Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
- 1. MLOps гуфта чиро дар назар доред?
- 2. Чӣ тавр олимони маълумот, муҳандисони маълумот ва муҳандисони ML аз ҳамдигар фарқ мекунанд?
- 3. MLOps аз ModelOps ва AIOps чӣ фарқ мекунад?
- 4. Метавонед ба ман баъзе аз бартариҳои MLOps бигӯед?
- 5. Метавонед ба ман ҷузъҳои MLOps бигӯед?
- 6. Бо истифода аз илмҳои иттилоотӣ кадом хатарҳо вуҷуд доранд?
- 7. Метавонед фаҳмонед, ки дрейфи модел чист?
- 8. Ба андешаи шумо, MLOps-ро чанд тарз истифода бурдан мумкин аст?
- 9. Ҷойгиркунии статикиро аз густариши динамикӣ чӣ фарқ мекунад?
- 10. Кадом усулҳои санҷиши истеҳсолиро шумо медонед?
- 11. Коркарди ҷараёнро аз коркарди партия чӣ фарқ мекунад?
- 12. Тренинг Сервинг Скью гуфта чиро дар назар доред?
- 13. Феҳристи намунавӣ гуфта чиро дар назар доред?
- 14. Оё шумо дар бораи бартариҳои Феҳристи намунавӣ муфассал маълумот дода метавонед?
- 15. Метавонед техникаи Champion-Challenger-ро шарҳ диҳед?
- 16. Барномаҳои сатҳи корхонаи давраи ҳаёти MLOps -ро тавсиф кунед?
- хулоса
Ширкатҳо барои баланд бардоштани дастрасии мардум ба иттилоот ва хидматҳо аз технологияҳои нав ба мисли зеҳни сунъӣ (AI) ва омӯзиши мошинсозӣ (ML) бештар истифода мебаранд.
Ин технологияҳо бештар дар бахшҳои гуногун, аз ҷумла бонкдорӣ, молия, савдои чакана, истеҳсолот ва ҳатто тандурустӣ истифода мешаванд.
Олимони маълумот, муҳандисони омӯзиши мошинсозӣ ва муҳандисони зеҳни сунъӣ аз ҷониби шумораи афзояндаи ширкатҳо талаб карда мешаванд.
Донистани имконпазир омӯзиши машқҳо саволҳои мусоҳибаи амалиётӣ, ки ба кор қабул кардани менеҷерҳо ва рекрутерҳо метавонанд ба шумо пешниҳод кунанд, муҳим аст, агар шумо хоҳед, ки дар соҳаҳои ML ё MLOps кор кунед.
Шумо метавонед дар ин паём чӣ гуна ба баъзе саволҳои мусоҳибаи MLOps посух доданро омӯзед, вақте ки шумо барои дарёфти кори орзуи худ кор мекунед.
1. MLOps гуфта чиро дар назар доред?
Мавзӯи ба кор андохтани моделҳои ML таваҷҷӯҳи MLOps мебошад, ки бо номи Омӯзиши мошинҳо низ маъруф аст, як соҳаи рушдёбанда дар арсаи асосии AI/DS/ML.
Ҳадафи асосии равиш ва фарҳанги муҳандисии нармафзор, ки бо номи MLOps маъруф аст, ин ҳамгироии эҷоди моделҳои омӯзиши мошинсозӣ/маълумот ва ба кор андохтани минбаъдаи онҳо (Ops) мебошад.
DevOps анъанавӣ ва MLOps шабоҳатҳои муайян доранд, аммо MLOps низ аз DevOps анъанавӣ хеле фарқ мекунад.
MLOps бо тамаркуз ба додаҳо як қабати нави мураккабиро илова мекунад, дар ҳоле ки DevOps асосан ба корбурди кодҳо ва релизҳои нармафзор, ки наметавонанд ҳолати дошта бошанд, тамаркуз мекунад.
Омезиши ML, Data ва Ops он чизест, ки ба MLOps номи умумии худро медиҳад (омӯзиши мошинсозӣ, муҳандисии маълумот ва DevOps).
2. Чӣ тавр олимони маълумот, муҳандисони маълумот ва муҳандисони ML аз ҳамдигар фарқ мекунанд?
Ба андешаи ман, вобаста ба ширкат фарқ мекунад. Муҳити интиқол ва табдили додаҳо, инчунин нигоҳдории он аз ҷониби муҳандисони додаҳо сохта шудааст.
