کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
- 1. MLOps سے آپ کا کیا مطلب ہے؟
- 2. ڈیٹا سائنسدان، ڈیٹا انجینئرز، اور ML انجینئر ایک دوسرے سے کیسے مختلف ہوتے ہیں؟
- 3. MLOps کو ModelOps اور AIOps سے کیا فرق ہے؟
- 4. کیا آپ مجھے MLOps کے کچھ فوائد بتا سکتے ہیں؟
- 5. کیا آپ مجھے MLOps کے اجزاء بتا سکتے ہیں؟
- 6. ڈیٹا سائنس کے استعمال سے کیا خطرات لاحق ہوتے ہیں؟
- 7. کیا آپ وضاحت کر سکتے ہیں، ماڈل ڈرفٹ کیا ہے؟
- 8. آپ کی رائے میں MLOps کو کتنے مختلف طریقوں سے لاگو کیا جا سکتا ہے؟
- 9. جامد تعیناتی کو متحرک تعیناتی سے کیا الگ کرتا ہے؟
- 10. آپ کن پروڈکشن ٹیسٹنگ تکنیکوں سے واقف ہیں؟
- 11. بیچ پروسیسنگ سے اسٹریم پروسیسنگ میں کیا فرق ہے؟
- 12. ٹریننگ سرونگ سکیو سے آپ کا کیا مطلب ہے؟
- 13. ماڈل رجسٹری سے آپ کی کیا مراد ہے؟
- 14. کیا آپ ماڈل رجسٹری کے فوائد کی وضاحت کر سکتے ہیں؟
- 15. کیا آپ چیمپیئن چیلنجر تکنیک کے کام کی وضاحت کر سکتے ہیں؟
- 16. MLOps لائف سائیکل کے انٹرپرائز لیول ایپلی کیشنز کی وضاحت کریں؟
- نتیجہ
کمپنیاں ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز جیسے مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) کو معلومات اور خدمات تک عوام کی رسائی بڑھانے کے لیے کثرت سے استعمال کر رہی ہیں۔
یہ ٹیکنالوجیز تیزی سے مختلف شعبوں میں استعمال ہو رہی ہیں، بشمول بینکنگ، فنانس، ریٹیل، مینوفیکچرنگ، اور یہاں تک کہ صحت کی دیکھ بھال۔
ڈیٹا سائنسدانوں، مشین لرننگ انجینئرز، اور مصنوعی ذہانت میں انجینئرز کی کمپنیوں کی بڑھتی ہوئی تعداد سے مانگ ہے۔
ممکن جاننا مشین لرننگ اگر آپ ML یا MLOps کے شعبوں میں کام کرنا چاہتے ہیں تو آپریشن انٹرویو کے سوالات جو مینیجرز اور بھرتی کرنے والوں کی خدمات حاصل کرنا آپ کے لیے ضروری ہیں۔
آپ اس پوسٹ میں MLOps کے انٹرویو کے کچھ سوالات کا جواب دینے کا طریقہ سیکھ سکتے ہیں جب آپ اپنے خوابوں کی نوکری حاصل کرنے کے لیے کام کرتے ہیں۔
1. MLOps سے آپ کا کیا مطلب ہے؟
ایم ایل ماڈلز کو چلانے کا موضوع ایم ایل او پیز کی توجہ کا مرکز ہے، جسے مشین لرننگ آپریشنز بھی کہا جاتا ہے، جو زیادہ بڑے AI/DS/ML میدان میں ترقی پذیر میدان ہے۔
سافٹ ویئر انجینئرنگ اپروچ اور کلچر جو MLOps کے نام سے جانا جاتا ہے کا بنیادی مقصد مشین لرننگ/ڈیٹا سائنس ماڈلز کی تخلیق اور ان کے بعد کے آپریشنلائزیشن (Ops) کو مربوط کرنا ہے۔
روایتی DevOps اور MLOps کچھ مماثلت رکھتے ہیں، تاہم، MLOps بھی روایتی DevOps سے بہت مختلف ہیں۔
MLOps ڈیٹا پر توجہ مرکوز کر کے پیچیدگی کی ایک نئی پرت کا اضافہ کرتا ہے، جبکہ DevOps بنیادی طور پر کوڈ اور سافٹ ویئر ریلیز کو فعال کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے جو ریاستی نہیں ہو سکتے۔
