Mundarija[Yashirish][Show]
- 1. MLOps deganda nimani tushunasiz?
- 2. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar, ma'lumotlar muhandislari va ML muhandislari bir-biridan qanday farq qiladi?
- 3. MLOplar ModelOps va AIOps dan nimasi bilan farq qiladi?
- 4. MLOpsning afzalliklari haqida gapirib bera olasizmi?
- 5. MLOps komponentlarini ayta olasizmi?
- 6. Ma'lumotlar fanidan foydalanish qanday xavflarni keltirib chiqaradi?
- 7. Model drifti nima ekanligini tushuntirib bera olasizmi?
- 8. Sizningcha, MLOplarni necha xil usulda qo'llash mumkin?
- 9. Statik joylashtirishni dinamik joylashtirishdan nimasi bilan farq qiladi?
- 10. Qanday ishlab chiqarishni sinovdan o'tkazish usullarini bilasiz?
- 11. Oqimli ishlov berishni partiyaviy qayta ishlashdan nimasi farq qiladi?
- 12. Training Serving Skew deganda nimani tushunasiz?
- 13. Model registr deganda nimani tushunasiz?
- 14. Model registrining afzalliklari haqida batafsil to'xtalib o'ta olasizmi?
- 15. Champion-Challenger texnika ishlarini tushuntirib bera olasizmi?
- 16. MLOps hayot siklining korporativ darajadagi ilovalarini tavsiflab bering?
- Xulosa
Kompaniyalar aholining axborot va xizmatlardan foydalanish imkoniyatini oshirish uchun sun'iy intellekt (AI) va mashinani o'rganish (ML) kabi rivojlanayotgan texnologiyalardan tez-tez foydalanmoqda.
Ushbu texnologiyalar bank, moliya, chakana savdo, ishlab chiqarish va hatto sog‘liqni saqlash kabi turli sohalarda tobora ko‘proq foydalanilmoqda.
Ma'lumotlar bo'yicha olimlar, mashinani o'rganish bo'yicha muhandislar va sun'iy intellekt bo'yicha muhandislar tobora ortib borayotgan kompaniyalar tomonidan talab qilinmoqda.
Mumkinligini bilish kompyuterni o'rganish Agar siz ML yoki MLOps sohalarida ishlamoqchi bo'lsangiz, menejerlar va ishga yollovchilar sizga berishi mumkin bo'lgan operatsion intervyu savollari juda muhimdir.
MLOps intervyusining ba'zi savollariga qanday javob berishni ushbu postda o'rganishingiz mumkin, chunki siz orzu qilgan ishingizga erishasiz.
1. MLOps deganda nimani tushunasiz?
ML modellarini ishga tushirish mavzusi MLOpsning diqqat markazida bo'lib, u Mashinani o'rganish operatsiyalari sifatida ham tanilgan, bu ko'proq asosiy AI/DS/ML arenasida rivojlanayotgan sohadir.
MLOps deb nomlanuvchi dasturiy injiniring yondashuvi va madaniyatining asosiy maqsadi mashinani o'rganish/ma'lumotlar fanlari modellarini yaratish va ularni keyinchalik ishga tushirish (Ops) ni birlashtirishdir.
An'anaviy DevOps va MLOps ma'lum o'xshashliklarga ega, ammo MLOps ham an'anaviy DevOps'dan juda farq qiladi.
MLOps ma'lumotlarga e'tibor qaratish orqali murakkablikning yangi qatlamini qo'shadi, DevOps esa birinchi navbatda kod va dasturiy ta'minot relizlarini ishga tushirishga e'tibor qaratadi, ular holati ko'rsatilmaydi.
ML, Data va Ops kombinatsiyasi MLOps-ga umumiy nom beradi (mashinalarni o'rganish, ma'lumotlar muhandisligi va DevOps).
2. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar, ma'lumotlar muhandislari va ML muhandislari bir-biridan qanday farq qiladi?