Олимони маълумот коршиносони истифодаи усулҳои илмӣ ва оморӣ барои таҳлили додаҳо ва баровардани хулосаҳо, аз ҷумла пешгӯиҳо дар бораи рафтори оянда дар асоси тамоюлҳои ҳозира мебошанд.
Муҳандисони нармафзор чанд сол пеш амалиёт ва идоракунии инфрасохтори густаришро меомӯхтанд. Аз тарафи дигар, дастаҳои опсия ҳангоми истифодаи инфрасохтор ҳамчун рамз рушдро меомӯзанд. Мавқеи DevOps аз ҷониби ин ду ҷараён истеҳсол карда шуд.
MLOps дар ҳамон категория аст Олими маълумот ва муҳандиси маълумот. Муҳандисони маълумот дар бораи инфрасохторе, ки барои дастгирии давраҳои модели ҳаёт ва сохтани қубурҳо барои омӯзиши ҷорӣ заруранд, дониш мегиранд.
Олимони маълумот мекӯшанд, ки қобилияти ҷойгиркунии модел ва баҳодиҳии худро инкишоф диҳанд.
Як лӯлаи додаҳои дараҷаи истеҳсолӣ аз ҷониби муҳандисони ML бо истифода аз инфрасохтор сохта шудааст, ки маълумоти хомро ба вуруди лозимаи модели илми маълумот табдил медиҳад, моделро ҷойгир мекунад ва идора мекунад ва маҷмӯи додаҳои холро ба системаҳои поёноб мебарорад.
Ҳам муҳандисони маълумот ва ҳам олимони маълумот қодиранд муҳандиси ML шаванд.
3. MLOps аз ModelOps ва AIOps чӣ фарқ мекунад?
Ҳангоми сохтани сарҳад то ба охир алгоритмҳои омӯзиши мошин, MLOps як барномаи DevOps аст, ки ҷамъоварии маълумот, коркарди пешакии маълумот, эҷоди модел, ҷобаҷогузории модел дар истеҳсолот, мониторинги модел дар истеҳсолот ва навсозии даврии моделро дар бар мегирад.
Истифодаи DevOps дар коркарди пурраи ҳама гуна алгоритмҳо, ба монанди моделҳои ба қоидаҳо асосёфта, бо номи ModelOps маълум аст.
AI Ops барои сохтани барномаҳои AI аз сифр аз принсипҳои DevOps истифода мебарад.
4. Метавонед ба ман баъзе аз бартариҳои MLOps бигӯед?
- Олимони маълумот ва таҳиягарони MLOps метавонанд озмоишҳоро зуд такрор кунанд, то моделҳо омӯзонида шаванд ва дуруст арзёбӣ карда шаванд, зеро MLOps ба автоматикунонии ҳама ё аксари вазифаҳо/қадамҳо дар MDLC (давраи ҳаёти таҳияи модел) кӯмак мекунад. Илова бар ин, иҷозат медиҳад маълумот ва версияи модел.
- Татбиқи ғояҳои MLOps ба муҳандисони маълумот ва олимони маълумот имкон медиҳад, ки дастрасии бемаҳдуд ба маҷмӯаҳои додашуда ва коркардшуда дошта бошанд, ки рушди моделҳоро ба таври экспоненсиалӣ метезонад.
- Олимони маълумот метавонанд ба моделе, ки беҳтар кор мекард, баргарданд, агар итератсияи ҷорӣ ба шарофати қобилияти версияи моделҳо ва маҷмӯаҳои додаҳо ба интизориҳо мувофиқат накунад, ки ин роҳи аудити моделро ба таври назаррас беҳтар мекунад.
- Азбаски усулҳои MLOps ба DevOps такя мекунанд, онҳо инчунин як қатор консепсияҳои CI/CD-ро дар бар мегиранд, ки сифат ва эътимоднокии код.
5. Метавонед ба ман ҷузъҳои MLOps бигӯед?
лоиҳа: MLOps ба таври ҷиддӣ тафаккури тарроҳиро дар бар мегирад. Оғоз аз табиати масъала, санҷиши гипотезаҳо, меъморӣ ва ҷойгиркунӣ
Сохтмони намунавӣ: Санҷиш ва тасдиқи модел як қисми ин қадам дар баробари лӯлаҳои муҳандисии додаҳо ва таҷрибаҳо барои таъсиси беҳтарин системаҳои омӯзиши мошинсозӣ мебошанд.
