Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
- 1. Ano ang ibig mong sabihin sa MLOps?
- 2. Paano naiiba ang mga data scientist, data engineer, at ML engineer sa isa't isa?
- 3. Ano ang pinagkaiba ng MLOps mula sa ModelOps at AIOps?
- 4. Maaari mo bang sabihin sa akin ang ilan sa mga benepisyo ng MLOps?
- 5. Maaari mo bang sabihin sa akin ang mga bahagi ng MLOps?
- 6. Anong mga panganib ang dulot ng paggamit ng data science?
- 7. Maaari mo bang ipaliwanag, ano ang model drift?
- 8. Ilang iba't ibang paraan ang maaaring ilapat sa mga MLO, sa iyong opinyon?
- 9. Ano ang naghihiwalay sa static na deployment sa dynamic na deployment?
- 10. Anong mga diskarte sa pagsubok sa produksyon ang alam mo?
- 11. Ano ang pinagkaiba ng pagpoproseso ng stream sa pagproseso ng batch?
- 12. Ano ang ibig mong sabihin sa Training Serving Skew?
- 13. Ano ang ibig mong sabihin sa Model Registry?
- 14. Maaari mo bang ipaliwanag ang mga benepisyo ng Model Registry?
- 15. Maaari mo bang ipaliwanag ang mga gawa ng Champion-Challenger technique?
- 16. Ilarawan ang mga aplikasyon sa antas ng enterprise ng lifecycle ng MLOps?
- Konklusyon
Mas madalas na gumagamit ang mga kumpanya ng mga umuusbong na teknolohiya tulad ng artificial intelligence (AI) at machine learning (ML) para pataasin ang accessibility ng publiko sa impormasyon at mga serbisyo.
Ang mga teknolohiyang ito ay lalong ginagamit sa iba't ibang sektor, kabilang ang pagbabangko, pananalapi, tingian, pagmamanupaktura, at maging ang pangangalaga sa kalusugan.
Ang mga data scientist, machine learning engineer, at engineer sa artificial intelligence ay in demand mula sa dumaraming kumpanya.
Alam ang posible machine learning Ang mga tanong sa panayam sa operasyon na maaaring ibigay sa iyo ng pagkuha ng mga manager at recruiter ay mahalaga kung gusto mong magtrabaho sa mga field ng ML o MLOps.
Maaari mong malaman kung paano tumugon sa ilan sa mga tanong sa panayam ng MLOps sa post na ito habang nagsusumikap ka para makuha ang iyong pinapangarap na trabaho.
1. Ano ang ibig mong sabihin sa MLOps?
Ang paksa ng pagpapatakbo ng mga modelo ng ML ay ang focus ng MLOps, na kilala rin bilang Machine Learning Operations, isang umuunlad na larangan sa loob ng mas pangunahing AI/DS/ML arena.
Ang pangunahing layunin ng diskarte at kultura ng software engineering na kilala bilang MLOps ay ang pagsamahin ang paglikha ng mga modelo ng machine learning/data science at ang kanilang kasunod na operationalization (Ops).
Ang mga maginoo na DevOps at MLOps ay may ilang partikular na pagkakatulad, gayunpaman, malaki rin ang pagkakaiba ng MLOps sa tradisyonal na DevOps.
Nagdaragdag ang MLOps ng bagong layer ng pagiging kumplikado sa pamamagitan ng pagtuon sa data, samantalang pangunahing nakatuon ang DevOps sa pagpapatakbo ng code at mga paglabas ng software na hindi maaaring maging stateful.
Ang kumbinasyon ng ML, Data, at Ops ang nagbibigay sa MLOps ng karaniwang pangalan nito (machine learning, data engineering, at DevOps).
2. Paano naiiba ang mga data scientist, data engineer, at ML engineer sa isa't isa?
Nag-iiba ito, sa palagay ko, depende sa kompanya. Ang kapaligiran para sa transportasyon at pagbabago ng data, pati na rin ang imbakan nito, ay binuo ng mga inhinyero ng data.