Menimcha, firmaga qarab farq qiladi. Ma'lumotlarni tashish va o'zgartirish, shuningdek ularni saqlash uchun muhit ma'lumotlar muhandislari tomonidan yaratilgan.
Ma'lumotlar bo'yicha olimlar ma'lumotlarni tahlil qilish va xulosalar chiqarish, shu jumladan hozirgi tendentsiyalar asosida kelajakdagi xatti-harakatlar haqida bashorat qilish uchun ilmiy va statistik usullardan foydalanish bo'yicha mutaxassislardir.
Dasturiy ta'minot muhandislari bir necha yil oldin operatsiyalarni o'rganishgan va joylashtirish infratuzilmasini boshqarishgan. Boshqa tomondan, operatsiya guruhlari infratuzilmani kod sifatida ishlatganda rivojlanishni o'rganishdi. DevOps pozitsiyasi ushbu ikki oqim tomonidan ishlab chiqarilgan.
MLOps xuddi shu toifaga kiradi Ma'lumotlar olimi va ma'lumotlar muhandisi. Ma'lumotlar muhandislari modelning hayot aylanishlarini qo'llab-quvvatlash va doimiy treninglar uchun quvurlarni yaratish uchun zarur bo'lgan infratuzilma haqida bilimga ega bo'lmoqdalar.
Ma'lumotlar bo'yicha olimlar o'zlarining modellarini joylashtirish va baholash qobiliyatlarini rivojlantirishga intilishadi.
Ishlab chiqarish darajasidagi ma'lumotlar quvuri ML muhandislari tomonidan xom ma'lumotlarni ma'lumotlar fanining modeli uchun zarur bo'lgan kirishga aylantiradigan, modelni joylashtiradigan va boshqaradigan va quyi oqim tizimlariga ballli ma'lumotlar to'plamini chiqaradigan infratuzilmadan foydalangan holda quriladi.
Ma'lumotlar muhandislari ham, ma'lumotlar bo'yicha olimlar ham ML muhandisi bo'lishga qodir.
3. MLOplar ModelOps va AIOps dan nimasi bilan farq qiladi?
Uchdan-endni qurishda mashinada o'rganish algoritmlari, MLOps - bu DevOps ilovasi bo'lib, unda ma'lumotlar yig'ish, ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash, model yaratish, ishlab chiqarishda modelni joylashtirish, ishlab chiqarishda model monitoringi va modelni davriy yangilash kiradi.
Qoidalarga asoslangan modellar kabi har qanday algoritmlarni to'liq amalga oshirishda DevOps-dan foydalanish ModelOps deb nomlanadi.
AI Ops AI ilovalarini noldan yaratish uchun DevOps tamoyillaridan foydalanmoqda.
4. MLOpsning afzalliklari haqida gapirib bera olasizmi?
- Ma'lumotlar bo'yicha olimlar va MLOps ishlab chiquvchilari modellarning mos ravishda o'qitilishi va baholanishini ta'minlash uchun sinovlarni tezda qayta o'tkazishi mumkin, chunki MLOps MDLC (modelni ishlab chiqish hayotiy tsikli)dagi barcha yoki ko'p vazifalar/qadamlarni avtomatlashtirishga yordam beradi. Qo'shimcha ruxsatnomalar ma'lumotlar va model versiyalarini yaratish.
- MLOps g'oyalarini amaliyotga tatbiq etish ma'lumotlar muhandislari va ma'lumotlar bo'yicha mutaxassislarga o'stirilgan va tanlangan ma'lumotlar to'plamlaridan cheksiz foydalanish imkonini beradi, bu esa modellarning rivojlanishini eksponent ravishda tezlashtiradi.
- Ma'lumotlar bo'yicha olimlar, agar joriy iteratsiya modellar va ma'lumotlar to'plamlarini versiyalash qobiliyati tufayli umidlarni oqlamasa, yaxshiroq ishlagan modelga qaytishlari mumkin, bu esa model auditini sezilarli darajada yaxshilaydi.