Амалиёт: Модел бояд ҳамчун як қисми амалиёт амалӣ карда шавад ва пайваста тафтиш ва арзёбӣ карда шавад. Пас аз он равандҳои CI/CD назорат карда мешаванд ва ба истифодаи асбоби оркестрсозӣ оғоз мекунанд.
6. Бо истифода аз илмҳои иттилоотӣ кадом хатарҳо вуҷуд доранд?
- Миқёси модел дар тамоми ширкат душвор аст.
- Бе огоҳӣ, модел хомӯш мешавад ва фаъолияташро қатъ мекунад.
- Аксаран, дақиқии моделҳо бо мурури замон бадтар мешавад.
- Модел дар асоси мушоҳидаи мушаххас пешгӯиҳои нодуруст медиҳад, ки онро минбаъд тафтиш кардан мумкин нест.
- Олимони маълумот низ бояд моделҳоро нигоҳ доранд, аммо онҳо қимат доранд.
- MLOps метавонад барои кам кардани ин хатарҳо истифода шавад.
7. Метавонед фаҳмонед, ки дрейфи модел чист?
Вақте ки иҷрои марҳилаи хулосабарории модел (бо истифода аз маълумоти воқеии ҷаҳон) аз иҷрои марҳилаи омӯзишии он бад мешавад, ин бо номи драфти модел маълум аст, ки ҳамчун драфти идеяҳо низ маълум аст (бо истифода аз маълумоти таърихӣ, нишонгузорӣ).
Иҷрои модел дар муқоиса бо марҳилаҳои омӯзиш ва хидмат каҷ аст, аз ин рӯ номи "каҷравӣ / хидматрасонӣ" ном дорад.
Омилҳои сершумор, аз ҷумла:
- Тарзи асосии паҳнкунии маълумот тағир ёфт.
- Тренинг ба шумораи ками категорияҳо тамаркуз карда буд, аммо тағирёбии муҳити зист, ки тоза ба амал омад, як минтақаи дигарро илова кард.
- Дар душвориҳои NLP, маълумоти воқеии ҷаҳонӣ нисбат ба маълумоти омӯзиш миқдори номутаносиб бештари нишонаҳо дорад.
- Ҳодисаҳои ғайричашмдошт, ба монанди моделе, ки дар асоси маълумоти пеш аз COVID-19 сохта шудааст, пешгӯӣ карда мешавад, ки дар маълумоте, ки ҳангоми эпидемияи COVID-XNUMX ҷамъоварӣ шудааст, ба таври назаррас бадтар кор мекунад.
Мониторинги доимии фаъолияти модел барои муайян кардани дрейфти модел ҳамеша талаб карда мешавад.
Бозомӯзии модел тақрибан ҳамеша ҳамчун чорае зарур аст, ки ҳангоми коҳиши доимии фаъолияти модел; сабаби пастшавиро муайян кардан ва тартиби муоличаро ба кор бурдан лозим аст.
8. Ба андешаи шумо, MLOps-ро чанд тарз истифода бурдан мумкин аст?
Се усул барои татбиқи MLOps вуҷуд дорад:
Сатҳи MLOps 0 (Раванди дастӣ): Дар ин сатҳ, ҳама қадамҳо, аз ҷумла омода кардани маълумот, таҳлил ва омӯзиш - дастӣ иҷро карда мешаванд. Ҳар як марҳила бояд дастӣ ва инчунин гузариш аз як ба дигараш анҷом дода шавад.
Асоси асосӣ ин аст, ки гурӯҳи илмии шумо танҳо шумораи ками моделҳоро идора мекунад, ки зуд-зуд нав карда намешаванд.
Дар натиҷа, Интегратсияи муттасил (CI) ё Ҷойгиркунии доимӣ (CD) вуҷуд надорад ва санҷиши код маъмулан ба иҷрои скрипт ё иҷрои дафтар ҳамгиро мешавад ва ҷойгиркунӣ дар хидматрасонии микросервис сурат мегирад. оромии API.
