Atọka akoonu[Fipamọ][Ifihan]
- 1. Kini o tumọ si nipasẹ MLOps?
- 2. Bawo ni awọn onimọ-jinlẹ data, awọn onimọ-ẹrọ data, ati awọn onimọ-ẹrọ ML ṣe yatọ si ara wọn?
- 3. Kini iyatọ MLOps lati ModelOps ati AIOps?
- 4. Njẹ o le sọ fun mi diẹ ninu awọn anfani ti MLOps?
- 5. Ṣe o le sọ fun mi awọn paati ti MLOps?
- 6. Awọn ewu wo ni o wa pẹlu lilo imọ-ẹrọ data?
- 7. Ṣe o le ṣe alaye, kini fiseete awoṣe?
- 8. Awọn ọna oriṣiriṣi melo ni a le lo MLOps, ninu ero rẹ?
- 9. Ohun ti o ya sọtọ aimi imuṣiṣẹ lati ìmúdàgba imuṣiṣẹ?
- 10. Ohun ti gbóògì igbeyewo imuposi ni o mọ ti?
- 11. Kini o ṣe iyatọ sisẹ ṣiṣan lati sisẹ ipele?
- 12. Kini o tumọ si nipa Ṣiṣẹsin Skew?
- 13. Kini o tumọ nipasẹ Iforukọsilẹ awoṣe?
- 14. Njẹ o le ṣe alaye lori awọn anfani ti Iforukọsilẹ Awoṣe?
- 15. Njẹ o le ṣe alaye ilana aṣaju-Challenger ṣiṣẹ?
- 16. Ṣe apejuwe awọn ohun elo ipele ile-iṣẹ ti igbesi aye MLOps?
- ipari
Awọn ile-iṣẹ nlo awọn imọ-ẹrọ ti n yọyọ bii itetisi atọwọda (AI) ati ẹkọ ẹrọ (ML) nigbagbogbo lati mu iraye si gbogbo eniyan si alaye ati awọn iṣẹ.
Awọn imọ-ẹrọ wọnyi ni lilo pupọ si ni ọpọlọpọ awọn apa, pẹlu ile-ifowopamọ, iṣuna, soobu, iṣelọpọ, ati paapaa ilera.
Awọn onimọ-jinlẹ data, awọn onimọ-ẹrọ ikẹkọ ẹrọ, ati awọn onimọ-ẹrọ ni oye atọwọda wa ni ibeere lati nọmba ti o pọ si ti awọn ile-iṣẹ.
Mọ awọn ṣee ṣe imudani ẹrọ Awọn ibeere ifọrọwanilẹnuwo iṣẹ ti awọn alaṣẹ igbanisise ati awọn igbanisiṣẹ le ṣe fun ọ jẹ pataki ti o ba fẹ ṣiṣẹ ni awọn aaye ML tabi MLOps.
O le kọ ẹkọ bi o ṣe le dahun si diẹ ninu awọn ibeere ifọrọwanilẹnuwo MLOps ni ifiweranṣẹ yii bi o ṣe n ṣiṣẹ si gbigba iṣẹ ala rẹ.
1. Kini o tumọ si nipasẹ MLOps?
Koko-ọrọ ti ṣiṣiṣẹ awọn awoṣe ML jẹ idojukọ ti MLOps, ti a tun mọ ni Awọn iṣẹ Ẹkọ Ẹrọ, aaye to sese ndagbasoke laarin gbagede AI/DS/ML pataki diẹ sii.
Ibi-afẹde akọkọ ti ọna imọ-ẹrọ sọfitiwia ati aṣa ti a mọ si MLOps ni lati ṣepọ ẹda ti ẹkọ ẹrọ / awọn awoṣe imọ-jinlẹ data ati iṣẹ ṣiṣe atẹle wọn (Ops).
Aṣa DevOps ati MLOps pin awọn afijq kan, sibẹsibẹ, MLOps tun yato gidigidi si DevOps ibile.