- MLOps usullari DevOps-ga kuchli tayanganligi sababli, ular bir qator CI/CD kontseptsiyalarini ham o'z ichiga oladi, bu esa ishlashni yaxshilaydi. kodning sifati va ishonchliligi.
5. MLOps komponentlarini ayta olasizmi?
Design: MLOps dizayn fikrlashni o'z ichiga oladi. Muammoning tabiatidan boshlab, gipotezalarni tekshirish, arxitektura va joylashtirish
Model qurish: Modelni sinovdan o'tkazish va tekshirish ushbu bosqichning bir qismi, shuningdek, ma'lumotlar muhandisligi quvurlari va eng yaxshi mashinani o'rganish tizimlarini o'rnatish bo'yicha eksperimentlar.
operatsiyalar: Model operatsiyalarning bir qismi sifatida amalga oshirilishi va doimiy ravishda tekshirilishi va baholanishi kerak. Keyin CI/CD jarayonlari nazorat qilinadi va orkestrlash vositasidan foydalanishni boshlaydi.
6. Ma'lumotlar fanidan foydalanish qanday xavflarni keltirib chiqaradi?
- Modelni kompaniya bo'ylab kengaytirish qiyin.
- Ogohlantirishsiz, model o'chadi va ishlashni to'xtatadi.
- Ko'pincha, modellarning aniqligi vaqt o'tishi bilan yomonlashadi.
- Model aniq kuzatuv asosida noto'g'ri bashorat qiladi, uni qo'shimcha tekshirish mumkin emas.
- Ma'lumotlar olimlari ham modellarni saqlashlari kerak, ammo ular qimmat.
- Ushbu xavflarni kamaytirish uchun MLOplardan foydalanish mumkin.
7. Model drifti nima ekanligini tushuntirib bera olasizmi?
Modelning xulosa chiqarish fazasi unumdorligi (haqiqiy dunyo ma'lumotlaridan foydalangan holda) uning o'quv bosqichidagi ishlashidan yomonlashganda, bu modelning drifti, shuningdek, g'oyalarning siljishi (tarixiy, etiketli ma'lumotlardan foydalanish) deb nomlanadi.
Modelning ishlashi o'qitish va xizmat ko'rsatish bosqichlariga nisbatan egri, shuning uchun "poezd / xizmat ko'rsatish" nomini oldi.
Ko'p omillar, jumladan:
- Ma'lumotlarni tarqatishning asosiy usuli o'zgardi.
- Trening kam sonli toifalarga qaratildi, ammo hozirgina sodir bo'lgan ekologik siljish yana bir sohani qo'shdi.
- NLP qiyinchiliklarida, haqiqiy dunyo ma'lumotlari o'quv ma'lumotlariga qaraganda nomutanosib ravishda ko'proq sonli belgilarga ega.
- Kutilmagan hodisalar, masalan, COVID-19 epidemiyasi vaqtida toʻplangan maʼlumotlarga qaraganda, COVID-dan oldingi maʼlumotlarga asoslangan model sezilarli darajada yomonroq ishlashi bashorat qilinmoqda.
Modelning siljishini aniqlash uchun doimo modelning ishlashini doimiy ravishda kuzatib borish talab qilinadi.
Modelning ishlashida doimiy pasayish bo'lsa, modelni qayta tayyorlash deyarli har doim chora sifatida talab qilinadi; pasayish sababini aniqlash va tegishli davolash tartib-qoidalarini qo'llash kerak.
8. Sizningcha, MLOplarni necha xil usulda qo'llash mumkin?
MLOplarni amalda qo'llashning uchta usuli mavjud:
MLOps darajasi 0 (Qo'lda ishlov berish): Bu darajada barcha bosqichlar, jumladan, ma'lumotlarni tayyorlash, tahlil qilish va o'qitish qo'lda amalga oshiriladi. Har bir bosqich qo'lda amalga oshirilishi kerak, shuningdek, biridan ikkinchisiga o'tish.
Asosiy shart shundan iboratki, sizning ma'lumotlar fanlari jamoasi faqat tez-tez yangilanmaydigan oz sonli modellarni boshqaradi.
