טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
- 1. וואָס טאָן איר מיינען דורך MLOps?
- 2. ווי טאָן דאַטן סייאַנטיס, דאַטן ענדזשאַנירז און ML ענדזשאַנירז בייַטן איינער דעם אנדערן?
- 3. וואָס דיסטינגגווישיז MLOps פון ModelOps און AIOps?
- 4. קענען איר זאָגן מיר עטלעכע פון די בענעפיץ פון MLOps?
- 5. קענען איר זאָגן מיר די קאַמפּאָונאַנץ פון MLOps?
- 6. וואָס ריסקס קומען מיט ניצן דאַטן וויסנשאַפֿט?
- 7. קענען איר דערקלערן וואָס איז מאָדעל דריפט?
- 8. ווי פילע פאַרשידענע וועגן קענען זיין געווענדט MLOps, לויט דיין מיינונג?
- 9. וואָס סעפּערייץ סטאַטיק דיפּלוימאַנט פון דינאַמיש דיפּלוימאַנט?
- 10. וואָס פּראָדוקציע טעסטינג טעקניקס זענען איר אַווער פון?
- 11. וואָס דיסטינגגווישיז טייַך פּראַסעסינג פון פּעקל פּראַסעסינג?
- 12. וואָס טאָן איר מיינען דורך טראַינינג סערווינג סקיו?
- 13. וואָס טאָן איר מיינען דורך מאָדעל רעגיסטרי?
- 14. קענען איר פּראָטים וועגן די בענעפיץ פון מאָדעל רעגיסטרי?
- 15. קענען איר דערקלערן די טשאַמפּיאָן-טשאַללער טעכניק אַרבעט?
- 16. באַשרייַבן די ענטערפּרייז-מדרגה אַפּלאַקיישאַנז פון די MLOps Lifecycle?
- סאָף
קאָמפּאַניעס נוצן ימערדזשינג טעקנאַלאַדזשיז ווי קינסטלעך סייכל (AI) און מאַשין לערנען (ML) מער אָפט צו פאַרגרעסערן דעם ציבור ס אַקסעסאַביליטי צו אינפֿאָרמאַציע און באַדינונגס.
די טעקנאַלאַדזשיז זענען ינקריסינגלי געניצט אין אַ פאַרשיידנקייַט פון סעקטאָרס, אַרייַנגערעכנט באַנקינג, פינאַנצן, לאַכאָדימ, מאַנופאַקטורינג און אפילו כעלטקער.
דאַטאַ סייאַנטיס, מאַשין לערנען ענדזשאַנירז און קינסטלעך סייכל ענדזשאַנירז זענען אין פאָדערונג פון אַ ינקריסינג נומער פון קאָמפּאַניעס.
ווייל די מעגלעך מאַשין וויסן אָפּעראַציע אינטערוויו פראגעס וואָס הירינג מאַנאַדזשערז און ריקרוטערז קען שטעלן צו איר איז יקערדיק אויב איר ווילן צו אַרבעטן אין די ML אָדער MLOps פעלדער.
איר קענט לערנען ווי צו ריספּאַנד צו עטלעכע פון די MLOps אינטערוויו פֿראגן אין דעם פּאָסטן ווען איר אַרבעט צו באַקומען דיין חלום אַרבעט.
1. וואָס טאָן איר מיינען דורך MLOps?
די טעמע פון אַפּעריישאַנאַלייזינג ML מאָדעלס איז די פאָקוס פון MLOps, אויך באקאנט ווי מאַשין לערנען אָפּעראַטיאָנס, אַ דעוועלאָפּינג פעלד אין די מער הויפּט AI / DS / ML ארענע.
דער הויפּט ציל פון די ווייכווארג ינזשעניעריע צוגאַנג און קולטור באקאנט ווי MLOps איז צו ויסשטימען די שאַפונג פון מאַשין לערנען / דאַטן וויסנשאַפֿט מאָדעלס און זייער סאַבסאַקוואַנט אַפּעריישאַנאַליזיישאַן (אָפּס).
קאַנווענשאַנאַל DevOps און MLOps טיילן זיכער סימאַלעראַטיז, אָבער, MLOps איז אויך זייער אַנדערש פון טראדיציאנעלן DevOps.
MLOps מוסיף אַ נייַע שיכטע פון קאַמפּלעקסיטי דורך פאָוקיסינג אויף דאַטן, בשעת DevOps בפֿרט פאָוקיסיז אויף אַפּעריישאַנאַלייזינג קאָד און ווייכווארג ריליסיז וואָס קענען נישט זיין סטייטפאַל.
די קאָמבינאַציע פון ML, Data און Ops איז וואָס גיט MLOps זיין פּראָסט נאָמען (מאַשין לערנען, דאַטן ינזשעניעריע און DevOps).
