిప్రాయం ప్రకారం, MLOps ఎన్ని రకాలుగా వర్తించవచ్చు?
MLOps ఆచరణలో పెట్టడానికి మూడు పద్ధతులు ఉన్నాయి:
MLOps స్థాయి 0 (మాన్యువల్ ప్రాసెస్): ఈ స్థాయిలో, డేటా తయారీ, విశ్లేషణ మరియు శిక్షణతో సహా అన్ని దశలు మానవీయంగా నిర్వహించబడతాయి. ప్రతి దశ తప్పనిసరిగా మానవీయంగా నిర్వహించబడాలి, అలాగే ఒకదాని నుండి మరొకదానికి మారడం.
మీ డేటా సైన్స్ బృందం తరచుగా అప్డేట్ చేయబడని తక్కువ సంఖ్యలో మోడళ్లను మాత్రమే నిర్వహిస్తుందనేది అంతర్లీన ఆవరణ.
ఫలితంగా, కంటిన్యూయస్ ఇంటిగ్రేషన్ (CI) లేదా నిరంతర విస్తరణ (CD) లేదు మరియు కోడ్ని పరీక్షించడం సాధారణంగా స్క్రిప్ట్ అమలు లేదా నోట్బుక్ ఎగ్జిక్యూషన్లో విలీనం చేయబడుతుంది, దీనితో మైక్రోసర్వీస్లో విస్తరణ జరుగుతుంది REST API.
MLOps స్థాయి 1 (ML పైప్లైన్ యొక్క ఆటోమేషన్): ML ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా, మోడల్ (CT)కి నిరంతరం శిక్షణ ఇవ్వడం లక్ష్యం. మీరు ఈ విధంగా నిరంతర మోడల్ ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ డెలివరీని సాధించవచ్చు.
యాక్టివ్ పైప్లైన్ ట్రిగ్గర్ల ఆధారంగా కొత్త డేటాను ఉపయోగించి ఉత్పత్తిలో మోడల్ స్వయంచాలకంగా శిక్షణ పొందుతుందని మొత్తం శిక్షణ పైప్లైన్ యొక్క మా విస్తరణ నిర్ధారిస్తుంది.
MLOps స్థాయి 2 (CI/CD పైప్లైన్ యొక్క ఆటోమేషన్): ఇది MLOps స్థాయి కంటే ఒక మెట్టు పైన ఉంటుంది. మీరు ఉత్పత్తిలో పైప్లైన్లను త్వరగా మరియు విశ్వసనీయంగా అప్డేట్ చేయాలనుకుంటే బలమైన ఆటోమేటెడ్ CI/CD సిస్టమ్ అవసరం:
- మీరు సోర్స్ కోడ్ని సృష్టించి, CI దశ అంతటా అనేక పరీక్షలను అమలు చేస్తారు. ప్యాకేజీలు, ఎక్జిక్యూటబుల్లు మరియు కళాఖండాలు దశ యొక్క అవుట్పుట్లు, ఇవి తర్వాత సమయంలో అమలు చేయబడతాయి.
- CI దశ ద్వారా సృష్టించబడిన కళాఖండాలు CD దశలో లక్ష్య వాతావరణానికి అమర్చబడతాయి. సవరించిన మోడల్ అమలుతో అమర్చబడిన పైప్లైన్ దశ యొక్క అవుట్పుట్.
- పైప్లైన్ ప్రయోగం యొక్క కొత్త పునరావృత్తిని ప్రారంభించే ముందు, డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఇప్పటికీ డేటా మరియు మోడల్ విశ్లేషణ దశను మానవీయంగా చేయాలి.
9. డైనమిక్ డిప్లాయ్మెంట్ నుండి స్టాటిక్ డిప్లాయ్మెంట్ను ఏది వేరు చేస్తుంది?