Natijada, doimiy integratsiya (CI) yoki uzluksiz joylashtirish (CD) mavjud emas va kodni sinovdan o'tkazish odatda skriptni bajarish yoki noutbukni bajarish bilan birlashtiriladi, tarqatish mikroservisda amalga oshiriladi. REST API.
MLOps darajasi 1 (ML quvur liniyasini avtomatlashtirish): ML jarayonini avtomatlashtirish orqali maqsad modelni (KT) doimiy ravishda o'rgatishdir. Siz shu tarzda uzluksiz modelni bashorat qilish xizmatini yetkazib berishni amalga oshirishingiz mumkin.
Bizning butun o'quv quvurini joylashtirishimiz modelni faol quvur liniyasi tetiklariga asoslangan yangi ma'lumotlardan foydalangan holda avtomatik ravishda ishlab chiqarishga o'rgatishini ta'minlaydi.
MLOps darajasi 2 (CI/CD quvurlarini avtomatlashtirish): MLOps darajasidan bir qadam yuqoriga chiqadi. Ishlab chiqarishdagi quvurlarni tez va ishonchli yangilashni istasangiz, kuchli avtomatlashtirilgan CI/CD tizimi talab qilinadi:
- Siz manba kodini yaratasiz va CI bosqichida ko'plab testlarni bajarasiz. Paketlar, bajariladigan fayllar va artefaktlar sahnaning natijalari bo'lib, ular keyinroq joylashtiriladi.
- CI bosqichida yaratilgan artefaktlar CD bosqichida maqsadli muhitga joylashtiriladi. Qayta ko'rib chiqilgan modelni amalga oshirish bilan o'rnatilgan quvur liniyasi bosqichning natijasidir.
- Quvur liniyasi tajribaning yangi iteratsiyasini boshlashdan oldin, ma'lumotlar olimlari hali ham ma'lumotlar va modellarni tahlil qilish bosqichini qo'lda bajarishlari kerak.
9. Statik joylashtirishni dinamik joylashtirishdan nimasi bilan farq qiladi?
Model oflayn rejimda o'qitilgan Statik joylashtirish. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, biz modelni aniq bir marta o'qitamiz va keyin uni bir muddat foydalanamiz. Model mahalliy darajada o'qitilgandan so'ng, u saqlanadi va real vaqt rejimida bashorat qilish uchun serverga yuboriladi.
Keyin model o'rnatiladigan dastur sifatida tarqatiladi. illyustratsiya sifatida so'rovlarni to'liq baholash imkonini beruvchi dastur.
Model onlayn tarzda o'qitiladi Dinamik joylashtirish. Ya'ni, tizimga doimiy ravishda yangi ma'lumotlar qo'shiladi va uni hisobga olish uchun model doimiy ravishda yangilanadi.
Natijada, siz so'rov bo'yicha server yordamida bashorat qilishingiz mumkin. Shundan so'ng, model veb-ramkadan foydalangan holda foydalanuvchi so'rovlariga javob beradigan API so'nggi nuqtasi sifatida taqdim etilishi orqali foydalanishga topshiriladi. Flask yoki FastAPI.
10. Qanday ishlab chiqarishni sinovdan o'tkazish usullarini bilasiz?
To'plamli sinov: Ta'lim muhitidan farqli muhitda test o'tkazish orqali u modelni tasdiqlaydi. Aniqlik, RMSE va boshqalar kabi tanlov ko'rsatkichlaridan foydalangan holda, model xulosasini tekshirish uchun ma'lumotlar namunalari guruhida paketli test o'tkaziladi.
To'plamli test sinov serveri, masofaviy server yoki bulut kabi turli xil hisoblash platformalarida o'tkazilishi mumkin. Odatda, model ketma-ketlashtirilgan fayl sifatida taqdim etiladi, u ob'ekt sifatida yuklanadi va test ma'lumotlaridan xulosa chiqariladi.