2. ווי טאָן דאַטן סייאַנטיס, דאַטן ענדזשאַנירז און ML ענדזשאַנירז בייַטן איינער דעם אנדערן?
עס וועריז, אין מיין מיינונג, דיפּענדינג אויף די פירמע. די סוויווע פֿאַר טראַנספּערטיישאַן און טראַנספאָרמאַציע פון דאַטן, ווי געזונט ווי די סטאָרידזש, איז געבויט דורך דאַטן ענדזשאַנירז.
דאַטאַ סייאַנטיס זענען עקספּערץ אין ניצן וויסנשאפטלעכע און סטאַטיסטיש טעקניקס צו פונאַנדערקלייַבן דאַטן און ציען קאַנקלוזשאַנז, אַרייַנגערעכנט פּרידיקשאַנז וועגן צוקונפֿט נאַטור באזירט אויף די טרענדס וואָס זענען איצט אין פּלאַץ.
ווייכווארג ענדזשאַנירז האָבן געלערנט אַפּעריישאַנז און אָנפירונג דיפּלוימאַנט ינפראַסטראַקטשער עטלעכע יאָר צוריק. אָפּס טימז, אויף די אנדערע האַנט, האָבן געלערנט אַנטוויקלונג בשעת ניצן ינפראַסטראַקטשער ווי אַ קאָד. א DevOps שטעלע איז געשאפן דורך די צוויי סטרימז.
MLOps איז אין דער זעלביקער קאַטעגאָריע ווי Data Scientist און דאַטאַ ינזשעניר. דאַטאַ ענדזשאַנירז זענען גיינינג וויסן וועגן די ינפראַסטראַקטשער דארף צו שטיצן מאָדעל לייפסייקאַלז און שאַפֿן פּייפּליינז פֿאַר אָנגאָינג טריינינג.
דאַטאַ סייאַנטיס זוכן צו אַנטוויקלען זייער מאָדעל דיפּלוימאַנט און סקאָרינג קייפּאַבילאַטיז.
א פּראָדוקציע-מיינונג דאַטן רערנ - ליניע איז געבויט דורך ML ענדזשאַנירז ניצן די ינפראַסטראַקטשער וואָס פארוואנדלען רוי דאַטן אין די אַרייַנשרייַב דארף דורך אַ דאַטן וויסנשאַפֿט מאָדעל, האָסץ און ראַנז די מאָדעל, און אַוטפּוץ אַ סקאָרד דאַטאַסעט צו דאַונסטרים סיסטעמען.
ביידע דאַטן ענדזשאַנירז און דאַטן סייאַנטיס זענען ביכולת צו ווערן ML ענדזשאַנירז.
3. וואָס דיסטינגגווישיז MLOps פון ModelOps און AIOps?
ווען קאַנסטראַקטינג סוף-צו-סוף מאַשין לערנען אַלגערידאַמז, MLOps איז אַ DevOps אַפּלאַקיישאַן וואָס כולל דאַטן זאַמלונג, דאַטן פאַר-פּראַסעסינג, מאָדעל שאַפונג, מאָדעל דיפּלוימאַנט אין פּראָדוקציע, מאָדעל מאָניטאָרינג אין פּראָדוקציע און פּעריאָדיש אַפּגרייד מאָדעל.
די נוצן פון DevOps אין האַנדלינג די גאנצע ימפּלאַמענטיישאַן פון קיין אַלגערידאַמז, אַזאַ ווי רול-באזירט מאָדעלס, איז באַוווסט ווי ModelOps.
אַי אָפּס איז לעווערידזשינג DevOps פּרינסאַפּאַלז צו שאַפֿן אַי אַפּפּס פֿון קראַצן.
4. קענען איר זאָגן מיר עטלעכע פון די בענעפיץ פון MLOps?
- דאַטאַ סייאַנטיס און MLOps דעוועלאָפּערס קענען געשווינד ריראַנז טריאַלס צו ענשור אַז מאָדעלס זענען טריינד און אַססעססעד אַפּראָופּרייטלי זינט MLOps העלפּס אָטאַמייט אַלע אָדער רובֿ פון די טאַסקס / סטעפּס אין די MDLC (מאָדעל אַנטוויקלונג ליפעסיקלע). דערצו פּערמיץ דאַטע און מאָדעל ווערסיע.
- די פּראַקטיסיז פון MLOps געדאנקען ינייבאַלז דאַטאַ ענדזשאַנירז און דאַטאַ ססיענטיסץ צו האָבן אַנריסטריקטיד אַקסעס צו קאַלטאַווייטאַד און קוראַטעד דאַטאַסעץ, וואָס עקספּאָונענשאַלי אַקסעלערייץ די אַנטוויקלונג פון מאָדעלס.