Ang mga data scientist ay mga dalubhasa sa paggamit ng mga siyentipiko at istatistikal na diskarte upang pag-aralan ang data at gumawa ng mga konklusyon, kabilang ang paggawa ng mga hula tungkol sa pag-uugali sa hinaharap batay sa mga uso na kasalukuyang nasa lugar.
Ang mga inhinyero ng software ay nag-aaral ng mga operasyon at namamahala sa imprastraktura ng pag-deploy ilang taon na ang nakararaan. Ang mga koponan ng Ops, sa kabilang banda, ay nag-aaral ng pag-unlad habang ginagamit ang imprastraktura bilang isang code. Isang posisyon sa DevOps ang ginawa ng dalawang stream na ito.
Ang MLOps ay nasa parehong kategorya bilang Data Scientist at Data Engineer. Ang mga inhinyero ng data ay nakakakuha ng kaalaman tungkol sa imprastraktura na kailangan upang suportahan ang mga lifecycle ng modelo at lumikha ng mga pipeline para sa patuloy na pagsasanay.
Sinisikap ng mga data scientist na bumuo ng kanilang pag-deploy ng modelo at mga kakayahan sa pagmamarka.
Ang isang production-grade data pipeline ay binuo ng mga ML engineer na gumagamit ng imprastraktura na nagpapalit ng raw data sa input na kailangan ng isang data science model, nagho-host at nagpapatakbo ng modelo, at naglalabas ng scored dataset sa downstream system.
Parehong may kakayahang maging ML engineer ang mga data engineer at data scientist.
3. Ano ang pinagkaiba ng MLOps mula sa ModelOps at AIOps?
Kapag gumagawa ng end-to-end algorithm ng pag-aaral ng machine, MLOps ay isang DevOps application na kinabibilangan ng pagkolekta ng data, data pre-processing, paggawa ng modelo, pag-deploy ng modelo sa produksyon, pagsubaybay sa modelo sa produksyon, at pana-panahong pag-upgrade ng modelo.
Ang paggamit ng DevOps sa pangangasiwa sa buong pagpapatupad ng anumang mga algorithm, gaya ng Rule-Based Models, ay kilala bilang ModelOps.
AIOps ay gumagamit ng mga prinsipyo ng DevOps upang lumikha ng mga AI app mula sa simula.
4. Maaari mo bang sabihin sa akin ang ilan sa mga benepisyo ng MLOps?
- Ang mga data scientist at mga developer ng MLOps ay maaaring mabilis na muling magpatakbo ng mga pagsubok upang matiyak na ang mga modelo ay sinanay at nasuri nang naaangkop dahil ang MLOps ay tumutulong sa pag-automate ng lahat o karamihan sa mga gawain/hakbang sa MDLC (model development lifecycle). Karagdagang mga pahintulot data at bersyon ng modelo.
- Ang pagsasabuhay ng mga ideya sa MLOps ay nagbibigay-daan sa Mga Data Engineer at Data Scientist na magkaroon ng walang limitasyong pag-access sa mga nilinang at na-curate na mga dataset, na mabilis na nagpapabilis sa pagbuo ng mga modelo.
- Ang mga data scientist ay makakabawi sa modelong gumanap nang mas mahusay kung ang kasalukuyang pag-ulit ay hindi tumutugma sa mga inaasahan salamat sa kakayahang magkaroon ng mga modelo at dataset na bersyon, na makabuluhang magpapahusay sa modelo ng audit trail.
- Dahil ang mga pamamaraan ng MLOps ay lubos na umaasa sa DevOps, isinasama rin nila ang ilang mga konsepto ng CI/CD, na nagpapahusay sa kalidad at pagiging maaasahan ng code.