A / B sinov: U tez-tez marketing kampaniyalarini tahlil qilish, shuningdek xizmatlarni (veb-saytlar, mobil ilovalar va boshqalar) loyihalash uchun ishlatiladi.
Kompaniya yoki operatsiyalarga asoslanib, qaysi model ishlab chiqarishda yaxshiroq ishlashini aniqlash uchun A / B test natijalarini tahlil qilish uchun statistik yondashuvlar qo'llaniladi. Odatda, A/B testi quyidagi tarzda amalga oshiriladi:
- Jonli yoki real vaqtda ma'lumotlar ikkita to'plamga bo'linadi yoki bo'linadi: A to'plami va B to'plami.
- A to'plami ma'lumotlari eskirgan modelga yuboriladi, B to'plami ma'lumotlari esa yangilangan modelga yuboriladi.
- Biznesdan foydalanish holatlari yoki jarayonlariga qarab, yangi modelning (B modeli) eski modeldan (A modeli) ustunligini aniqlash uchun modelning ishlashini (masalan, aniqlik, aniqlik va boshqalar) baholash uchun bir nechta statistik yondashuvlardan foydalanish mumkin.
- Keyin biz statistik gipotezani sinovdan o'tkazamiz: Nol gipoteza yangi modelning kuzatilayotgan biznes ko'rsatkichlarining o'rtacha qiymatiga ta'siri yo'qligini aytadi. Muqobil gipotezaga ko'ra, yangi model monitoring ko'rsatkichlarining o'rtacha qiymatini oshiradi.
- Va nihoyat, biz yangi model ma'lum biznes KPIlarida sezilarli yaxshilanishga olib keladimi yoki yo'qligini baholaymiz.
Soya yoki sahna sinovi: Model ishlab chiqarishda foydalanishdan oldin ishlab chiqarish muhitining dublikatida baholanadi (statsionar muhit).
Bu real vaqtda ma'lumotlar bilan modelning ishlashini aniqlash va modelning chidamliligini tekshirish uchun juda muhimdir. ishlab chiqarish quvuri bilan bir xil ma'lumotlarni chiqarish va ishlab chiqilgan filialni yoki staging serverida sinovdan o'tkaziladigan modelni etkazib berish orqali amalga oshiriladi.
Yagona kamchilik shundaki, ishlab chiqish bo'limi natijasida staging serverida biznes tanlovlari amalga oshirilmaydi yoki oxirgi foydalanuvchilarga ko'rinmaydi.
Modelning chidamliligi va ishlashi tegishli ko'rsatkichlar yordamida sahnalash muhiti natijalaridan foydalangan holda statistik baholanadi.
11. Oqimli ishlov berishni partiyaviy qayta ishlashdan nimasi farq qiladi?
Biz real vaqt rejimida prognozlarni ishlab chiqarish uchun foydalanadigan xususiyatlarni ikkita ishlov berish usulidan foydalangan holda boshqarishimiz mumkin: ommaviy va oqim.
To'plam jarayoni Muayyan ob'ekt uchun oldingi vaqtdagi xususiyatlar, keyinchalik real vaqtda bashoratlarni yaratish uchun foydalaniladi.
- Bu yerda biz oflayn rejimda intensiv xususiyat hisob-kitoblarini amalga oshirishimiz va tezkor xulosa chiqarish uchun ma'lumotlarni tayyorlashimiz mumkin.
- Xususiyatlari, ammo, ular o'tmishda oldindan belgilangan edi, chunki bir yosh. Agar sizning prognozingiz so'nggi voqealarga asoslangan bo'lsa, bu katta kamchilik bo'lishi mumkin. (Masalan, firibgar operatsiyalarni imkon qadar tezroq aniqlash.)
Muayyan ob'ekt uchun real vaqt rejimida oqim xususiyatlariga ega bo'lgan holda, xulosa ma'lum bir kirish to'plamida oqimni qayta ishlashda amalga oshiriladi.
- Bu erda modelga real vaqt rejimida, oqim xususiyatlarini berish orqali biz aniqroq bashoratlarni olishimiz mumkin.