- דאַטאַ סייאַנטיס וועלן קענען צו פאַלן צוריק אויף די מאָדעל וואָס איז געווען בעסער אויב די קראַנט יטעראַטיאָן טוט נישט לעבן אַרויף צו עקספּעקטיישאַנז דאַנק צו די פיייקייט צו האָבן מאָדעלס און דאַטאַסעץ ווערסיעס, וואָס וועט באטייטיק פֿאַרבעסערן די מאָדעל קאָנטראָלירן שטעג.
- ווי MLOps מעטהאָדס פאַרלאָזנ זיך שטארק אויף DevOps, זיי אויך ינקאָרפּערייט אַ נומער פון CI / CD קאַנסעפּס, וואָס ימפּרוווז די קוואַליטעט און פאַרלאָזלעך פון די קאָד.
5. קענען איר זאָגן מיר די קאַמפּאָונאַנץ פון MLOps?
פּלאַן: MLOps שווער אַרייַננעמען פּלאַן טראכטן. סטאַרטינג מיט די נאַטור פון די אַרויסגעבן, טעסטינג כייפּאַטאַסאַז, אַרקאַטעקטשער און דיפּלוימאַנט
מאָדעל בנין: מאָדעל טעסטינג און וואַלאַדיישאַן זענען טייל פון דעם שריט, צוזאַמען מיט די דאַטן ינזשעניעריע פּייפּליינז און יקספּעראַמאַנטיישאַן צו שטעלן די בעסטער מאַשין לערנען סיסטעמען.
אָפּעראַטיאָנס: דער מאָדעל מוזן זיין ימפּלאַמענאַד ווי אַ טייל פון די אַפּעריישאַנז און קעסיידער אָפּגעשטעלט און עוואַלואַטעד. די סי / סי פּראַסעסאַז זענען דערנאָך מאָניטאָרעד און סטאַרטעד ניצן אַן אָרקעסטראַטיאָן געצייַג.
6. וואָס ריסקס קומען מיט ניצן דאַטן וויסנשאַפֿט?
- עס איז שווער צו וואָג די מאָדעל אַריבער די פירמע.
- אָן ווארענונג, די מאָדעל פאַרמאַכן אַראָפּ און סטאַפּס פאַנגקשאַנינג.
- מערסטנס, די אַקיעראַסי פון די מאָדעלס ווערט ערגער מיט צייט.
- דער מאָדעל מאכט ומפּינקטלעך פֿאָרויסזאָגן באזירט אויף אַ ספּעציפיש אָבסערוואַציע וואָס קענען ניט זיין ווייַטער יגזאַמאַנד.
- דאַטן סייאַנטיס זאָל אויך האַלטן מאָדעלס, אָבער זיי זענען פּרייסי.
- MLOps קענען זיין געניצט צו רעדוצירן די ריסקס.
7. קענען איר דערקלערן וואָס איז מאָדעל דריפט?
ווען אַ מאָדעל ס ינפעראַנס פאַסע פאָרשטעלונג (ניצן פאַקטיש-וועלט דאַטן) דיטיריערייץ פון זייַן טריינינג פאַסע פאָרשטעלונג, דאָס איז באקאנט ווי מאָדעל דריפט, אויך באקאנט ווי געדאַנק דריפט (ניצן היסטארישע, מיטן נאָמען דאַטן).
די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל איז סקיוד אין פאַרגלייַך צו די טריינינג און סערווינג פאַסעס, דערפאר דער נאָמען "באַן / דינען סקיו."
פילע סיבות, אַרייַנגערעכנט:
- די פונדאַמענטאַל וועג אַז דאַטן זענען פונאנדערגעטיילט האט אָלטערד.
- די טריינינג איז פאָוקיסט אויף אַ קליין נומער פון קאַטעגאָריעס, אָבער, אַן ינווייראַנמענאַל יבעררוק וואָס איז פּונקט פארגעקומען האט צוגעגעבן אן אנדער שטח.
- אין NLP שוועריקייטן, די פאַקטיש-וועלט דאַטן האָבן אַ דיספּראַפּאָרשאַנאַטלי גרעסערע נומער פון נומער טאָקענס ווי די טריינינג דאַטן.
- אומגעריכט פאַנגקשאַנז, אַזאַ ווי אַ מאָדעל געבויט אויף פאַר-COVID דאַטן איז פּרעדיקטעד צו דורכפירן באטייטיק ערגער אויף דאַטן געזאמלט בעשאַס די COVID-19 עפּידעמיע.