ML، Data، اور Ops کا امتزاج وہی ہے جو MLOps کو اس کا عام نام (مشین لرننگ، ڈیٹا انجینئرنگ، اور DevOps) دیتا ہے۔
2. ڈیٹا سائنسدان، ڈیٹا انجینئرز، اور ML انجینئر ایک دوسرے سے کیسے مختلف ہوتے ہیں؟
یہ میری رائے میں، فرم کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے۔ ڈیٹا کی نقل و حمل اور تبدیلی کے لیے ماحول، نیز اس کا ذخیرہ، ڈیٹا انجینئرز کے ذریعے بنایا گیا ہے۔
ڈیٹا سائنسدان اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے اور نتائج اخذ کرنے کے لیے سائنسی اور شماریاتی تکنیکوں کو استعمال کرنے کے ماہر ہوتے ہیں، جس میں ان رجحانات کی بنیاد پر مستقبل کے رویے کے بارے میں پیشن گوئی کرنا بھی شامل ہے جو اب موجود ہیں۔
سافٹ ویئر انجینئر کچھ سال پہلے آپریشنز کا مطالعہ کر رہے تھے اور تعیناتی کے بنیادی ڈھانچے کا انتظام کر رہے تھے۔ دوسری طرف آپریشنز ٹیمیں بنیادی ڈھانچے کو بطور ضابطہ استعمال کرتے ہوئے ترقی کا مطالعہ کر رہی تھیں۔ ایک DevOps پوزیشن ان دو اسٹریمز کے ذریعہ تیار کی گئی تھی۔
MLOps اسی زمرے میں ہے۔ ڈیٹا سائنسدان اور ڈیٹا انجینئر۔ ڈیٹا انجینئرز ماڈل لائف سائیکل کو سپورٹ کرنے اور جاری تربیت کے لیے پائپ لائنز بنانے کے لیے درکار بنیادی ڈھانچے کے بارے میں علم حاصل کر رہے ہیں۔
ڈیٹا سائنسدان اپنی ماڈل کی تعیناتی اور اسکورنگ کی صلاحیتوں کو تیار کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔
ایک پروڈکشن گریڈ ڈیٹا پائپ لائن ML انجینئرز نے انفراسٹرکچر کو استعمال کرتے ہوئے بنائی ہے جو خام ڈیٹا کو ڈیٹا سائنس ماڈل کے لیے درکار ان پٹ میں تبدیل کرتا ہے، ماڈل کو ہوسٹ کرتا اور چلاتا ہے، اور اسکور شدہ ڈیٹا سیٹ کو ڈاون اسٹریم سسٹم میں آؤٹ پٹ کرتا ہے۔
ڈیٹا انجینئر اور ڈیٹا سائنسدان دونوں ایم ایل انجینئر بننے کے اہل ہیں۔
3. MLOps کو ModelOps اور AIOps سے کیا فرق ہے؟
آخر سے آخر تک تعمیر کرتے وقت مشین لرننگ الگورتھم، MLOps ایک DevOps ایپلی کیشن ہے جس میں ڈیٹا اکٹھا کرنا، ڈیٹا پری پروسیسنگ، ماڈل کی تخلیق، پروڈکشن میں ماڈل کی تعیناتی، پروڈکشن میں ماڈل کی نگرانی، اور ماڈل کا متواتر اپ گریڈ شامل ہے۔
کسی بھی الگورتھم کے مکمل نفاذ کو سنبھالنے میں DevOps کا استعمال، جیسا کہ Rule-based Models، ModelOps کے نام سے جانا جاتا ہے۔
اے آئی او ایس شروع سے AI ایپس بنانے کے لیے DevOps اصولوں کا فائدہ اٹھا رہا ہے۔
4. کیا آپ مجھے MLOps کے کچھ فوائد بتا سکتے ہیں؟
- ڈیٹا سائنسدان اور MLOps کے ڈویلپرز اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ٹرائلز کو دوبارہ چلا سکتے ہیں کہ ماڈلز کو تربیت یافتہ اور مناسب طریقے سے جانچا جائے کیونکہ MLOps MDLC (ماڈل ڈویلپمنٹ لائف سائیکل) میں تمام یا زیادہ تر کاموں/اقدامات کو خودکار کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اضافی طور پر اجازت دیتا ہے۔ ڈیٹا اور ماڈل ورژن.