- Biroq, oqimlarni qayta ishlash va ma'lumotlar oqimini saqlash uchun qo'shimcha infratuzilma talab qilinadi (Kafka, Kinesis va boshqalar). (Apache Flink, Beam va boshqalar)
12. Training Serving Skew deganda nimani tushunasiz?
Xizmat ko'rsatish va mashg'ulot paytida ishlash o'rtasidagi nomutanosiblik mashg'ulotga xizmat ko'rsatish egriligi deb nomlanadi. Bu burilish quyidagi omillar ta'sirida yuzaga kelishi mumkin:
- Xizmat ko'rsatish va o'qitish uchun quvurlar o'rtasidagi ma'lumotlarni qanday ishlatishingizdagi farq.
- Ma'lumotlarning mashg'ulotingizdan xizmatingizga o'tishi.
- Algoritmingiz va modelingiz o'rtasidagi fikr-mulohaza kanali.
13. Model registr deganda nimani tushunasiz?
Modellar reestri - bu model yaratuvchilar ishlab chiqarishda foydalanish uchun mos modellarni nashr etishlari mumkin bo'lgan markaziy ombordir.
Ishlab chiquvchilar boshqa jamoalar va manfaatdor tomonlar bilan reestrdan foydalangan holda biznes ichidagi barcha modellarning ishlash muddatini boshqarish uchun hamkorlik qilishlari mumkin. O'qitilgan modellar ma'lumotlar olimi tomonidan modellar reestriga yuklanishi mumkin.
Modellar registrga kiritilgandan so'ng sinovdan o'tkazish, tekshirish va ishlab chiqarishga joylashtirish uchun tayyorlanadi. Bundan tashqari, o'qitilgan modellar har qanday integratsiyalashgan ilova yoki xizmat tomonidan tezkor kirish uchun model registrlarida saqlanadi.
Modelni sinab ko'rish, baholash va ishlab chiqarishga qo'llash uchun, dasturiy ta'minot ishlab chiquvchilari va sharhlovchilar o'qitilgan modellarning eng yaxshi versiyasini tezda tanib olishlari va tanlashlari mumkin (baholash mezonlari asosida).
14. Model registrining afzalliklari haqida batafsil to'xtalib o'ta olasizmi?
Model ro'yxatga olish kitobi modelning hayot aylanishini boshqarishni soddalashtiradigan ba'zi usullar quyida keltirilgan:
- Joylashtirishni osonlashtirish uchun oʻrgatilgan modellaringiz uchun ish vaqti talablari va metamaʼlumotlarni saqlang.
- O'qitilgan, o'rnatilgan va nafaqaga chiqqan modellaringiz markazlashtirilgan, qidirish mumkin bo'lgan omborda ro'yxatdan o'tkazilishi, kuzatilishi va versiyalari bo'lishi kerak.
- Ishlab chiqarish modelingizni uzluksiz etkazib berish, o'qitish va integratsiyalashuvini ta'minlaydigan avtomatlashtirilgan quvurlarni yarating.
- Sahnalash muhitida yangi o'qitilgan modellarni (yoki raqobatdosh modellarni) hozirda ishlab chiqarishda ishlayotgan modellar (chempion modellar) bilan solishtiring.
15. Champion-Challenger texnika ishlarini tushuntirib bera olasizmi?
Champion Challenger texnikasidan foydalangan holda ishlab chiqarishda turli operatsion qarorlarni sinab ko'rish mumkin. Ehtimol siz marketing kontekstida A/B testi haqida eshitgansiz.
Misol uchun, siz ikkita alohida mavzu qatorini yozishingiz va ularni elektron pochta kampaniyasining ochiq tezligini oshirish uchun maqsadli demografiyangizga tasodifiy taqsimlashingiz mumkin.
Tizim, qaysi biri eng samarali ekanligini aniqlash uchun har bir mavzu satrining ochilish tezligini solishtirish imkonini beruvchi elektron pochtaning ish faoliyatini (yaʼni, elektron pochtani ochish harakati) mavzu qatoriga qarab qayd qiladi.