5. Maaari mo bang sabihin sa akin ang mga bahagi ng MLOps?
Disenyo: Lubos na kasama sa mga MLO ang pag-iisip ng disenyo. Simula sa likas na katangian ng isyu, pagsubok ng mga hypotheses, arkitektura, at pag-deploy
Modelo ng gusali: Ang pagsubok at pagpapatunay ng modelo ay bahagi ng hakbang na ito, kasama ang mga pipeline ng data engineering at pag-eeksperimento upang i-set up ang pinakamahusay na mga system ng machine learning.
Mga Operasyon : Dapat ipatupad ang modelo bilang bahagi ng mga operasyon at patuloy na sinusuri at sinusuri. Ang mga proseso ng CI/CD ay sinusubaybayan at nagsimulang gumamit ng isang tool sa orkestrasyon.
6. Anong mga panganib ang dulot ng paggamit ng data science?
- Mahirap sukatin ang modelo sa buong kumpanya.
- Nang walang babala, ang modelo ay nagsasara at huminto sa paggana.
- Kadalasan, ang katumpakan ng mga modelo ay lumalala sa paglipas ng panahon.
- Gumagawa ang modelo ng mga hindi tumpak na hula batay sa isang partikular na obserbasyon na hindi na masusuri pa.
- Dapat ding panatilihin ng mga data scientist ang mga modelo, ngunit mahal ang mga ito.
- Maaaring gamitin ang mga MLO para mabawasan ang mga panganib na ito.
7. Maaari mo bang ipaliwanag, ano ang model drift?
Kapag ang pagganap ng inference phase ng isang modelo (gamit ang real-world na data) ay lumala mula sa pagganap ng yugto ng pagsasanay nito, ito ay kilala bilang model drift, na kilala rin bilang idea drift (gamit ang historikal, may label na data).
Ang pagganap ng modelo ay baluktot kumpara sa mga yugto ng pagsasanay at paghahatid, kaya tinawag na "train/serve skew."
Maraming mga kadahilanan, kabilang ang:
- Ang pangunahing paraan ng pamamahagi ng data ay nabago.
- Ang pagsasanay ay nakatuon sa isang maliit na bilang ng mga kategorya, gayunpaman, ang isang pagbabago sa kapaligiran na naganap lamang ay nagdagdag ng isa pang lugar.
- Sa mga kahirapan sa NLP, ang totoong-mundo na data ay may di-proporsyonal na mas malaking bilang ng mga token ng numero kaysa sa data ng pagsasanay.
- Ang mga hindi inaasahang pangyayari, gaya ng isang modelong binuo sa data bago ang COVID na hinuhulaan na magiging mas malala ang performance sa data na nakolekta sa panahon ng epidemya ng COVID-19.
Ang patuloy na pagsubaybay sa pagganap ng modelo ay palaging kinakailangan upang matukoy ang drift ng modelo.
Ang pag-retraining ng modelo ay halos palaging kinakailangan bilang isang lunas kapag may patuloy na pagbaba sa pagganap ng modelo; ang dahilan ng pagbaba ay dapat matukoy at nararapat na mga pamamaraan ng paggamot ay dapat gamitin.
8. Ilang iba't ibang paraan ang maaaring ilapat sa mga MLO, sa iyong opinyon?
Mayroong tatlong mga pamamaraan para sa pagsasabuhay ng mga MLO:
MLOps level 0 (Manual na Proseso): Sa antas na ito, ang lahat ng hakbang—kabilang ang paghahanda ng data, pagsusuri, at pagsasanay—ay manual na isinasagawa. Ang bawat yugto ay dapat na isagawa nang manu-mano, pati na rin ang paglipat mula sa isa hanggang sa susunod.
Ang pinagbabatayan ay ang iyong data science team ay namamahala lamang ng isang maliit na bilang ng mga modelo na hindi madalas na ina-update.