MLOps ṣe afikun ipele tuntun ti idiju nipa didojukọ lori data, lakoko ti DevOps ni akọkọ dojukọ koodu iṣiṣẹ ati awọn idasilẹ sọfitiwia ti ko le jẹ ipinlẹ.
Apapo ML, Data, ati Ops jẹ ohun ti o fun MLOps orukọ ti o wọpọ (ẹkọ ẹrọ, imọ-ẹrọ data, ati DevOps).
2. Bawo ni awọn onimọ-jinlẹ data, awọn onimọ-ẹrọ data, ati awọn onimọ-ẹrọ ML ṣe yatọ si ara wọn?
O yatọ, ni ero mi, da lori ile-iṣẹ naa. Ayika fun gbigbe ati iyipada ti data, ati ibi ipamọ rẹ, jẹ itumọ nipasẹ awọn ẹlẹrọ data.
Awọn onimo ijinlẹ sayensi data jẹ awọn amoye ni lilo awọn imọ-jinlẹ ati awọn ilana iṣiro lati ṣe itupalẹ data ati fa awọn ipinnu, pẹlu ṣiṣe awọn asọtẹlẹ nipa ihuwasi ọjọ iwaju ti o da lori awọn aṣa ti o wa ni aye.
Awọn ẹlẹrọ sọfitiwia n ṣe ikẹkọ awọn iṣẹ ṣiṣe ati iṣakoso awọn amayederun imuṣiṣẹ ni ọdun diẹ sẹhin. Awọn ẹgbẹ Ops, ni ida keji, n ka idagbasoke lakoko lilo awọn amayederun bi koodu kan. Ipo DevOps kan ni iṣelọpọ nipasẹ awọn ṣiṣan meji wọnyi.
MLOps wa ni ẹka kanna bi Onimo ijinle data ati Data Engineer. Awọn onimọ-ẹrọ data n gba oye nipa awọn amayederun ti o nilo lati ṣe atilẹyin awọn igbesi aye awoṣe ati ṣẹda awọn opo gigun ti epo fun ikẹkọ ti nlọ lọwọ.
Awọn onimọ-jinlẹ data n wa lati ṣe agbekalẹ imuṣiṣẹ awoṣe wọn ati awọn agbara igbelewọn.
Opopona data igbejade ti iṣelọpọ jẹ itumọ nipasẹ awọn onimọ-ẹrọ ML ti nlo awọn amayederun ti o yi data aise pada sinu titẹ sii ti o nilo nipasẹ awoṣe imọ-jinlẹ data, gbalejo ati ṣiṣe awoṣe, ati ṣe agbejade data ti o gba wọle si awọn eto isale.
Mejeeji awọn ẹlẹrọ data ati awọn onimọ-jinlẹ data ni agbara lati di awọn onimọ-ẹrọ ML.
3. Kini iyatọ MLOps lati ModelOps ati AIOps?
Nigbati o ba n kọ opin-si-opin ẹrọ aligoridimu, MLOps jẹ ohun elo DevOps kan ti o pẹlu gbigba data, iṣaju-iṣaaju data, ẹda awoṣe, imuṣiṣẹ awoṣe ni iṣelọpọ, ibojuwo awoṣe ni iṣelọpọ, ati igbesoke igbakọọkan awoṣe.
Lilo DevOps ni mimu gbogbo imuse ti eyikeyi algoridimu, gẹgẹbi Awọn awoṣe-orisun Ofin, ni a mọ si ModelOps.
AI Ops ti wa ni leveraging DevOps agbekale lati ṣẹda AI apps lati ibere.
4. Njẹ o le sọ fun mi diẹ ninu awọn anfani ti MLOps?
- Awọn onimọ-jinlẹ data ati awọn olupilẹṣẹ MLOps le ṣe atunṣe awọn idanwo ni iyara lati rii daju pe awọn awoṣe ti ni ikẹkọ ati ṣe ayẹwo ni deede nitori MLOps ṣe iranlọwọ adaṣe adaṣe gbogbo tabi pupọ julọ awọn iṣẹ-ṣiṣe / awọn igbesẹ ni MDLC (igbesi aye idagbasoke awoṣe). Ni afikun awọn iyọọda data ati versioning awoṣe.