- MLOps کے آئیڈیاز کو عملی جامہ پہنانے سے ڈیٹا انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کو قابل بناتا ہے کہ وہ کاشت شدہ اور کیوریٹ شدہ ڈیٹاسیٹس تک غیر محدود رسائی حاصل کر سکیں، جو ماڈلز کی ترقی میں تیزی سے اضافہ کرتا ہے۔
- ڈیٹا سائنسدان اس ماڈل پر واپس آسکیں گے جس نے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے اگر موجودہ تکرار توقعات پر پورا نہیں اترتی ہے جس کی بدولت ماڈلز اور ڈیٹاسیٹس کو ورژن بنانے کی صلاحیت ہے، جو ماڈل آڈٹ ٹریل کو نمایاں طور پر بڑھا دے گی۔
- چونکہ MLOps کے طریقے DevOps پر مضبوطی سے انحصار کرتے ہیں، اس لیے ان میں متعدد CI/CD تصورات بھی شامل ہوتے ہیں، جو کوڈ کا معیار اور انحصار.
5. کیا آپ مجھے MLOps کے اجزاء بتا سکتے ہیں؟
ڈیزائن: MLOps میں بہت زیادہ ڈیزائن سوچ شامل ہے۔ مسئلے کی نوعیت کے ساتھ شروع کرتے ہوئے، مفروضوں، فن تعمیر، اور تعیناتی کی جانچ کرنا
ماڈل بلڈنگ: ماڈل ٹیسٹنگ اور توثیق اس مرحلے کا حصہ ہیں، ڈیٹا انجینئرنگ پائپ لائنز اور بہترین مشین لرننگ سسٹم قائم کرنے کے تجربات کے ساتھ۔
آپریشنز: ماڈل کو آپریشنز کے حصے کے طور پر لاگو کیا جانا چاہیے اور مسلسل جانچ پڑتال اور جانچ کی جانی چاہیے۔ پھر CI/CD کے عمل کی نگرانی کی جاتی ہے اور آرکیسٹریشن ٹول کا استعمال شروع کیا جاتا ہے۔
6. ڈیٹا سائنس کے استعمال سے کیا خطرات لاحق ہوتے ہیں؟
- پوری کمپنی میں ماڈل کی پیمائش کرنا مشکل ہے۔
- انتباہ کے بغیر، ماڈل بند ہو جاتا ہے اور کام کرنا بند کر دیتا ہے۔
- زیادہ تر، ماڈلز کی درستگی وقت کے ساتھ ساتھ خراب ہوتی جاتی ہے۔
- ماڈل ایک مخصوص مشاہدے کی بنیاد پر غلط پیش گوئیاں کرتا ہے جس کا مزید جائزہ نہیں لیا جا سکتا۔
- ڈیٹا سائنسدانوں کو ماڈلز کو بھی برقرار رکھنا چاہئے، لیکن وہ مہنگے ہیں۔
- MLOps کو ان خطرات کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
7. کیا آپ وضاحت کر سکتے ہیں، ماڈل ڈرفٹ کیا ہے؟
جب کسی ماڈل کی انفرنس فیز پرفارمنس (حقیقی دنیا کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے) اس کی ٹریننگ فیز کی کارکردگی سے خراب ہوتی ہے، تو اسے ماڈل ڈرفٹ کے نام سے جانا جاتا ہے، جسے آئیڈیا ڈرفٹ بھی کہا جاتا ہے (تاریخی، لیبل والے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے)۔
ٹریننگ اور سرونگ کے مراحل کے مقابلے میں ماڈل کی کارکردگی متزلزل ہے، اس لیے اس کا نام "ٹرین/سرو سکیو" ہے۔
متعدد عوامل، بشمول:
- ڈیٹا کی تقسیم کا بنیادی طریقہ بدل گیا ہے۔
- تربیت نے بہت کم زمروں پر توجہ مرکوز کی، تاہم، حال ہی میں رونما ہونے والی ماحولیاتی تبدیلی نے ایک اور شعبے کا اضافہ کیا۔
- NLP کی مشکلات میں، حقیقی دنیا کے اعداد و شمار میں تربیتی ڈیٹا کے مقابلے غیر متناسب طور پر زیادہ تعداد والے ٹوکن ہوتے ہیں۔
- غیر متوقع واقعات، جیسے کہ COVID-19 کی وبا کے دوران جمع کیے گئے ڈیٹا پر پہلے سے COVID-XNUMX ڈیٹا پر تیار کردہ ماڈل کی پیش گوئی کی جا رہی ہے۔
ماڈل کی کارکردگی کو مسلسل مانیٹر کرنے کے لیے ہمیشہ ماڈل ڈرفٹ کی شناخت کی ضرورت ہوتی ہے۔
جب ماڈل کی کارکردگی میں مسلسل کمی ہوتی ہے تو ماڈل کی دوبارہ تربیت تقریباً ہمیشہ ایک علاج کے طور پر ضروری ہوتی ہے۔ کمی کی وجہ کی نشاندہی کی جانی چاہیے اور مناسب علاج کے طریقہ کار کو استعمال کرنا چاہیے۔