మోడల్ ఆఫ్లైన్లో శిక్షణ పొందింది స్టాటిక్ విస్తరణ. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, మేము మోడల్కు ఖచ్చితంగా ఒకసారి శిక్షణ ఇస్తాము మరియు కొంత సమయం పాటు దాన్ని ఉపయోగిస్తాము. మోడల్ స్థానికంగా శిక్షణ పొందిన తర్వాత, అది నిల్వ చేయబడుతుంది మరియు నిజ-సమయ అంచనాలను రూపొందించడానికి సర్వర్కు పంపబడుతుంది.
మోడల్ అప్పుడు ఇన్స్టాల్ చేయగల అప్లికేషన్ సాఫ్ట్వేర్గా పంపిణీ చేయబడుతుంది. ఒక ఉదాహరణగా అభ్యర్థనల బ్యాచ్ స్కోరింగ్ను అనుమతించే ప్రోగ్రామ్.
మోడల్ కోసం ఆన్లైన్లో శిక్షణ పొందారు డైనమిక్ విస్తరణ. అంటే, సిస్టమ్కు కొత్త డేటా నిరంతరం జోడించబడుతోంది మరియు దాని కోసం మోడల్ నిరంతరం నవీకరించబడుతుంది.
ఫలితంగా, మీరు డిమాండ్పై సర్వర్ని ఉపయోగించి అంచనాలు చేయవచ్చు. ఆ తర్వాత, ఒక వెబ్ ఫ్రేమ్వర్క్ని ఉపయోగించి వినియోగదారు ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించే API ముగింపు పాయింట్గా అందించడం ద్వారా మోడల్ ఉపయోగంలోకి వస్తుంది. ఫ్లాస్క్ లేదా FastAPI.
10. మీకు ఏ ఉత్పత్తి పరీక్ష పద్ధతులు తెలుసు?
బ్యాచ్ పరీక్ష: దాని శిక్షణ వాతావరణానికి భిన్నంగా ఉన్న సెట్టింగ్లో పరీక్షను నిర్వహించడం ద్వారా, ఇది మోడల్ను ధృవీకరిస్తుంది. ఖచ్చితత్వం, RMSE మొదలైన ఎంపిక యొక్క కొలమానాలను ఉపయోగించి, మోడల్ అనుమితిని ధృవీకరించడానికి డేటా నమూనాల సమూహంలో బ్యాచ్ పరీక్ష జరుగుతుంది.
టెస్ట్ సర్వర్, రిమోట్ సర్వర్ లేదా క్లౌడ్ వంటి వివిధ కంప్యూటింగ్ ప్లాట్ఫారమ్లలో బ్యాచ్ పరీక్షను నిర్వహించవచ్చు. సాధారణంగా, మోడల్ ఒక సీరియల్ ఫైల్గా అందించబడుతుంది, ఇది ఒక వస్తువుగా లోడ్ చేయబడుతుంది మరియు పరీక్ష డేటా నుండి ఊహించబడుతుంది.
A / B పరీక్ష: ఇది తరచుగా మార్కెటింగ్ ప్రచారాలను విశ్లేషించడానికి అలాగే సేవల రూపకల్పనకు (వెబ్సైట్లు, మొబైల్ అప్లికేషన్లు మొదలైనవి) ఉపయోగించబడుతుంది.
కంపెనీ లేదా కార్యకలాపాల ఆధారంగా, ఉత్పత్తిలో ఏ మోడల్ మెరుగ్గా పని చేస్తుందో నిర్ణయించడానికి A/B పరీక్ష ఫలితాలను విశ్లేషించడానికి గణాంక విధానాలు ఉపయోగించబడతాయి. సాధారణంగా, A/B పరీక్ష క్రింది విధంగా జరుగుతుంది:
- ప్రత్యక్ష లేదా నిజ-సమయ డేటా రెండు సెట్లుగా విభజించబడింది లేదా విభజించబడింది, సెట్ A మరియు సెట్ B.
- సెట్ A డేటా పాత మోడల్కు పంపబడుతుంది, అయితే సెట్ B డేటా నవీకరించబడిన మోడల్కు పంపబడుతుంది.