Bilang resulta, walang Continuous Integration (CI) o Continuous Deployment (CD), at ang pagsubok sa code ay karaniwang isinasama sa script execution o notebook execution, na may deployment na nagaganap sa isang microservice na may REST API.
MLOps level 1 (automation ng ML pipeline): Sa pamamagitan ng pag-automate ng proseso ng ML, ang layunin ay patuloy na sanayin ang modelo (CT). Magagawa mo ang tuluy-tuloy na paghahatid ng serbisyo sa hula ng modelo sa ganitong paraan.
Tinitiyak ng aming deployment ng isang buong pipeline ng pagsasanay na ang modelo ay awtomatikong sinanay sa produksyon na gumagamit ng bagong data batay sa mga aktibong pipeline trigger.
MLOps level 2 (automation ng CI/CD pipeline): Napupunta ito ng isang hakbang sa itaas ng antas ng MLOps. Ang isang malakas na automated CI/CD system ay kinakailangan kung gusto mong i-update ang mga pipeline sa produksyon nang mabilis at mapagkakatiwalaan:
- Lumilikha ka ng source code at nagsagawa ng maraming pagsubok sa buong yugto ng CI. Ang mga package, executable, at artifact ay ang mga output ng stage, na ide-deploy sa ibang pagkakataon.
- Ang mga artifact na nilikha ng yugto ng CI ay na-deploy sa target na kapaligiran sa panahon ng hakbang sa CD. Ang isang naka-deploy na pipeline na may binagong pagpapatupad ng modelo ay ang output ng yugto.
- Bago magsimula ang pipeline ng bagong pag-ulit ng eksperimento, dapat pa ring gawin ng mga data scientist nang manu-mano ang yugto ng pagsusuri ng data at modelo.
9. Ano ang naghihiwalay sa static na deployment sa dynamic na deployment?
Ang modelo ay sinanay offline para sa Static Deployment. Sa madaling salita, sinasanay namin ang modelo nang tumpak nang isang beses at pagkatapos ay ginagamit ito nang ilang sandali. Pagkatapos na sanayin nang lokal ang modelo, ito ay iniimbak at ipinapadala sa server upang magamit upang makagawa ng mga real-time na hula.
Ang modelo ay ipinamahagi bilang mai-install na software ng application. isang programa na nagbibigay-daan para sa batch scoring ng mga kahilingan, bilang isang paglalarawan.
Ang modelo ay sinanay online para sa Dynamic na Deployment. Iyon ay, ang bagong data ay patuloy na idinaragdag sa system, at ang modelo ay patuloy na ina-update upang matugunan ito.
Bilang resulta, maaari kang gumawa ng mga hula gamit ang isang server on demand. Pagkatapos nito, ginagamit ang modelo sa pamamagitan ng pagbibigay bilang isang endpoint ng API na tumutugon sa mga query ng user, gamit ang isang web framework tulad ng Flask o FastAPI.
10. Anong mga diskarte sa pagsubok sa produksyon ang alam mo?
Pagsubok sa Batch: Sa pamamagitan ng pagsasagawa ng pagsubok sa isang setting na iba sa kapaligiran ng pagsasanay nito, bini-verify nito ang modelo. Gamit ang mga sukatan na pinili, gaya ng katumpakan, RMSE, atbp., ginagawa ang batch testing sa isang pangkat ng mga sample ng data upang i-verify ang inference ng modelo.
Maaaring isagawa ang batch testing sa iba't ibang computing platform, gaya ng test server, remote server, o cloud. Karaniwan, ang modelo ay ibinibigay bilang isang serialized na file, na na-load bilang isang bagay at hinuhulaan mula sa data ng pagsubok.
Pagsubok na A / B: Madalas itong ginagamit para sa pagsusuri ng mga kampanya sa marketing gayundin para sa disenyo ng mga serbisyo (mga website, mobile application, atbp.).