8. آپ کی رائے میں MLOps کو کتنے مختلف طریقوں سے لاگو کیا جا سکتا ہے؟
MLOps کو عملی جامہ پہنانے کے تین طریقے ہیں:
MLOps سطح 0 (دستی عمل): اس سطح میں، تمام مراحل بشمول ڈیٹا کی تیاری، تجزیہ، اور تربیت - کو دستی طور پر انجام دیا جاتا ہے۔ ہر مرحلے کو دستی طور پر انجام دیا جانا چاہئے، ساتھ ہی ایک سے دوسرے میں منتقلی بھی۔
بنیادی بنیاد یہ ہے کہ آپ کی ڈیٹا سائنس ٹیم صرف چند ماڈلز کا انتظام کرتی ہے جو اکثر اپ ڈیٹ نہیں ہوتے ہیں۔
نتیجے کے طور پر، مسلسل انٹیگریشن (CI) یا مسلسل تعیناتی (CD) نہیں ہے، اور کوڈ کی جانچ کو عام طور پر اسکرپٹ پر عمل درآمد یا نوٹ بک کے عمل میں ضم کیا جاتا ہے، جس کی تعیناتی مائیکرو سروس میں ہوتی ہے۔ باقی API.
MLOps لیول 1 (ML پائپ لائن کا آٹومیشن): ایم ایل کے عمل کو خودکار کرکے، مقصد ماڈل (CT) کو مسلسل تربیت دینا ہے۔ آپ اس طرح مسلسل ماڈل پیشن گوئی کی خدمت کی فراہمی کو پورا کر سکتے ہیں۔
ایک پوری ٹریننگ پائپ لائن کی ہماری تعیناتی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ماڈل خود بخود پروڈکشن میں تربیت یافتہ ہو اور فعال پائپ لائن ٹرگرز کی بنیاد پر نئے ڈیٹا کو استعمال کرے۔
MLOps لیول 2 (CI/CD پائپ لائن کا آٹومیشن): یہ MLOps کی سطح سے ایک قدم اوپر جاتا ہے۔ اگر آپ پیداوار میں پائپ لائنوں کو تیزی سے اور قابل اعتماد طریقے سے اپ ڈیٹ کرنا چاہتے ہیں تو ایک مضبوط خودکار CI/CD سسٹم کی ضرورت ہے:
- آپ سورس کوڈ بناتے ہیں اور پورے CI مرحلے میں متعدد ٹیسٹ انجام دیتے ہیں۔ پیکجز، ایگزیکیوٹیبلز، اور فن پارے اسٹیج کے آؤٹ پٹ ہیں، جنہیں بعد میں تعینات کیا جائے گا۔
- CI مرحلے کے ذریعہ تخلیق کردہ نمونے سی ڈی مرحلے کے دوران ہدف کے ماحول میں تعینات کیے جاتے ہیں۔ نظر ثانی شدہ ماڈل کے نفاذ کے ساتھ ایک تعینات پائپ لائن مرحلے کی پیداوار ہے۔
- اس سے پہلے کہ پائپ لائن تجربے کی ایک نئی تکرار شروع کرے، ڈیٹا سائنسدانوں کو اب بھی ڈیٹا اور ماڈل کے تجزیہ کا مرحلہ دستی طور پر کرنا چاہیے۔
9. جامد تعیناتی کو متحرک تعیناتی سے کیا الگ کرتا ہے؟
ماڈل کو آف لائن تربیت دی جاتی ہے۔ جامد تعیناتی. دوسرے لفظوں میں، ہم ماڈل کو ایک بار ٹھیک ٹھیک تربیت دیتے ہیں اور پھر اسے ایک وقت کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ ماڈل کو مقامی طور پر تربیت دینے کے بعد، اسے محفوظ کر کے سرور کو بھیج دیا جاتا ہے تاکہ اسے حقیقی وقت کی پیشن گوئیاں تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکے۔
اس کے بعد ماڈل کو انسٹال کرنے کے قابل ایپلیکیشن سافٹ ویئر کے طور پر تقسیم کیا جاتا ہے۔ ایک پروگرام جو درخواستوں کے بیچ اسکورنگ کی اجازت دیتا ہے، بطور مثال۔
ماڈل کے لیے آن لائن تربیت دی جاتی ہے۔ متحرک تعیناتی. یعنی سسٹم میں نیا ڈیٹا لگاتار شامل کیا جا رہا ہے، اور ماڈل کو مسلسل اپ ڈیٹ کیا جا رہا ہے
نتیجے کے طور پر، آپ ڈیمانڈ پر سرور کا استعمال کرتے ہوئے پیشین گوئیاں کر سکتے ہیں۔ اس کے بعد، ماڈل کو ایک API اینڈ پوائنٹ کے طور پر فراہم کرکے استعمال میں لایا جاتا ہے جو کہ ویب فریم ورک کا استعمال کرتے ہوئے صارف کے سوالات پر ردعمل ظاہر کرتا ہے۔ فلاسک یا فاسٹ اے پی آئی.