- వ్యాపార వినియోగ సందర్భం లేదా ప్రక్రియలపై ఆధారపడి, కొత్త మోడల్ (మోడల్ B) పాత మోడల్ (మోడల్ A) కంటే మెరుగైన పనితీరు కనబరుస్తుందో లేదో తెలుసుకోవడానికి మోడల్ పనితీరును (ఉదాహరణకు, ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం మొదలైనవి) అంచనా వేయడానికి అనేక గణాంక విధానాలను ఉపయోగించవచ్చు.
- మేము గణాంక పరికల్పన పరీక్షను చేస్తాము: కొత్త మోడల్ పర్యవేక్షించబడుతున్న వ్యాపార సూచికల సగటు విలువపై ఎటువంటి ప్రభావం చూపదని శూన్య పరికల్పన చెబుతుంది. ప్రత్యామ్నాయ పరికల్పన ప్రకారం, కొత్త మోడల్ పర్యవేక్షణ వ్యాపార సూచికల సగటు విలువను పెంచుతుంది.
- చివరగా, కొత్త మోడల్ నిర్దిష్ట వ్యాపార KPIలలో గణనీయమైన మెరుగుదలకు దారితీస్తే మేము అంచనా వేస్తాము.
నీడ లేదా వేదిక పరీక్ష: ఉత్పత్తి (స్టేజింగ్ ఎన్విరాన్మెంట్)లో ఉపయోగించబడే ముందు ఉత్పత్తి వాతావరణం యొక్క నకిలీలో మోడల్ మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది.
నిజ-సమయ డేటాతో మోడల్ పనితీరును నిర్ణయించడానికి మరియు మోడల్ యొక్క స్థితిస్థాపకతను ధృవీకరించడానికి ఇది చాలా కీలకం. ఉత్పత్తి పైప్లైన్ వలె అదే డేటాను ఊహించడం ద్వారా మరియు అభివృద్ధి చెందిన బ్రాంచ్ లేదా స్టేజింగ్ సర్వర్లో పరీక్షించాల్సిన మోడల్ను అందించడం ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది.
ఏకైక లోపం ఏమిటంటే, స్టేజింగ్ సర్వర్లో ఎటువంటి వ్యాపార ఎంపికలు చేయబడవు లేదా డెవలప్మెంట్ బ్రాంచ్ ఫలితంగా తుది వినియోగదారులకు కనిపించవు.
మోడల్ యొక్క స్థితిస్థాపకత మరియు పనితీరు తగిన కొలమానాలను ఉపయోగించి స్టేజింగ్ వాతావరణం యొక్క ఫలితాలను ఉపయోగించి గణాంకపరంగా అంచనా వేయబడుతుంది.
11. బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ నుండి స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ని ఏది వేరు చేస్తుంది?
బ్యాచ్ మరియు స్ట్రీమ్ అనే రెండు ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించి మా నిజ-సమయ సూచనలను రూపొందించడానికి మేము ఉపయోగించే లక్షణాలను మార్చవచ్చు.
బ్యాచ్ ప్రక్రియ నిర్దిష్ట ఆబ్జెక్ట్కు ముందు సమయం నుండి లక్షణాలు, తర్వాత నిజ-సమయ అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
- ఇక్కడ, మేము ఇంటెన్సివ్ ఫీచర్ గణనలను ఆఫ్లైన్లో చేయగలము మరియు శీఘ్ర అనుమితి కోసం డేటాను సిద్ధం చేయగలము.
- ఫీచర్లు, అయితే, అవి గతంలో ముందుగా నిర్ణయించబడినప్పటి నుండి ఒక వయస్సు. మీ రోగ నిరూపణ ఇటీవలి సంఘటనల ఆధారంగా ఉంటే ఇది పెద్ద లోపం కావచ్చు. (ఉదాహరణకు, మోసపూరిత లావాదేవీలను వీలైనంత త్వరగా గుర్తించడం.)
నిర్దిష్ట ఎంటిటీకి సమీప నిజ-సమయ, స్ట్రీమింగ్ ఫీచర్లతో, ఇచ్చిన ఇన్పుట్ల సెట్పై స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్లో అనుమితి నిర్వహించబడుతుంది.