Batay sa kumpanya o mga operasyon, ginagamit ang mga istatistikal na diskarte upang pag-aralan ang mga resulta ng pagsubok sa A/B upang magpasya kung aling modelo ang mas mahusay na gaganap sa produksyon. Karaniwan, ang pagsubok sa A/B ay ginagawa sa sumusunod na paraan:
- Ang live o real-time na data ay nahahati o naka-segment sa dalawang set, Set A at Set B.
- Ipinapadala ang data ng Set A sa lumang modelo, habang ang data ng Set B ay ipinapadala sa na-update na modelo.
- Depende sa kaso o proseso ng paggamit ng negosyo, maraming mga istatistikal na diskarte ang maaaring gamitin upang suriin ang pagganap ng modelo (halimbawa, katumpakan, katumpakan, atbp.) upang matukoy kung ang bagong modelo (modelo B) ay higit na mahusay sa lumang modelo (modelo A).
- Nagsasagawa kami ng statistical hypothesis testing: Sinasabi ng null hypothesis na ang bagong modelo ay walang epekto sa average na halaga ng mga indicator ng negosyo na sinusubaybayan. Ayon sa alternatibong hypothesis, pinapataas ng bagong modelo ang average na halaga ng mga indicator ng pagsubaybay sa negosyo.
- Panghuli, tinatasa namin kung nagreresulta ang bagong modelo sa isang makabuluhang pagpapabuti sa ilang partikular na KPI ng negosyo.
Isang anino o yugto ng pagsubok: Ang isang modelo ay sinusuri sa isang duplicate ng isang kapaligiran ng produksyon bago gamitin sa produksyon (staging environment).
Ito ay mahalaga para sa pagtukoy sa pagganap ng modelo gamit ang real-time na data at pagpapatunay sa katatagan ng modelo. ay isinasagawa sa pamamagitan ng paghihinuha ng parehong data bilang pipeline ng produksyon at paghahatid ng binuong sangay o isang modelo na susuriin sa isang staging server.
Ang tanging disbentaha ay walang mga pagpipilian sa negosyo ang gagawin sa staging server o makikita ng mga end user bilang resulta ng development branch.
Ang katatagan at pagganap ng modelo ay susuriin ayon sa istatistika gamit ang mga resulta ng kapaligiran sa pagtatanghal gamit ang mga naaangkop na sukatan.
11. Ano ang pinagkaiba ng pagpoproseso ng stream sa pagproseso ng batch?
Maaari naming manipulahin ang mga katangian na ginagamit namin upang makagawa ng aming mga real-time na pagtataya gamit ang dalawang paraan ng pagproseso: batch at stream.
Batch na proseso mga tampok mula sa isang naunang punto sa oras para sa isang partikular na bagay, na pagkatapos ay ginagamit upang bumuo ng mga real-time na hula.
- Dito, nagagawa naming magsagawa ng masinsinang pagkalkula ng feature offline at inihanda ang data para sa mabilis na hinuha.
- Ang mga tampok, gayunpaman, isang edad mula noong sila ay paunang natukoy sa nakaraan. Ito ay maaaring isang malaking disbentaha kung ang iyong pagbabala ay batay sa mga kamakailang pangyayari. (Halimbawa, pagtukoy sa mga mapanlinlang na transaksyon sa lalong madaling panahon.)
Sa malapit na real-time, streaming na mga tampok para sa isang partikular na entity, ang hinuha ay isinasagawa sa pagpoproseso ng stream sa isang naibigay na hanay ng mga input.
- Dito, sa pamamagitan ng pagbibigay sa modelo ng real-time, streaming na mga feature, makakakuha tayo ng mas tumpak na mga hula.
- Gayunpaman, kinakailangan ang karagdagang imprastraktura para sa pagpoproseso ng stream at upang mapanatili ang mga stream ng data (Kafka, Kinesis, atbp). (Apache Flink, Beam, atbp.)