10. آپ کن پروڈکشن ٹیسٹنگ تکنیکوں سے واقف ہیں؟
بیچ کی جانچ: اس کے تربیتی ماحول سے مختلف ترتیب میں ٹیسٹنگ کروا کر، یہ ماڈل کی تصدیق کرتا ہے۔ انتخاب کے میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے، جیسے درستگی، RMSE، وغیرہ، بیچ ٹیسٹنگ ڈیٹا کے نمونوں کے ایک گروپ پر کی جاتی ہے تاکہ ماڈل کے تخمینے کی تصدیق کی جا سکے۔
بیچ ٹیسٹنگ مختلف کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز پر کی جا سکتی ہے، جیسے ٹیسٹ سرور، ریموٹ سرور، یا کلاؤڈ۔ عام طور پر، ماڈل کو ایک سیریلائزڈ فائل کے طور پر فراہم کیا جاتا ہے، جو ایک آبجیکٹ کے طور پر لوڈ ہوتا ہے اور ٹیسٹ ڈیٹا سے اندازہ لگایا جاتا ہے۔
اے / بی ٹیسٹ: یہ اکثر مارکیٹنگ مہمات کا تجزیہ کرنے کے ساتھ ساتھ خدمات (ویب سائٹس، موبائل ایپلیکیشنز وغیرہ) کے ڈیزائن کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
کمپنی یا آپریشنز کی بنیاد پر، شماریاتی نقطہ نظر کو A/B ٹیسٹنگ کے نتائج کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ یہ فیصلہ کیا جا سکے کہ کون سا ماڈل پیداوار میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرے گا۔ عام طور پر، A/B ٹیسٹنگ مندرجہ ذیل طریقے سے کی جاتی ہے:
- لائیو یا ریئل ٹائم ڈیٹا کو دو سیٹوں، سیٹ A اور سیٹ B میں تقسیم یا تقسیم کیا گیا ہے۔
- سیٹ A ڈیٹا پرانے ماڈل کو بھیجا جاتا ہے، جبکہ سیٹ B ڈیٹا کو اپ ڈیٹ شدہ ماڈل کو بھیجا جاتا ہے۔
- کاروباری استعمال کے معاملے یا عمل پر منحصر ہے، ماڈل کی کارکردگی (مثال کے طور پر، درستگی، درستگی، وغیرہ) کا جائزہ لینے کے لیے کئی شماریاتی نقطہ نظر استعمال کیے جا سکتے ہیں تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ آیا نیا ماڈل (ماڈل B) پرانے ماڈل (ماڈل A) سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔
- اس کے بعد ہم شماریاتی مفروضے کی جانچ کرتے ہیں: کالعدم مفروضہ کہتا ہے کہ نئے ماڈل کا کاروباری اشارے کی اوسط قدر پر کوئی اثر نہیں پڑتا جس کی نگرانی کی جا رہی ہے۔ متبادل مفروضے کے مطابق، نیا ماڈل مانیٹرنگ بزنس انڈیکیٹرز کی اوسط قدر کو بڑھاتا ہے۔
- آخر میں، ہم اندازہ لگاتے ہیں کہ آیا نئے ماڈل کے نتیجے میں بعض کاروباری KPIs میں نمایاں بہتری آئی ہے۔
ایک سایہ یا اسٹیج ٹیسٹ: پروڈکشن (اسٹیجنگ ماحول) میں استعمال ہونے سے پہلے ایک ماڈل کا پروڈکشن ماحول کے ڈپلیکیٹ میں جائزہ لیا جاتا ہے۔
یہ ریئل ٹائم ڈیٹا کے ساتھ ماڈل کی کارکردگی کا تعین کرنے اور ماڈل کی لچک کو درست کرنے کے لیے بہت اہم ہے۔ پروڈکشن پائپ لائن کی طرح ڈیٹا کا اندازہ لگا کر اور اسٹیجنگ سرور پر ٹیسٹ کرنے کے لیے تیار شدہ برانچ یا ماڈل کی فراہمی کے ذریعے کیا جاتا ہے۔