MLOps сатҳи 1 (автоматизатсияи лӯлаи ML): Бо автоматикунонии раванди ML, ҳадаф пайваста омӯзонидани модел (CT) мебошад. Шумо метавонед бо ин роҳ расонидани хидмати пешгӯии модели пайвастаро анҷом диҳед.
Ҷойгиркунии тамоми лӯлаи омӯзишӣ кафолат медиҳад, ки модел ба таври худкор дар истеҳсолот бо истифода аз маълумоти нав дар асоси триггерҳои фаъоли лӯла таълим дода мешавад.
Сатҳи MLOps 2 (автоматизатсияи лӯлаи CI/CD): Он як зина болотар аз сатҳи MLOps меравад. Системаи пурқуввати автоматии CI/CD лозим аст, агар шумо хоҳед, ки қубурҳоро дар истеҳсолот зуд ва боэътимод навсозӣ кунед:
- Шумо рамзи сарчашма эҷод мекунед ва дар тӯли марҳилаи CI санҷишҳои сершуморро иҷро мекунед. Бастаҳо, иҷрошавандаҳо ва артефактҳо натиҷаи саҳна мебошанд, ки баъдтар ҷойгир карда мешаванд.
- Артефактҳое, ки дар марҳилаи CI сохта шудаанд, дар ҷараёни CD ба муҳити мавриди ҳадаф ҷойгир карда мешаванд. Қубури ҷойгиршуда бо татбиқи модели аз нав дида баромадашуда натиҷаи марҳила мебошад.
- Пеш аз он ки лӯла такрори нави таҷрибаро оғоз кунад, олимони маълумот бояд марҳилаи таҳлили маълумот ва моделро дастӣ иҷро кунанд.
9. Ҷойгиркунии статикиро аз густариши динамикӣ чӣ фарқ мекунад?
Модели офлайнӣ барои Ҷойгиркунии статикӣ. Ба ибораи дигар, мо моделро як маротиба таълим медиҳем ва сипас онро барои муддате истифода мебарем. Пас аз он ки модел ба таври маҳаллӣ омӯзонида шуд, он нигоҳ дошта мешавад ва ба сервер фиристода мешавад, то барои пешгӯии вақти воқеӣ истифода шавад.
Пас аз он модел ҳамчун нармафзори насбшаванда тақсим карда мешавад. барномае, ки имкон медиҳад, ки баҳои дастаҷамъии дархостҳоро ҳамчун мисол фароҳам оварад.
Модел барои онлайн омӯзонида мешавад Ҷойгиркунии динамикӣ. Яъне, ба система пайваста маълумоти нав илова карда мешавад ва модел барои ҳисоб кардани он пайваста нав карда мешавад.
Дар натиҷа, шумо метавонед бо истифода аз сервер мувофиқи дархост пешгӯиҳо кунед. Пас аз он, модел бо истифода аз як нуқтаи ниҳоии API, ки ба дархостҳои корбарон вокуниш нишон медиҳад, бо истифода аз чаҳорчӯбаи веб ба монанди Flask ё FastAPI.
10. Кадом усулҳои санҷиши истеҳсолиро шумо медонед?
Санҷиши дастаҷамъӣ: Бо гузаронидани санҷиш дар муҳити аз муҳити таълимии он фарқкунанда, он моделро тасдиқ мекунад. Бо истифода аз ченакҳои интихоб, аз қабили дақиқӣ, RMSE ва ғайра, санҷиши гурӯҳӣ дар як гурӯҳи намунаҳои додаҳо барои тасдиқи хулосаи модел анҷом дода мешавад.
Санҷиши партияро дар платформаҳои гуногуни ҳисоббарорӣ, ба монанди сервери санҷишӣ, сервери дурдаст ё абр гузаронидан мумкин аст. Одатан, модел ҳамчун файли силсилавӣ таъмин карда мешавад, ки он ҳамчун объект бор карда мешавад ва аз маълумоти санҷишӣ бармеояд.
A озмоиши / B: Он одатан барои таҳлили маъракаҳои маркетингӣ ва инчунин барои тарҳрезии хидматҳо (вебсайтҳо, барномаҳои мобилӣ ва ғайра) истифода мешавад.