קאַנטיניואַסלי מאָניטאָרינג די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל איז שטענדיק פארלאנגט צו ידענטיפיצירן מאָדעל דריפט.
מאָדעל ריטריינינג איז כּמעט שטענדיק פארלאנגט ווי אַ סגולע ווען עס איז אַ פּערסיסטענט אַראָפּגיין אין מאָדעל פאָרשטעלונג; די סיבה פֿאַר די אַראָפּגיין מוזן זיין יידענאַפייד און צונעמען באַהאַנדלונג פּראָוסידזשערז מוזן זיין געוויינט.
8. ווי פילע פאַרשידענע וועגן קענען זיין געווענדט MLOps, לויט דיין מיינונג?
עס זענען דריי מעטהאָדס פֿאַר פּראַקטיסינג MLOps:
MLOps מדרגה 0 (מאַנואַל פּראָצעס): אין דעם שטאַפּל, אַלע סטעפּס - אַרייַנגערעכנט דאַטן צוגרייטונג, אַנאַליסיס און טריינינג - זענען דורכגעקאָכט מאַניואַלי. יעדער בינע מוזן זיין דורכגעקאָכט מאַניואַלי, ווי געזונט ווי די יבערגאַנג פון איין צו דער ווייַטער.
די אַנדערלייינג האַנאָכע איז אַז דיין דאַטן וויסנשאַפֿט מאַנשאַפֿט מאַנידזשיז בלויז אַ קליין נומער פון מאָדעלס וואָס זענען נישט דערהייַנטיקט אָפט.
ווי אַ רעזולטאַט, עס איז ניט קעסיידערדיק ינטעגראַטיאָן (סי) אָדער קעסיידערדיק דיפּלוימאַנט (סי), און טעסטינג די קאָד איז טיפּיקלי ינאַגרייטיד אין שריפט דורכפירונג אָדער העפט דורכפירונג, מיט דיפּלוימאַנט אין אַ מיקראָ סערוויס מיט אַ. REST API.
MLOps מדרגה 1 (אָטאַמיישאַן פון די ML רערנ - ליניע): דורך אָטאַמייטינג די ML פּראָצעס, די אָביעקטיוו איז צו קאַנטיניואַסלי באַן די מאָדעל (CT). איר קענען דורכפירן קעסיידערדיק מאָדעל פּראָגנאָז דינסט עקספּרעס אויף דעם וועג.
אונדזער דיפּלוימאַנט פון אַ גאַנץ טריינינג רערנ - ליניע ינשורז אַז דער מאָדעל איז אויטאָמאַטיש טריינד אין פּראָדוקציע ניצן נייַע דאַטן באזירט אויף אַקטיוו רערנ - ליניע טריגערז.
MLOps מדרגה 2 (אָטאַמיישאַן פון די סי / סי רערנ - ליניע): עס גייט איין שריט העכער די MLOps מדרגה. א שטאַרק אָטאַמייטיד סי / סי סיסטעם איז פארלאנגט אויב איר ווילן צו דערהייַנטיקן פּייפּליינז אין פּראָדוקציע געשווינד און רילייאַבלי:
- איר שאַפֿן מקור קאָד און ויספירן פילע טעסץ איבער די סי בינע. פּאַקידזשיז, עקסעקוטאַבלעס און אַרטאַפאַקץ זענען די אַוטפּוץ פון דער בינע, וואָס וועט זיין דיפּלויד אין אַ שפּעטער צייט.
- די אַרטאַפאַקץ באשאפן דורך די סי בינע זענען דיפּלויד צו די ציל סוויווע בעשאַס די סי שריט. א דיפּלויד רערנ - ליניע מיט די ריווייזד מאָדעל ימפּלאַמענטיישאַן איז דער רעזולטאַט פון דער בינע.
- איידער די רערנ - ליניע הייבט אַ נייַע יטעראַטיאָן פון דער עקספּערימענט, דאַטן סייאַנטיס מוזן נאָך טאָן די דאַטן און מאָדעל אַנאַליסיס פאַסע מאַניואַלי.
9. וואָס סעפּערייץ סטאַטיק דיפּלוימאַנט פון דינאַמיש דיפּלוימאַנט?
דער מאָדעל איז טריינד אָפפלינע פֿאַר סטאַטיק דיפּלוימאַנט. אין אנדערע ווערטער, מיר באַן די מאָדעל פּונקט אַמאָל און דעמאָלט נוצן עס פֿאַר אַ צייט. נאָך די מאָדעל איז טריינד לאָוקאַלי, עס איז סטאָרד און געשיקט צו די סערווער צו זיין געוויינט צו פּראָדוצירן פאַקטיש-צייט פֿאָרויסזאָגן.