- ఇక్కడ, మోడల్కు రియల్ టైమ్, స్ట్రీమింగ్ ఫీచర్లను అందించడం ద్వారా, మేము మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలను పొందవచ్చు.
- అయినప్పటికీ, స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు డేటా స్ట్రీమ్లను (కాఫ్కా, కినిసిస్, మొదలైనవి) నిర్వహించడానికి అదనపు మౌలిక సదుపాయాలు అవసరం. (అపాచీ ఫ్లింక్, బీమ్, మొదలైనవి)
12. ట్రైనింగ్ సర్వింగ్ స్కే అంటే మీ ఉద్దేశం ఏమిటి?
సేవలందిస్తున్నప్పుడు పనితీరు మరియు శిక్షణ సమయంలో పనితీరు మధ్య వ్యత్యాసాన్ని ట్రైనింగ్-సర్వింగ్ స్కే అంటారు. ఈ వక్రీకరణ క్రింది కారకాల ద్వారా ప్రేరేపించబడుతుంది:
- సర్వింగ్ మరియు శిక్షణ కోసం పైప్లైన్ల మధ్య మీరు డేటాను ఎలా హ్యాండిల్ చేస్తారనే విషయంలో తేడా.
- మీ శిక్షణ నుండి మీ సేవకు డేటాలో మార్పు.
- మీ అల్గారిథమ్ మరియు మోడల్ మధ్య ఫీడ్బ్యాక్ ఛానెల్.
13. మోడల్ రిజిస్ట్రీ అంటే ఏమిటి?
మోడల్ రిజిస్ట్రీ అనేది ఒక సెంట్రల్ రిపోజిటరీ, ఇక్కడ మోడల్ సృష్టికర్తలు ఉత్పత్తిలో ఉపయోగించడానికి అనుకూలమైన మోడల్లను ప్రచురించవచ్చు.
రిజిస్ట్రీని ఉపయోగించి వ్యాపారంలోని అన్ని మోడల్ల జీవితకాలాన్ని నిర్వహించడానికి డెవలపర్లు ఇతర బృందాలు మరియు వాటాదారులతో కలిసి పని చేయవచ్చు. శిక్షణ పొందిన మోడల్లను డేటా సైంటిస్ట్ ద్వారా మోడల్ రిజిస్ట్రీకి అప్లోడ్ చేయవచ్చు.
నమూనాలు రిజిస్టర్లో ఉన్నప్పుడు పరీక్ష, ధ్రువీకరణ మరియు ఉత్పత్తికి విస్తరణ కోసం సిద్ధం చేయబడతాయి. అదనంగా, శిక్షణ పొందిన మోడల్లు ఏదైనా ఇంటిగ్రేటెడ్ అప్లికేషన్ లేదా సర్వీస్ ద్వారా త్వరిత యాక్సెస్ కోసం మోడల్ రిజిస్ట్రీలలో నిల్వ చేయబడతాయి.
మోడల్ను పరీక్షించడానికి, మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు ఉత్పత్తికి అమలు చేయడానికి, సాఫ్ట్వేర్ డెవలపర్లు మరియు సమీక్షకులు త్వరగా గుర్తించి, శిక్షణ పొందిన మోడల్ల యొక్క ఉత్తమ సంస్కరణను ఎంచుకోవచ్చు (మూల్యాంకన ప్రమాణాల ఆధారంగా).
14. మోడల్ రిజిస్ట్రీ యొక్క ప్రయోజనాల గురించి మీరు వివరించగలరా?
మోడల్ రిజిస్ట్రీ మోడల్ లైఫ్సైకిల్ మేనేజ్మెంట్ను క్రమబద్ధీకరించే కొన్ని మార్గాలు క్రిందివి:
- విస్తరణను సులభతరం చేయడానికి, మీ శిక్షణ పొందిన మోడల్ల కోసం రన్టైమ్ అవసరాలు మరియు మెటాడేటాను సేవ్ చేయండి.