Дар асоси ширкат ё амалиёт, равишҳои оморӣ барои таҳлили натиҷаҳои санҷиши A/B истифода мешаванд, то муайян кунанд, ки кадом модел дар истеҳсолот беҳтар кор мекунад. Одатан, санҷиши A/B бо роҳи зерин анҷом дода мешавад:
- Маълумоти зинда ё вақти воқеӣ ба ду маҷмӯа, Маҷмӯи A ва Маҷмӯи B тақсим ё тақсим карда мешавад.
- Маълумоти Set A ба модели кӯҳна фиристода мешавад, дар ҳоле ки маълумоти Set B ба модели навшуда фиристода мешавад.
- Вобаста ба маврид ё равандҳои истифодаи тиҷорат, якчанд равишҳои оморӣ барои арзёбии иҷрои модел (масалан, дақиқ, дақиқ ва ғ.) истифода бурдан мумкин аст, то муайян кунад, ки оё модели нав (модели В) аз модели кӯҳна (модели А) бартарӣ дорад.
- Пас аз он мо санҷиши гипотезаи оморӣ мегузаронем: Гипотезаи сифр мегӯяд, ки модели нав ба арзиши миёнаи нишондиҳандаҳои тиҷорати назоратшаванда ҳеҷ гуна таъсире надорад. Тибқи фарзияи алтернативӣ, модели нав арзиши миёнаи нишондиҳандаҳои мониторинги тиҷоратро зиёд мекунад.
- Ниҳоят, мо арзёбӣ мекунем, ки оё модели нав боиси беҳбудии назаррас дар KPI-ҳои муайяни тиҷорат мегардад.
Санҷиши соя ё саҳна: Модели пеш аз истифода дар истеҳсолот (муҳити саҳнавӣ) дар як нусхаи муҳити истеҳсолӣ арзёбӣ мешавад.
Ин барои муайян кардани кори модел бо маълумоти вақти воқеӣ ва тасдиқи устувории модел муҳим аст. тавассути хулосаи ҳамон маълумоте, ки лӯлаи истеҳсолӣ ва таҳвили филиали таҳияшуда ё моделе, ки дар сервери статсионарӣ санҷида мешавад, анҷом дода мешавад.
Камбудии ягона дар он аст, ки ҳеҷ гуна интихоби тиҷорат дар сервери ҷойгиркунӣ анҷом дода намешавад ё дар натиҷаи шохаи рушд ба корбарони ниҳоӣ намоён нахоҳад шуд.
Муқовимат ва иҷрои модел ба таври оморӣ бо истифода аз натиҷаҳои муҳити марҳилавӣ бо истифода аз ченакҳои мувофиқ баҳо дода мешавад.
11. Коркарди ҷараёнро аз коркарди партия чӣ фарқ мекунад?
Мо метавонем хусусиятҳоеро, ки мо барои истеҳсоли пешгӯиҳои вақти воқеӣ истифода мебарем, бо ду усули коркард истифода барем: партия ва ҷараён.
Раванди дастаҷамъӣ Хусусиятҳо аз лаҳзаи қаблӣ барои объекти мушаххас, ки баъдан барои тавлиди пешгӯиҳои вақти воқеӣ истифода мешаванд.
- Дар ин ҷо, мо метавонем дар офлайн ҳисобҳои пуршиддати хусусиятро анҷом диҳем ва маълумотро барои хулосаи зуд омода созем.
- Хусусиятҳо, аммо синну соле, ки онҳо дар гузашта пешакӣ муайян карда шуда буданд. Ин метавонад як камбудии ҷиддӣ бошад, агар пешгӯии шумо ба рӯйдодҳои охирин асос ёбад. (Масалан, муайян кардани амалиёти қаллобӣ ҳарчи зудтар имконпазир аст.)
Бо хусусиятҳои ҷараён дар вақти воқеӣ барои як субъекти мушаххас, хулоса ҳангоми коркарди ҷараён дар маҷмӯи додаҳои воридот анҷом дода мешавад.
- Дар ин ҷо, бо додани модел дар вақти воқеӣ, хусусиятҳои ҷараён, мо метавонем пешгӯиҳои дақиқтар ба даст орем.
- Аммо, барои коркарди ҷараён ва нигоҳ доштани ҷараёнҳои додаҳо (Кафка, Кинесис ва ғайра) инфрасохтори иловагӣ лозим аст. (Apache Flink, Beam ва ғайра)
12. Тренинг Сервинг Скью гуфта чиро дар назар доред?