דער מאָדעל איז דעמאָלט פונאנדערגעטיילט ווי ינסטאַללאַבלע אַפּלאַקיישאַן ווייכווארג. אַ פּראָגראַם וואָס אַלאַוז פֿאַר פּעקל כעזשבן פון ריקוועס, ווי אַ געמעל.
דער מאָדעל איז טריינד אָנליין פֿאַר דינאַמיש דיפּלוימאַנט. אַז איז, נייַ דאַטן זענען קעסיידער מוסיף צו די סיסטעם, און דער מאָדעל איז קאַנטיניואַסלי דערהייַנטיקט צו חשבון פֿאַר עס.
ווי אַ רעזולטאַט, איר קענען מאַכן פֿאָרויסזאָגן ניצן אַ סערווער אויף פאָדערונג. דערנאָך, דער מאָדעל איז געניצט דורך זיין סאַפּלייד ווי אַן אַפּי ענדפּוינט וואָס ריאַקץ צו באַניצער פֿראגן, ניצן אַ וועב פריימווערק ווי פלאַש אָדער FastAPI.
10. וואָס פּראָדוקציע טעסטינג טעקניקס זענען איר אַווער פון?
פּעקל טעסטינג: דורך קאַנדאַקטינג טעסטינג אין אַ באַשטעטיקן אַנדערש ווי די פון זייַן טריינינג סוויווע, עס וועראַפייז די מאָדעל. ניצן מעטריקס פון ברירה, אַזאַ ווי אַקיעראַסי, RMSE, אאז"ו ו, פּעקל טעסטינג איז דורכגעקאָכט אויף אַ גרופּע פון דאַטן סאַמפּאַלז צו באַשטעטיקן מאָדעל ינפעראַנס.
פּעקל טעסטינג קענען זיין דורכגעקאָכט אויף אַ פאַרשיידנקייַט פון קאַמפּיוטינג פּלאַטפאָרמס, אַזאַ ווי אַ פּראָבע סערווער, אַ ווייַט סערווער אָדער די וואָלקן. טיפּיקאַללי, דער מאָדעל איז צוגעשטעלט ווי אַ סיריאַליזעד טעקע, וואָס איז לאָודיד ווי אַ כייפעץ און ינפערד פֿון פּראָבע דאַטן.
א / בייטן טעסטינג: עס איז אָפט געניצט פֿאַר אַנאַלייזינג פֿאַרקויף קאַמפּיינז און פֿאַר די פּלאַן פון באַדינונגס (וועבסיטעס, רירעוודיק אַפּלאַקיישאַנז, אאז"ו ו).
באַזירט אויף די פירמע אָדער אַפּעריישאַנז, סטאַטיסטיש אַפּראָוטשיז זענען געניצט צו פונאַנדערקלייַבן די רעזולטאַטן פון אַ / ב טעסטינג צו באַשליסן וואָס מאָדעל וועט דורכפירן בעסער אין פּראָדוקציע. יוזשאַוואַלי, אַ / ב טעסטינג איז דורכגעקאָכט אין די פאלגענדע וועג:
- לייוו אָדער פאַקטיש-צייט דאַטן זענען צעטיילט אָדער סעגמענטעד אין צוויי שטעלט, שטעלן א און שטעלן ב.
- סעט א דאַטן זענען געשיקט צו די אַוטדייטיד מאָדעל, בשעת סעט ב דאַטן זענען געשיקט צו די דערהייַנטיקט מאָדעל.
- דעפּענדינג אויף די געשעפט נוצן פאַל אָדער פּראַסעסאַז, עטלעכע סטאַטיסטיש אַפּראָוטשיז קענען זיין געוויינט צו אָפּשאַצן מאָדעל פאָרשטעלונג (למשל, אַקיעראַסי, פּינטלעכקייַט, אאז"ו ו) צו באַשליסן צי די נייַע מאָדעל (מאָדעל ב) אַוטפּערפאָרמז די אַלט מאָדעל (מאָדעל א).
- דערנאָך מיר טאָן סטאַטיסטיש כייפּאַטאַסאַס טעסטינג: די נאַל כייפּאַטאַסאַס זאגט אַז די נייַע מאָדעל האט קיין ווירקונג אויף די דורכשניטלעך ווערט פון די מאָניטאָרינג געשעפט ינדיקאַטאָרס. לויט די אָלטערנאַטיוו כייפּאַטאַסאַס, די נייַע מאָדעל ינקריסיז די דורכשניטלעך ווערט פון מאָניטאָרינג געשעפט ינדיקאַטאָרס.
- צום סוף, מיר אַססעסס אויב די נייַע מאָדעל רעזולטאַטן אין אַ באַטייטיק פֿאַרבעסערונג אין זיכער געשעפט KPIs.