واحد خرابی یہ ہے کہ اسٹیجنگ سرور پر کوئی کاروباری انتخاب نہیں کیا جائے گا یا ترقیاتی برانچ کے نتیجے میں اختتامی صارفین کو نظر نہیں آئے گا۔
ماڈل کی لچک اور کارکردگی کا اندازہ شماریاتی طور پر مناسب میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے سٹیجنگ ماحول کے نتائج کا استعمال کرتے ہوئے کیا جائے گا۔
11. بیچ پروسیسنگ سے اسٹریم پروسیسنگ میں کیا فرق ہے؟
ہم ان خصوصیات میں ہیرا پھیری کر سکتے ہیں جنہیں ہم اپنی اصل وقتی پیشین گوئیاں تیار کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں دو پروسیسنگ طریقوں: بیچ اور سٹریم۔
بیچ کا عمل کسی مخصوص شے کے لیے وقت کے ایک پہلے نقطہ سے خصوصیات، جو پھر حقیقی وقت کی پیشین گوئیاں پیدا کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔
- یہاں، ہم خصوصیت کا گہرا حساب آف لائن کرنے کے قابل ہیں اور فوری اندازہ لگانے کے لیے ڈیٹا تیار کر لیا ہے۔
- خصوصیات، تاہم، ایک عمر جب سے وہ ماضی میں پہلے سے متعین تھیں۔ اگر آپ کی تشخیص حالیہ واقعات پر مبنی ہے تو یہ ایک بڑی خرابی ہوسکتی ہے۔ (مثال کے طور پر، جتنی جلدی ممکن ہو جعلی لین دین کی شناخت کرنا۔)
کسی مخصوص ہستی کے لیے قریب قریب ریئل ٹائم، اسٹریمنگ فیچرز کے ساتھ، ان پٹ کے دیے گئے سیٹ پر اسٹریم پروسیسنگ میں اندازہ لگایا جاتا ہے۔
- یہاں، ماڈل کو ریئل ٹائم، اسٹریمنگ فیچرز دے کر، ہم مزید درست پیشین گوئیاں حاصل کر سکتے ہیں۔
- تاہم، سٹریم پروسیسنگ اور ڈیٹا اسٹریمز کو برقرار رکھنے کے لیے اضافی انفراسٹرکچر کی ضرورت ہوتی ہے (کافکا، کنیس، وغیرہ)۔ (اپاچی فلنک، بیم، وغیرہ)
12. ٹریننگ سرونگ سکیو سے آپ کا کیا مطلب ہے؟
خدمت کے دوران کارکردگی اور تربیت کے دوران کارکردگی کے درمیان تفاوت کو ٹریننگ سرونگ سکیو کہا جاتا ہے۔ یہ ترچھا درج ذیل عوامل سے متاثر ہو سکتا ہے۔
- سرونگ اور ٹریننگ کے لیے پائپ لائنوں کے درمیان آپ ڈیٹا کو کیسے ہینڈل کرتے ہیں اس میں فرق۔
- آپ کی تربیت سے آپ کی خدمت میں ڈیٹا میں تبدیلی۔
- آپ کے الگورتھم اور ماڈل کے درمیان فیڈ بیک چینل۔
13. ماڈل رجسٹری سے آپ کی کیا مراد ہے؟
ماڈل رجسٹری ایک مرکزی ذخیرہ ہے جہاں ماڈل تخلیق کار ایسے ماڈل شائع کر سکتے ہیں جو پیداوار میں استعمال کے لیے موزوں ہوں۔
ڈیولپرز رجسٹری کا استعمال کرتے ہوئے کاروبار کے اندر تمام ماڈلز کی عمر کا انتظام کرنے کے لیے دوسری ٹیموں اور اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ تعاون کر سکتے ہیں۔ تربیت یافتہ ماڈلز کو ڈیٹا سائنٹسٹ کے ذریعے ماڈل رجسٹری میں اپ لوڈ کیا جا سکتا ہے۔