Тафовут байни иҷроиш ҳангоми хидмат ва иҷроиш ҳангоми омӯзиш ҳамчун каҷравии хидматрасонӣ маълум аст. Ин каҷ метавонад бо омилҳои зерин ба вуҷуд ояд:
- Тафовут дар он аст, ки чӣ тавр шумо маълумотро байни қубурҳо барои хидматрасонӣ ва омӯзиш идора мекунед.
- Гузариш дар маълумот аз омӯзиши шумо ба хидмати шумо.
- Канали бозгашти байни алгоритм ва модели шумо.
13. Феҳристи намунавӣ гуфта чиро дар назар доред?
Феҳристи моделҳо як анбори марказӣ мебошад, ки дар он эҷодкорони модел метавонанд моделҳоеро, ки барои истифода дар истеҳсолот мувофиқанд, нашр кунанд.
Таҳиягарон метавонанд бо дигар гурӯҳҳо ва ҷонибҳои манфиатдор ҳамкорӣ кунанд, то мӯҳлати тамоми моделҳои дохили бизнесро бо истифода аз феҳрист идора кунанд. Моделҳои омӯхташуда метавонанд аз ҷониби як олими маълумот ба феҳристи моделҳо бор карда шаванд.
Моделҳо пас аз ворид шудан ба феҳрист барои озмоиш, тасдиқ ва ҷобаҷогузорӣ дар истеҳсолот омода карда мешаванд. Илова бар ин, моделҳои омӯзонидашуда дар феҳристи моделҳо барои дастрасии зуд аз ҷониби ҳама гуна замима ё хидмати ҳамгирошуда нигоҳ дошта мешаванд.
Барои санҷидан, арзёбӣ ва татбиқи модел дар истеҳсолот, таҳиягарони нармафзор ва баррасикунандагон метавонанд ба зудӣ танҳо беҳтарин варианти моделҳои омӯзонидашударо эътироф ва интихоб кунанд (дар асоси меъёрҳои арзёбӣ).
14. Оё шумо дар бораи бартариҳои Феҳристи намунавӣ муфассал маълумот дода метавонед?
Инҳоянд чанд роҳе, ки реестри модели идоракунии давраи ҳаёти моделро содда мекунад:
- Барои осон кардани ҷойгиркунӣ, талаботҳои вақти корӣ ва метамаълумотро барои моделҳои омӯзонидаи худ захира кунед.
- Моделҳои омӯзонидашуда, ҷойгиршуда ва истеъфои шумо бояд дар як анбори мутамарказ ва ҷустуҷӯшаванда ба қайд гирифта, пайгирӣ ва нусхабардорӣ карда шаванд.
- Қубурҳои автоматикунонидашуда эҷод кунед, ки интиқол, омӯзиш ва ҳамгироии модели истеҳсолии шуморо таъмин мекунанд.
- Моделҳои нав омӯхташударо (ё моделҳои рақибро) дар муҳити намоишӣ бо моделҳое, ки ҳоло дар истеҳсолот кор мекунанд (моделҳои қаҳрамон) муқоиса кунед.
15. Метавонед техникаи Champion-Challenger-ро шарҳ диҳед?
Бо истифода аз техникаи Champion Challenger, қарорҳои гуногуни амалиётиро дар истеҳсолот озмоиш кардан мумкин аст. Шумо эҳтимол дар бораи санҷиши A/B дар заминаи маркетинг шунидаед.
Масалан, шумо метавонед ду сатри мавзӯъҳои ҷудогона нависед ва онҳоро ба таври тасодуфӣ ба демографии мақсадноки худ тақсим кунед, то сатҳи кушодаи маъракаи почтаи электрониро ба ҳадди аксар расонанд.
Система иҷрои почтаи электрониро (яъне, амали кушодани почтаи электронӣ) дар робита бо сатри мавзӯъ сабт мекунад ва ба шумо имкон медиҳад, ки сатҳи кушодаи ҳар як сатри мавзӯъро муқоиса кунед, то муайян кунед, ки кадоме аз ҳама самараноктар аст.
Champion-Challenger дар ин робита бо санҷиши A/B муқоиса карда мешавад. Шумо метавонед мантиқи тасмимгириро барои баҳодиҳии ҳар як натиҷа истифода баред ва яке аз самараноктаринро интихоб кунед, вақте ки шумо бо усулҳои гуногун озмоиш мекунед, то ба интихоб биёед.