- మీ శిక్షణ పొందిన, అమలు చేయబడిన మరియు పదవీ విరమణ చేసిన మోడల్లు కేంద్రీకృత, శోధించదగిన రిపోజిటరీలో నమోదు చేయబడాలి, ట్రాక్ చేయబడాలి మరియు సంస్కరణ చేయబడాలి.
- మీ ఉత్పత్తి నమూనా యొక్క నిరంతర డెలివరీ, శిక్షణ మరియు ఏకీకరణను ప్రారంభించే ఆటోమేటెడ్ పైప్లైన్లను సృష్టించండి.
- స్టేజింగ్ వాతావరణంలో కొత్తగా శిక్షణ పొందిన మోడల్లను (లేదా ఛాలెంజర్ మోడల్స్) ప్రస్తుతం ఉత్పత్తిలో పనిచేస్తున్న మోడల్లతో (ఛాంపియన్ మోడల్స్) పోల్చండి.
15. ఛాంపియన్-ఛాలెంజర్ టెక్నిక్ పనిని మీరు వివరించగలరా?
ఛాంపియన్ ఛాలెంజర్ సాంకేతికతను ఉపయోగించి ఉత్పత్తిలో వివిధ కార్యాచరణ నిర్ణయాలను పరీక్షించడం సాధ్యమవుతుంది. మీరు బహుశా మార్కెటింగ్ సందర్భంలో A/B పరీక్ష గురించి విన్నారు.
ఉదాహరణకు, మీరు ఇమెయిల్ ప్రచారం కోసం ఓపెన్ రేట్ను పెంచడానికి రెండు విభిన్న సబ్జెక్ట్ లైన్లను వ్రాసి, వాటిని మీ లక్ష్య జనాభాకు యాదృచ్ఛికంగా పంపిణీ చేయవచ్చు.
సిస్టమ్ దాని సబ్జెక్ట్ లైన్కు సంబంధించి ఇమెయిల్ పనితీరును (అంటే, ఇమెయిల్ ఓపెన్ యాక్షన్) లాగ్ చేస్తుంది, ఇది అత్యంత ప్రభావవంతమైనది అని నిర్ణయించడానికి ప్రతి సబ్జెక్ట్ లైన్ ఓపెన్ రేట్ను పోల్చడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ఛాంపియన్-ఛాలెంజర్ ఈ విషయంలో A/B పరీక్షతో పోల్చవచ్చు. మీరు ప్రతి ఫలితాన్ని మూల్యాంకనం చేయడానికి నిర్ణయ తర్కాన్ని ఉపయోగించవచ్చు మరియు మీరు ఎంపికకు రావడానికి వివిధ పద్ధతులతో ప్రయోగాలు చేస్తున్నప్పుడు అత్యంత ప్రభావవంతమైనదాన్ని ఎంచుకోవచ్చు.
అత్యంత విజయవంతమైన మోడల్ ఛాంపియన్తో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. ఛాంపియన్కు బదులుగా మొదటి ఛాలెంజర్ మరియు ఛాలెంజర్ల సరిపోలిక జాబితా ఇప్పుడు మొదటి అమలు దశలో ఉన్నాయి.
తదుపరి జాబ్ స్టెప్ ఎగ్జిక్యూషన్ల కోసం సిస్టమ్ ద్వారా ఛాంపియన్ని ఎంపిక చేస్తారు.
ఛాలెంజర్లు ఒకదానికొకటి భిన్నంగా ఉంటాయి. కొత్త ఛాంపియన్ గొప్ప ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేసే ఛాలెంజర్ ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది.
ఛాంపియన్-ఛాలెంజర్ పోలిక ప్రక్రియలో పాల్గొన్న పనులు మరింత వివరంగా క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి:
- ప్రతి ప్రత్యర్థి నమూనాలను మూల్యాంకనం చేయడం.
- తుది స్కోర్లను అంచనా వేయడం.
- విజయవంతమైన ఛాలెంజర్ను స్థాపించడానికి మూల్యాంకన ఫలితాలను పోల్చడం.