א שאָטן אָדער בינע פּרובירן: א מאָדעל איז עוואַלואַטעד אין אַ דופּליקאַט פון אַ פּראָדוקציע סוויווע איידער עס איז געניצט אין פּראָדוקציע (סטאַגינג סוויווע).
דאָס איז קריטיש פֿאַר דיטערמאַנינג די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל מיט פאַקטיש-צייט דאַטן און וואַלאַדייטינג די ריזיליאַנס פון די מאָדעל. איז דורכגעקאָכט דורך ינפעררינג די זעלבע דאַטן ווי די פּראָדוקציע רערנ - ליניע און דעליווערינג די דעוועלאָפּעד צווייַג אָדער אַ מאָדעל צו זיין טעסטעד אויף אַ סטאַגינג סערווער.
דער איינציקער שטערונג איז אַז קיין געשעפט ברירות וועט זיין געמאכט אויף די סטאַגינג סערווער אָדער קענטיק צו סוף ניצערס ווי אַ רעזולטאַט פון די אַנטוויקלונג צווייַג.
די ריזיליאַנס און פאָרשטעלונג פון די מאָדעל וועט זיין אַססעססעד סטאַטיסטיש ניצן די רעזולטאַטן פון די סטאַגינג סוויווע ניצן די צונעמען מעטריקס.
11. וואָס דיסטינגגווישיז טייַך פּראַסעסינג פון פּעקל פּראַסעסינג?
מיר קענען מאַניפּולירן די קעראַקטעריסטיקס וואָס מיר נוצן צו פּראָדוצירן אונדזער פאַקטיש-צייט פאָרקאַסץ מיט צוויי פּראַסעסינג מעטהאָדס: פּעקל און טייַך.
פּעקל פּראָצעס פֿעיִקייטן פון אַ פריערדיקן פונט אין צייט פֿאַר אַ ספּעציפיש כייפעץ, וואָס איז דעמאָלט יוטאַלייזד צו דזשענערייט פאַקטיש-צייט פֿאָרויסזאָגן.
- דאָ, מיר זענען ביכולת צו טאָן אינטענסיווע שטריך חשבונות אָפפלינע און האָבן די דאַטן צוגעגרייט פֿאַר שנעל ינפעראַנס.
- פֿעיִקייטן, אָבער, אַ עלטער זינט זיי זענען פּרידיטערמינד אין דער פאַרגאַנגענהייַט. דאָס קען זיין אַ הויפּט שטערונג אויב דיין פּראָגנאָסיס איז באזירט אויף די לעצטע געשעענישן. (פֿאַר בייַשפּיל, ידענטיפיצירן פראָדזשאַלאַנט טראַנזאַקשאַנז ווי באַלד ווי מעגלעך.)
מיט כּמעט פאַקטיש-צייט, סטרימינג פֿעיִקייטן פֿאַר אַ ספּעציפיש ענטיטי, די ינפעראַנס איז דורכגעקאָכט אין טייַך פּראַסעסינג אויף אַ געגעבן גאַנג פון ינפּוץ.
- דאָ, דורך געבן די מאָדעל פאַקטיש-צייט סטרימינג פֿעיִקייטן, מיר קענען באַקומען מער פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן.
- אָבער, נאָך ינפראַסטראַקטשער איז פארלאנגט פֿאַר טייַך פּראַסעסינג און צו טייַנען דאַטן סטרימז (קאַפקאַ, קינעסיס, עטק). (אַפּאַטשע פלינק, שטראַל, אאז"ו ו)
12. וואָס טאָן איר מיינען דורך טראַינינג סערווינג סקיו?
די דיספּעראַטי צווישן פאָרשטעלונג ווען סערווינג און פאָרשטעלונג בעשאַס טריינינג איז באקאנט ווי די טריינינג-סערווינג סקיו. דעם שאָדן קענען זיין געפֿירט דורך די פאלגענדע סיבות:
- א חילוק אין ווי איר שעפּן דאַטן צווישן די פּייפּליינז פֿאַר סערווינג און טריינינג.
- א יבעררוק אין די דאַטן פון דיין טריינינג צו דיין דינסט.
- א באַמערקונגען קאַנאַל צווישן דיין אַלגערידאַם און מאָדעל.
13. וואָס טאָן איר מיינען דורך מאָדעל רעגיסטרי?
מאָדעל רעגיסטרי איז אַ הויפט ריפּאַזאַטאָרי ווו מאָדעל קריייטערז קענען אַרויסגעבן מאָדעלס וואָס זענען פּאַסיק פֿאַר נוצן אין פּראָדוקציע.