Модели аз ҳама муваффақ бо қаҳрамон алоқаманд аст. Рақиби аввал ва рӯйхати мувофиқи рақибон ҳоло ҳама чизест, ки дар марҳилаи аввали иҷро ба ҷои қаҳрамон мавҷуд аст.
Чемпион аз ҷониби система барои иҷрои минбаъдаи кор интихоб карда мешавад.
Рақибон бо ҳамдигар муқобиланд. Чемпиони навро рақибе муайян мекунад, ки натиҷаҳои беҳтаринро ба даст меорад.
Вазифаҳое, ки дар раванди муқоисаи чемпион-челленджер иштирок мекунанд, дар зер муфассалтар оварда шудаанд:
- Арзёбии ҳар як модели рақиб.
- Арзёбии холҳои ниҳоӣ.
- Муқоисаи натиҷаҳои арзёбӣ барои муайян кардани рақиби ғолиб.
- Илова кардани чемпиони нав ба бойгонӣ
16. Барномаҳои сатҳи корхонаи давраи ҳаёти MLOps -ро тавсиф кунед?
Мо бояд омӯзиши мошинро ҳамчун як таҷрибаи такрорӣ қатъ кунем, то моделҳои омӯзиши мошинсозӣ ба истеҳсолот ворид шаванд. MLOps иттиҳоди муҳандисии нармафзор бо омӯзиши мошинсозӣ мебошад.
Натиҷаи анҷомшуда бояд чунин тасаввур карда шавад. Аз ин рӯ, рамзи маҳсулоти технологӣ бояд озмоиш, функсионалӣ ва модулӣ бошад.
MLOps дорои мӯҳлатест, ки бо ҷараёни омӯзиши анъанавии мошин муқоиса карда мешавад, ба истиснои он, ки модел дар раванд то истеҳсол нигоҳ дошта мешавад.
Муҳандисони MLOps пас аз он ба ин диққат медиҳанд, то боварӣ ҳосил кунанд, ки сифати модел дар истеҳсол он чизест, ки пешбинӣ шудааст.
Инҳоянд баъзе ҳолатҳои истифода барои якчанд технологияҳои MLOps:
- Реестрҳои намунавӣ: Ин ҳамон чизест, ки ба назар мерасад. Гурӯҳҳои калонтар моделҳои версияро дар феҳристҳои модел нигоҳ медоранд ва нигоҳ медоранд. Ҳатто бозгашт ба версияи қаблӣ як вариант аст.
- Дӯкони хусусиятҳо: Ҳангоми кор бо маҷмӯаҳои маълумоти калонтар, метавонанд версияҳои гуногуни маҷмӯи додаҳои таҳлилӣ ва зермаҷмӯаҳо барои вазифаҳои мушаххас вуҷуд дошта бошанд. Дӯкони хусусиятҳо як роҳи пешрафта ва лаззатбахши истифодаи кори омодасозии маълумот аз давраҳои қаблӣ ё аз дигар дастаҳо мебошад.
- Мағозаҳо барои метамаълумотҳо: Дар сурати бомуваффақият истифода шудани маълумоти сохторнашуда, ба монанди тасвир ва матн, назорат кардани метамаълумотҳо дар тамоми истеҳсолот муҳим аст.
хулоса
Дар хотир доштан муҳим аст, ки дар аксари ҳолатҳо мусоҳиба системаро меҷӯяд, дар ҳоле ки номзад роҳи ҳалро меҷӯяд.
Якум ба малакаҳои техникии шумо асос ёфтааст, дар ҳоле ки дуюмаш дар бораи усуле, ки шумо барои нишон додани салоҳияти худ истифода мекунед.
Ҳангоми посух додан ба саволҳои мусоҳибаи MLOps шумо бояд якчанд расмиёте вуҷуд дорад, то ба мусоҳиба беҳтар дарк кунад, ки шумо чӣ гуна баҳо додан ва ҳалли мушкилоти дар даст доштаро мехоҳед.
Консентратсияи онҳо нисбат ба реаксияи дуруст бештар ба реаксияи нодуруст аст. Ҳалли як ҳикояро нақл мекунад ва системаи шумо беҳтарин намунаи дониш ва қобилияти муоширати шумост.
Дин ва мазҳаб