12. Ano ang ibig mong sabihin sa Training Serving Skew?
Ang pagkakaiba sa pagitan ng pagganap kapag naghahain at pagganap sa panahon ng pagsasanay ay kilala bilang ang training-serving skew. Ang skew na ito ay maaaring maimpluwensyahan ng mga sumusunod na kadahilanan:
- Isang pagkakaiba sa kung paano mo pinangangasiwaan ang data sa pagitan ng mga pipeline para sa paghahatid at pagsasanay.
- Isang pagbabago sa data mula sa iyong pagsasanay patungo sa iyong serbisyo.
- Isang feedback channel sa pagitan ng iyong algorithm at modelo.
13. Ano ang ibig mong sabihin sa Model Registry?
Ang Model Registry ay isang sentral na repository kung saan maaaring mag-publish ang mga tagalikha ng modelo ng mga modelong angkop para sa paggamit sa produksyon.
Maaaring makipagtulungan ang mga developer sa iba pang mga team at stakeholder para pamahalaan ang haba ng buhay ng lahat ng modelo sa loob ng negosyo gamit ang registry. Ang mga sinanay na modelo ay maaaring i-upload sa registry ng modelo ng isang data scientist.
Ang mga modelo ay inihanda para sa pagsubok, pagpapatunay, at pag-deploy sa produksyon kapag sila ay nasa rehistro. Bukod pa rito, ang mga sinanay na modelo ay iniimbak sa mga rehistro ng modelo para sa mabilis na pag-access ng anumang pinagsamang aplikasyon o serbisyo.
Upang subukan, suriin, at i-deploy ang modelo sa produksyon, mga developer ng software at mabilis na makikilala at mapipili ng mga tagasuri ang pinakamahusay na bersyon ng mga sinanay na modelo (batay sa pamantayan sa pagsusuri).
14. Maaari mo bang ipaliwanag ang mga benepisyo ng Model Registry?
Ang mga sumusunod ay ilang mga paraan na pina-streamline ng model registry ang pamamahala ng lifecycle ng modelo:
- Upang gawing mas madali ang pag-deploy, i-save ang mga kinakailangan sa runtime at metadata para sa iyong mga sinanay na modelo.
- Ang iyong mga sinanay, na-deploy, at mga retiradong modelo ay dapat na nakarehistro, subaybayan, at na-bersyon sa isang sentralisadong, mahahanap na imbakan.
- Gumawa ng mga awtomatikong pipeline na nagbibigay-daan sa tuluy-tuloy na paghahatid, pagsasanay, at pagsasama ng iyong modelo ng produksyon.
- Ihambing ang mga bagong sinanay na modelo (o mga modelo ng challenger) sa staging environment sa mga modelong kasalukuyang gumagana sa produksyon (champion models).
15. Maaari mo bang ipaliwanag ang mga gawa ng Champion-Challenger technique?
Posible na subukan ang iba't ibang mga desisyon sa pagpapatakbo sa paggawa gamit ang isang Champion Champion Technique. Marahil ay narinig mo na ang tungkol sa pagsubok sa A/B sa konteksto ng marketing.
Halimbawa, maaari kang magsulat ng dalawang natatanging linya ng paksa at ipamahagi ang mga ito nang random sa iyong target na demograpiko upang ma-maximize ang bukas na rate para sa isang email campaign.
Ang system ay nagla-log ng pagganap ng isang email (ibig sabihin, email open action) kaugnay sa linya ng paksa nito, na nagbibigay-daan sa iyong paghambingin ang bukas na rate ng bawat linya ng paksa upang matukoy kung alin ang pinakaepektibo.
Ang Champion-Challenger ay maihahambing sa A/B testing sa bagay na ito. Maaari mong gamitin ang lohika ng pagpapasya upang suriin ang bawat kinalabasan at piliin ang pinakaepektibo habang nag-eeksperimento ka sa iba't ibang paraan upang makapili.