דעוועלאָפּערס קענען מיטאַרבעטן מיט אנדערע טימז און סטייקכאָולדערז צו פירן די לעבן פון אַלע מאָדעלס אין די געשעפט ניצן די רעגיסטרי. די טריינד מאָדעלס קענען זיין ופּלאָאַדעד צו די מאָדעל רעגיסטרי דורך אַ דאַטן געלערנטער.
די מאָדעלס זענען צוגעגרייט פֿאַר טעסטינג, וואַלאַדיישאַן און דיפּלוימאַנט צו פּראָדוקציע אַמאָל זיי זענען אין די רעגיסטרירן. אַדדיטיאָנאַללי, טריינד מאָדעלס זענען סטאָרד אין מאָדעל רעגיסטריז פֿאַר שנעל אַקסעס דורך קיין ינאַגרייטיד אַפּלאַקיישאַן אָדער דינסט.
אין סדר צו פּרובירן, אָפּשאַצן און צעוויקלען די מאָדעל צו פּראָדוקציע, סאָפטווער דעוועלאָפּערס און ריוויוערז קענען געשווינד דערקענען און קלייַבן נאָר דער בעסטער ווערסיע פון די טריינד מאָדעלס (באזירט אויף די אפשאצונג קרייטיריאַ).
14. קענען איר פּראָטים וועגן די בענעפיץ פון מאָדעל רעגיסטרי?
די פאלגענדע זענען עטלעכע וועגן וואָס מאָדעל רעגיסטרי סטרימליינז מאָדעל לייפסייק פאַרוואַלטונג:
- צו מאַכן דיפּלוימאַנט גרינגער, ראַטעווען די רונטימע רעקווירעמענץ און מעטאַדאַטאַ פֿאַר דיין טריינד מאָדעלס.
- דיין טריינד, דיפּלויד און ויסגעדינט מאָדעלס זאָל זיין רעגיסטרירט, טראַקט און ווערייישאַן אין אַ סענטראַלייזד, סעאַרטשאַבלע ריפּאַזאַטאָרי.
- שאַפֿן אָטאַמייטיד פּייפּליינז וואָס געבן קעסיידערדיק עקספּרעס, טריינינג און ינאַגריישאַן פון דיין פּראָדוקציע מאָדעל.
- פאַרגלייַכן ניי טריינד מאָדעלס (אָדער טשאַללענגער מאָדעלס) אין די סטאַגינג סוויווע צו מאָדעלס וואָס זענען דערווייַל אַפּערייטינג אין פּראָדוקציע (מייסטער מאָדעלס).
15. קענען איר דערקלערן די טשאַמפּיאָן-טשאַללער טעכניק אַרבעט?
עס איז מעגלעך צו פּרובירן פאַרשידן אַפּעריישאַנאַל דיסיזשאַנז אין פּראָדוקציע ניצן אַ טשאַמפּיאָן טשאַללענגער טעכניק. איר האָט מיסטאָמע געהערט וועגן אַ / ב טעסטינג אין דעם קאָנטעקסט פון פֿאַרקויף.
פֿאַר בייַשפּיל, איר קען שרייַבן צוויי בוילעט ונטערטעניק שורות און פאַרשפּרייטן זיי ראַנדאָם צו דיין דעמאָגראַפיק ציל צו מאַקסאַמייז די אָפֿן קורס פֿאַר אַן E- בריוו קאמפאניע.
די סיסטעם לאָגס די פאָרשטעלונג פון אַן E- בריוו (ד"ה, E- בריוו עפֿענען קאַמף) אין באַציונג צו זיין ונטערטעניק שורה, אַלאַוינג איר צו פאַרגלייַכן די אָפֿן קורס פון יעדער ונטערטעניק שורה צו באַשליסן וואָס איז די מערסט עפעקטיוו.
Champion-Challenger איז פאַרגלייַכלעך צו א / ב טעסטינג אין דעם אַכטונג. איר קענען נוצן באַשלוס לאָגיק צו אָפּשאַצן יעדער רעזולטאַט און אויסקלייַבן די מערסט עפעקטיוו ווען איר עקספּערימענט מיט פאַרשידן מעטהאָדס צו מאַכן אַ ברירה.
די מערסט מצליח מאָדעל קאָראַלייץ צו דער מייַסטער. דער ערשטער טשאַללענגער און די וואָס ריכטן רשימה פון טשאַלאַנדזשערז זענען איצט אַלע וואָס איז פאָרשטעלן אין דער ערשטער דורכפירונג פאַסע אַנשטאָט פון דער מייַסטער.
דער מייַסטער איז אויסדערוויילט דורך די סיסטעם פֿאַר ווייַטער אַרבעט סטעפּ עקסאַקיושאַנז.