- ఆర్కైవ్కి తాజా ఛాంపియన్ని జోడిస్తోంది
16. MLOps జీవితచక్రం యొక్క ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి అప్లికేషన్లను వివరించండి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు ఉత్పత్తిలోకి ప్రవేశించడానికి మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ను పునరుత్పాదక ప్రయోగంగా పరిగణించడం మానేయాలి. MLOps అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్తో కూడిన సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీరింగ్ యొక్క యూనియన్.
పూర్తయిన ఫలితాన్ని ఇలాగే ఊహించుకోవాలి. అందువల్ల, సాంకేతిక ఉత్పత్తి కోసం కోడ్ పరీక్షించబడాలి, ఫంక్షనల్ మరియు మాడ్యులర్.
MLOps ఒక సాంప్రదాయిక యంత్ర అభ్యాస ప్రవాహంతో పోల్చదగిన జీవితకాలం కలిగి ఉంది, మోడల్ ఉత్పత్తి అయ్యే వరకు ప్రక్రియలో ఉంచబడుతుంది.
MLOps ఇంజనీర్లు ఉత్పత్తిలో మోడల్ నాణ్యతను ఉద్దేశించినదేనని నిర్ధారించుకోవడానికి దీనిపై నిఘా ఉంచుతారు.
అనేక MLOps సాంకేతికతలకు సంబంధించిన కొన్ని ఉపయోగ సందర్భాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- మోడల్ రిజిస్ట్రీలు: ఇది కనిపిస్తుంది. పెద్ద బృందాలు మోడల్ రిజిస్ట్రీలలో వెర్షన్ మోడల్ల ట్రాక్ను నిల్వ చేస్తాయి మరియు నిర్వహిస్తాయి. మునుపటి సంస్కరణకు తిరిగి వెళ్లడం కూడా ఒక ఎంపిక.
- ఫీచర్ స్టోర్: పెద్ద డేటా సెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, నిర్దిష్ట పనుల కోసం విశ్లేషణాత్మక డేటాసెట్లు మరియు ఉపసమితుల యొక్క విభిన్న వెర్షన్లు ఉండవచ్చు. ఫీచర్ స్టోర్ అనేది మునుపటి పరుగుల నుండి లేదా ఇతర జట్ల నుండి డేటా తయారీ పనిని ఉపయోగించడానికి అత్యాధునికమైన, రుచికరమైన మార్గం.
- మెటాడేటా కోసం స్టోర్లు: పిక్చర్ మరియు టెక్స్ట్ డేటా వంటి నిర్మాణాత్మక డేటా విజయవంతంగా ఉపయోగించబడాలంటే ఉత్పత్తి అంతటా మెటాడేటాను సరిగ్గా పర్యవేక్షించడం చాలా ముఖ్యం.
ముగింపు
చాలా సందర్భాలలో, ఇంటర్వ్యూయర్ సిస్టమ్ కోసం చూస్తున్నారని, అయితే అభ్యర్థి పరిష్కారాన్ని వెతుకుతున్నారని గుర్తుంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
మొదటిది మీ సాంకేతిక నైపుణ్యాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, రెండవది మీ సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించడానికి మీరు ఉపయోగించే పద్ధతికి సంబంధించినది.
MLOps ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించేటప్పుడు మీరు తీసుకోవలసిన అనేక విధానాలు ఉన్నాయి, ఇంటర్వ్యూయర్ మీరు సమస్యను ఎలా అంచనా వేయాలనుకుంటున్నారో మరియు పరిష్కరించాలనుకుంటున్నారో బాగా అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడతారు.
వారి ఏకాగ్రత సరైనది కంటే తప్పు ప్రతిచర్యపై ఎక్కువగా ఉంటుంది. ఒక పరిష్కారం ఒక కథను చెబుతుంది మరియు మీ సిస్టమ్ మీ జ్ఞానం మరియు కమ్యూనికేషన్ సామర్థ్యానికి ఉత్తమ ఉదాహరణ.
సమాధానం ఇవ్వూ