Ang pinakamatagumpay na modelo ay nauugnay sa kampeon. Ang unang naghamon at ang magkatugmang listahan ng mga naghahamon ay ngayon ang lahat na naroroon sa unang yugto ng pagpapatupad sa halip na ang kampeon.
Ang kampeon ay pinili ng system para sa karagdagang mga pagpapatupad ng hakbang sa trabaho.
Ang mga humahamon ay kaibahan sa isa't isa. Ang bagong kampeon ay pagkatapos ay tinutukoy ng naghamon na gumagawa ng pinakamahusay na mga resulta.
Ang mga gawaing kasangkot sa proseso ng paghahambing ng champion-challenger ay nakalista sa ibaba nang mas detalyado:
- Pagsusuri sa bawat isa sa mga karibal na modelo.
- Pagtatasa ng mga huling marka.
- Paghahambing ng mga resulta ng pagsusuri upang maitatag ang nanalong naghahamon.
- Pagdaragdag ng sariwang kampeon sa archive
16. Ilarawan ang mga aplikasyon sa antas ng enterprise ng lifecycle ng MLOps?
Kailangan nating ihinto ang pagsasaalang-alang sa machine learning bilang isang umuulit na eksperimento lamang upang makapasok sa produksyon ang mga modelo ng machine learning. Ang MLOps ay ang unyon ng software engineering na may machine learning.
Ang natapos na resulta ay dapat isipin na ganoon. Samakatuwid, ang code para sa isang teknolohikal na produkto ay kailangang masuri, gumagana, at modular.
Ang MLOps ay may habang-buhay na maihahambing sa isang kumbensyonal na daloy ng pag-aaral ng makina, maliban na ang modelo ay pinananatili sa proseso hanggang sa produksyon.
Pagkatapos ay bantayan ito ng MLOps Engineers upang matiyak na ang kalidad ng modelo sa produksyon ay kung ano ang nilalayon.
Narito ang ilang mga kaso ng paggamit para sa ilan sa mga teknolohiya ng MLOps:
- Mga Rehistro ng Modelo: Ito ay kung ano ang nakikita. Ang mga malalaking koponan ay nag-iimbak at nagpapanatili ng pagsubaybay sa mga modelo ng bersyon sa mga rehistro ng modelo. Kahit na ang pagbabalik sa nakaraang bersyon ay isang opsyon.
- Feature Store: Kapag nakikitungo sa mas malalaking data set, maaaring mayroong natatanging bersyon ng analytical dataset at subset para sa mga partikular na gawain. Ang isang feature store ay isang makabagong paraan upang magamit ang gawaing paghahanda ng data mula sa mga naunang pagtakbo o mula rin sa iba pang mga team.
- Mga Tindahan para sa Metadata: Napakahalaga na subaybayan nang tama ang metadata sa buong produksyon kung ang hindi nakabalangkas na data, tulad ng data ng larawan at teksto, ay matagumpay na gagamitin.
Konklusyon
Napakahalagang tandaan na, sa karamihan ng mga kaso, ang tagapanayam ay naghahanap ng isang sistema, samantalang ang kandidato ay naghahanap ng solusyon.
Ang una ay batay sa iyong mga teknikal na kasanayan, habang ang pangalawa ay tungkol sa paraan na iyong ginagamit upang ipakita ang iyong kakayahan.
Mayroong ilang mga pamamaraan na dapat mong gawin kapag tumutugon sa mga tanong sa panayam ng MLOps upang matulungan ang tagapanayam na mas maunawaan kung paano mo nilalayong tasahin at tugunan ang problemang nasa kamay.
Ang kanilang konsentrasyon ay higit pa sa hindi tamang reaksyon kaysa sa tama. Ang isang solusyon ay nagsasabi ng isang kuwento, at ang iyong system ay ang pinakamahusay na paglalarawan ng iyong kaalaman at kapasidad para sa komunikasyon.
Mag-iwan ng Sagot