Champion-Challenger bu borada A/B testi bilan solishtirish mumkin. Har bir natijani baholash uchun qaror mantiqidan foydalanishingiz mumkin va tanlovga kelish uchun turli usullar bilan tajriba o'tkazganingizda eng samaralisini tanlashingiz mumkin.
Eng muvaffaqiyatli model chempionga mos keladi. Birinchi da'vogar va raqiblarning mos ro'yxati endi chempion o'rniga birinchi ijro bosqichida mavjud bo'lgan barcha narsadir.
Chempion keyingi bosqichlarni bajarish uchun tizim tomonidan tanlanadi.
Raqiblar bir-biriga qarama-qarshi. Keyin yangi chempion eng yuqori natijalarga erishgan raqib tomonidan aniqlanadi.
Chempion-challenjerni taqqoslash jarayonidagi vazifalar quyida batafsilroq sanab o'tilgan:
- Raqobatchi modellarning har birini baholash.
- Yakuniy ballarni baholash.
- G'olib raqibni aniqlash uchun baholash natijalarini taqqoslash.
- Arxivga yangi chempion qo'shilmoqda
16. MLOps hayot siklining korporativ darajadagi ilovalarini tavsiflab bering?
Mashinani o'rganish modellari ishlab chiqarishga kirishi uchun biz mashinani o'rganishni faqat iterativ tajriba sifatida ko'rib chiqishni to'xtatishimiz kerak. MLOps - bu mashina o'rganish bilan dasturiy ta'minot muhandisligi birlashmasi.
Yakuniy natijani shunday tasavvur qilish kerak. Shuning uchun texnologik mahsulot uchun kod sinovdan o'tkazilishi, funktsional va modulli bo'lishi kerak.
MLOps an'anaviy mashinani o'rganish oqimi bilan taqqoslanadigan xizmat muddatiga ega, bundan mustasno, model ishlab chiqarilgunga qadar jarayonda saqlanadi.
MLOps muhandislari ishlab chiqarishdagi model sifati mo'ljallanganligiga ishonch hosil qilish uchun buni kuzatib boradilar.
Bir nechta MLOps texnologiyalaridan foydalanish holatlari:
- Model registrlari: Bu shunday ko'rinadi. Kattaroq guruhlar model registrlarida versiya modellarini saqlaydi va kuzatib boradi. Hatto oldingi versiyaga qaytish ham variant.
- Xususiyatlar do'koni: Kattaroq ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlashda, aniq vazifalar uchun analitik ma'lumotlar to'plamlari va kichik to'plamlarning alohida versiyalari bo'lishi mumkin. Xususiyatlar do'koni - bu avvalgi yoki boshqa jamoalardan ma'lumotlarni tayyorlash ishlaridan foydalanishning ilg'or, mazali usuli.
- Metadata uchun do'konlar: Agar rasm va matn ma'lumotlari kabi tuzilmagan ma'lumotlardan muvaffaqiyatli foydalanilsa, ishlab chiqarish davomida metama'lumotlarni to'g'ri kuzatish juda muhimdir.
Xulosa
Shuni yodda tutish kerakki, aksariyat hollarda suhbatdosh tizimni qidiradi, nomzod esa yechim izlaydi.
Birinchisi sizning texnik ko'nikmalaringizga asoslanadi, ikkinchisi esa sizning malakangizni namoyish qilish uchun foydalanadigan usul haqida.
MLOps intervyu savollariga javob berishda siz suhbatdoshga muammoni qanday baholash va hal qilmoqchi ekanligingizni yaxshiroq tushunishga yordam berish uchun bir nechta protseduralarni bajarishingiz kerak.
Ularning konsentratsiyasi to'g'ri reaktsiyaga qaraganda ko'proq noto'g'ri reaktsiyaga bog'liq. Yechim voqeani aytib beradi va sizning tizimingiz sizning bilimingiz va muloqot qobiliyatingizning eng yaxshi namunasidir.
Leave a Reply