די טשאַלאַנדזשערז זענען קאַנטראַסט מיט איינער דעם אנדערן. דער נייַער מייַסטער איז דעמאָלט באשלאסן דורך די טשאַללענגער וואָס טראגט די גרעסטע רעזולטאַטן.
די טאַסקס ינוואַלווד אין דער פאַרגלייַך פּראָצעס פון מייַסטער-טשאַלאַנדזשער זענען ליסטעד אונטן אין מער דעטאַל:
- אָפּשאַצן יעדער פון די קאָנקורענט מאָדעלס.
- אַססעסס די לעצט סקאָרז.
- קאַמפּערינג די עוואַלואַטיאָן אַוטקאַמז צו פאַרלייגן די וויקטאָריאַס טשאַללענגער.
- צוגעבן דעם פרישן מייַסטער צום ארכיוו
16. באַשרייַבן די ענטערפּרייז-מדרגה אַפּלאַקיישאַנז פון די MLOps Lifecycle?
מיר דאַרפֿן צו האַלטן קאַנסידערינג מאַשין לערנען ווי בלויז אַ יטעראַטיוו עקספּערימענט אין סדר פֿאַר מאַשין לערנען מאָדעלס אַרייַן פּראָדוקציע. MLOps איז דער פאַרבאַנד פון ווייכווארג ינזשעניעריע מיט מאַשין לערנען.
די פאַרטיק רעזולטאַט זאָל זיין ימאַדזשאַנד ווי אַזאַ. דעריבער, דער קאָד פֿאַר אַ טעקנאַלאַדזשיקאַל פּראָדוקט מוזן זיין טעסטעד, פאַנגקשאַנאַל און מאַדזשאַלער.
MLOps האט אַ לעבן וואָס איז פאַרגלייַכלעך צו אַ קאַנווענשאַנאַל מאַשין לערנען לויפן, מיט די ויסנעם אַז דער מאָדעל איז געהאלטן אין דעם פּראָצעס ביז פּראָדוקציע.
די MLOps ענדזשאַנירז דעמאָלט האַלטן אַן אויג אויף דעם צו מאַכן זיכער אַז די מאָדעל קוואַליטעט אין פּראָדוקציע איז וואָס איז בדעה.
דאָ זענען עטלעכע נוצן קאַסעס פֿאַר עטלעכע פון די MLOps טעקנאַלאַדזשיז:
- מאָדעל רעדזשיסטערז: דאָס איז וואָס עס מיינט צו זיין. גרעסערע טימז קראָם און האַלטן שפּור פון ווערסיע מאָדעלס אין מאָדעל רעגיסטריז. אפילו גיין צוריק צו אַ פריערדיקן ווערסיע איז אַן אָפּציע.
- שטריך סטאָר: ווען איר האַנדלען מיט ביגער דאַטן שטעלט, עס קען זיין פאַרשידענע ווערסיעס פון די אַנאַליסיס דאַטאַסעץ און סאַבסעץ פֿאַר ספּעציפיש טאַסקס. א שטריך קראָם איז אַ קאַטינג-ברעג, געשמאַק וועג צו נוצן דאַטן צוגרייטונג אַרבעט פון פריער לויפט אָדער פֿון אנדערע טימז.
- סטאָרעס פֿאַר מעטאַדאַטאַ: עס איז קריטיש צו מאָניטאָר מעטאַדאַטאַ ריכטיק איבער פּראָדוקציע אויב אַנסטראַקטשערד דאַטן, אַזאַ ווי בילד און טעקסט דאַטן, זאָל זיין געוויינט מיט הצלחה.
סאָף
עס איז קריטיש צו האַלטן אין זינען אַז, אין די מערהייַט פון קאַסעס, די ינטערוויוזער איז קוקן פֿאַר אַ סיסטעם, כאָטש דער קאַנדידאַט זוכט אַ לייזונג.
דער ערשטער איז באזירט אויף דיין טעכניש סקילז, בשעת די רגע איז אַלע וועגן דעם אופֿן איר נוצן צו באַווייַזן דיין קאַמפּאַטינס.
עס זענען עטלעכע פּראָוסידזשערז איר זאָל נעמען ווען ריספּאַנדינג צו MLOps אינטערוויו פראגעס צו העלפן די ינטערוויוזער בעסער פֿאַרשטיין ווי איר בדעה צו אַססעסס און אַדרעס דעם פּראָבלעם אין האַנט.
זייער קאַנסאַנטריישאַן איז מער אויף די פאַלש אָפּרוף ווי די רעכט. א לייזונג דערציילט אַ געשיכטע, און דיין סיסטעם איז דער בעסטער געמעל פון דיין וויסן און קאַפּאַציטעט פֿאַר קאָמוניקאַציע.
לאָזן אַ ענטפֿערן