ماڈلز رجسٹر میں ہونے کے بعد جانچ، توثیق، اور پیداوار میں تعیناتی کے لیے تیار کیے جاتے ہیں۔ مزید برآں، تربیت یافتہ ماڈلز کو کسی بھی مربوط ایپلیکیشن یا سروس کے ذریعے فوری رسائی کے لیے ماڈل رجسٹریوں میں محفوظ کیا جاتا ہے۔
ماڈل کو پروڈکشن میں جانچنے، جانچنے اور تعینات کرنے کے لیے، سافٹ ویئر ڈویلپرز اور جائزہ لینے والے فوری طور پر تربیت یافتہ ماڈلز کے بہترین ورژن کو پہچان سکتے ہیں اور منتخب کر سکتے ہیں (تجزیے کے معیار کی بنیاد پر)۔
14. کیا آپ ماڈل رجسٹری کے فوائد کی وضاحت کر سکتے ہیں؟
مندرجہ ذیل کچھ طریقے ہیں جو ماڈل رجسٹری ماڈل لائف سائیکل مینجمنٹ کو ہموار کرتے ہیں:
- تعیناتی کو آسان بنانے کے لیے، اپنے تربیت یافتہ ماڈلز کے لیے رن ٹائم کی ضروریات اور میٹا ڈیٹا کو محفوظ کریں۔
- آپ کے تربیت یافتہ، تعینات، اور ریٹائرڈ ماڈلز کو ایک مرکزی، تلاش کے قابل ذخیرہ میں رجسٹر، ٹریک، اور ورژن بنایا جانا چاہیے۔
- خودکار پائپ لائنز بنائیں جو آپ کے پروڈکشن ماڈل کی مسلسل ترسیل، تربیت اور انضمام کو فعال کر سکیں۔
- اسٹیجنگ ماحول میں نئے تربیت یافتہ ماڈلز (یا چیلنجر ماڈلز) کا ان ماڈلز سے موازنہ کریں جو فی الحال پروڈکشن میں کام کر رہے ہیں (چیمپئن ماڈلز)۔
15. کیا آپ چیمپیئن چیلنجر تکنیک کے کام کی وضاحت کر سکتے ہیں؟
چیمپیئن چیلنجر تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے پیداوار میں مختلف آپریشنل فیصلوں کی جانچ کرنا ممکن ہے۔ آپ نے شاید مارکیٹنگ کے تناظر میں A/B ٹیسٹنگ کے بارے میں سنا ہوگا۔
مثال کے طور پر، آپ ای میل مہم کے لیے کھلی شرح کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے دو الگ الگ موضوع کی سطریں لکھ سکتے ہیں اور انہیں بے ترتیب طور پر اپنے ٹارگٹ ڈیموگرافک میں تقسیم کر سکتے ہیں۔
سسٹم ای میل کی کارکردگی (یعنی ای میل اوپن ایکشن) کو اس کی سبجیکٹ لائن کے حوالے سے لاگ کرتا ہے، جس سے آپ ہر سبجیکٹ لائن کی اوپن ریٹ کا موازنہ کر سکتے ہیں تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ کون سا سب سے زیادہ موثر ہے۔
چیمپیئن چیلنجر اس سلسلے میں A/B ٹیسٹنگ سے موازنہ ہے۔ آپ ہر ایک نتیجہ کا جائزہ لینے کے لیے فیصلے کی منطق کا استعمال کر سکتے ہیں اور انتخاب میں آنے کے لیے مختلف طریقوں کے ساتھ تجربہ کرتے ہوئے سب سے مؤثر کو منتخب کر سکتے ہیں۔
سب سے کامیاب ماڈل چیمپئن سے تعلق رکھتا ہے۔ پہلا چیلنجر اور چیلنجرز کی مماثل فہرست اب وہ سب کچھ ہے جو چیمپئن کے بجائے پہلے پھانسی کے مرحلے میں موجود ہے۔
چیمپیئن کا انتخاب نظام کے ذریعہ مزید ملازمت کے مراحل پر عمل درآمد کے لیے کیا جاتا ہے۔
چیلنج کرنے والے ایک دوسرے سے متضاد ہیں۔ اس کے بعد نئے چیمپئن کا تعین چیلنجر کے ذریعہ کیا جاتا ہے جو سب سے زیادہ نتائج پیدا کرتا ہے۔
چیمپیئن چیلنجر موازنہ کے عمل میں شامل کام ذیل میں مزید تفصیل کے ساتھ درج ہیں:
- حریف ماڈلز میں سے ہر ایک کا اندازہ لگانا۔
- حتمی اسکور کا اندازہ لگانا۔
- فاتح چیلنجر کو قائم کرنے کے لیے تشخیص کے نتائج کا موازنہ کرنا۔
- آرکائیو میں تازہ چیمپئن شامل کرنا
16. MLOps لائف سائیکل کے انٹرپرائز لیول ایپلی کیشنز کی وضاحت کریں؟
مشین لرننگ کے ماڈلز کو پروڈکشن میں داخل کرنے کے لیے ہمیں مشین لرننگ کو صرف ایک تکراری تجربہ سمجھنا چھوڑ دینا چاہیے۔ MLOps مشین لرننگ کے ساتھ سافٹ ویئر انجینئرنگ کا اتحاد ہے۔
مکمل نتیجہ اس طرح تصور کیا جانا چاہئے. لہذا، تکنیکی مصنوعات کے کوڈ کی جانچ، فعال اور ماڈیولر ہونا ضروری ہے۔
MLOps کی عمر ہوتی ہے جو روایتی مشین لرننگ فلو سے موازنہ ہوتی ہے، اس استثنا کے ساتھ کہ ماڈل کو پروڈکشن تک عمل میں رکھا جاتا ہے۔
اس کے بعد MLOps انجینئر اس پر نظر رکھتے ہیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ پروڈکشن میں ماڈل کا معیار وہی ہے۔
یہاں کئی MLOps ٹیکنالوجیز کے استعمال کے کچھ کیسز ہیں:
- ماڈل رجسٹریاں: یہ وہی ہے جو ظاہر ہوتا ہے۔ بڑی ٹیمیں ماڈل رجسٹریوں میں ورژن ماڈلز کو اسٹور اور برقرار رکھتی ہیں۔ یہاں تک کہ پچھلے ورژن پر واپس جانا ایک آپشن ہے۔
- فیچر اسٹور: بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، مخصوص کاموں کے لیے تجزیاتی ڈیٹاسیٹس اور سب سیٹس کے الگ الگ ورژن ہو سکتے ہیں۔ فیچر سٹور پہلے کی رنز سے یا دوسری ٹیموں سے ڈیٹا کی تیاری کے کام کو استعمال کرنے کا ایک جدید، ذائقہ دار طریقہ ہے۔
- میٹا ڈیٹا کے لیے اسٹورز: اگر غیر ساختہ ڈیٹا، جیسا کہ تصویر اور ٹیکسٹ ڈیٹا، کو کامیابی کے ساتھ استعمال کیا جانا ہے تو پوری پیداوار میں میٹا ڈیٹا کی درست طریقے سے نگرانی کرنا بہت ضروری ہے۔
نتیجہ
یہ ذہن میں رکھنا بہت ضروری ہے کہ، زیادہ تر معاملات میں، انٹرویو لینے والا ایک نظام کی تلاش میں ہے، جبکہ امیدوار حل تلاش کر رہا ہے۔
پہلا آپ کی تکنیکی مہارتوں پر مبنی ہے، جب کہ دوسرا اس طریقہ کے بارے میں ہے جسے آپ اپنی قابلیت کا مظاہرہ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
MLOps انٹرویو کے سوالات کا جواب دیتے وقت آپ کو کئی طریقہ کار اختیار کرنے چاہئیں تاکہ انٹرویو لینے والے کو بہتر طور پر یہ سمجھنے میں مدد ملے کہ آپ کس طرح مسئلہ کا جائزہ لینا اور اس کو حل کرنا چاہتے ہیں۔
ان کا ارتکاز صحیح ردعمل سے زیادہ غلط ردعمل پر ہوتا ہے۔ ایک حل ایک کہانی سناتا ہے، اور آپ کا سسٹم آپ کے علم اور مواصلات کی صلاحیت کی بہترین مثال ہے۔
جواب دیجئے