- Gbigbe awọn imọran MLOps sinu iṣe n jẹ ki Awọn Onimọ-ẹrọ Data ati Awọn onimọ-jinlẹ Data ni iraye si ainidiwọn si awọn igbekalẹ data ti a gbin ati ti a ti ṣoki, eyiti o mu ki idagbasoke awọn awoṣe pọ si.
- Awọn onimọ-jinlẹ data yoo ni anfani lati ṣubu sẹhin lori awoṣe ti o ṣe dara julọ ti aṣetunṣe lọwọlọwọ ko ba gbe ni awọn ireti ọpẹ si agbara lati ni awọn awoṣe ati awọn ẹya data ti ikede, eyiti yoo mu ilọsiwaju itọpa iṣayẹwo awoṣe ni pataki.
- Bii awọn ọna MLOps ṣe gbarale DevOps ni agbara, wọn tun ṣafikun nọmba awọn imọran CI/CD, eyiti o mu ilọsiwaju pọ si. didara ati igbẹkẹle ti koodu naa.
5. Ṣe o le sọ fun mi awọn paati ti MLOps?
Design: MLOps darale ni ero ero. Bibẹrẹ pẹlu iru ọran naa, idanwo awọn idawọle, faaji, ati imuṣiṣẹ
Ilé awoṣe: Idanwo awoṣe ati afọwọsi jẹ apakan ti igbesẹ yii, pẹlu awọn opo gigun ti imọ-ẹrọ data ati idanwo lati ṣeto awọn eto ikẹkọ ẹrọ ti o dara julọ.
mosi: Awoṣe naa gbọdọ wa ni imuse gẹgẹbi apakan ti awọn iṣẹ ati ṣayẹwo nigbagbogbo ati iṣiro. Awọn ilana CI/CD lẹhinna ni abojuto ati bẹrẹ lilo ohun elo orchestration kan.
6. Awọn ewu wo ni o wa pẹlu lilo imọ-ẹrọ data?
- O ti wa ni soro lati asekale awọn awoṣe kọja awọn ile-.
- Laisi ikilọ, awoṣe naa dopin ati da duro iṣẹ.
- Ni pupọ julọ, deede ti awọn awoṣe n buru si pẹlu akoko.
- Awoṣe ṣe awọn asọtẹlẹ ti ko tọ ti o da lori akiyesi kan pato ti a ko le ṣe ayẹwo siwaju sii.
- Awọn onimo ijinlẹ sayensi data yẹ ki o tun ṣetọju awọn awoṣe, ṣugbọn wọn jẹ idiyele.
- MLOps le ṣee lo lati dinku awọn ewu wọnyi.
7. Ṣe o le ṣe alaye, kini fiseete awoṣe?
Nigbati iṣẹ alakoso atọwọdọwọ awoṣe kan (lilo data gidi-aye) bajẹ lati iṣẹ ipele ikẹkọ rẹ, eyi ni a mọ bi fiseete awoṣe, ti a tun mọ ni fiseete ero (lilo itan-akọọlẹ, data aami).
Iṣe ti awoṣe naa jẹ skew ni ifiwera si ikẹkọ ati awọn ipele iṣẹ, nitorinaa orukọ “irin/ṣiṣẹ skew.”
Ọpọlọpọ awọn okunfa, pẹlu:
- Ọna ipilẹ ti data pinpin ti yipada.
- Ikẹkọ naa dojukọ nọmba kekere ti awọn ẹka, sibẹsibẹ, iyipada ayika ti o ṣẹṣẹ waye ṣafikun agbegbe miiran.
- Ninu awọn iṣoro NLP, data gidi-aye ni iye aibikita ti awọn ami nọmba ti o tobi ju data ikẹkọ lọ.
- Awọn iṣẹlẹ airotẹlẹ, gẹgẹbi awoṣe ti a ṣe lori data iṣaaju-COVID ti a sọtẹlẹ lati ṣe buru pupọ lori data ti a gba lakoko ajakale-arun COVID-19.
Mimojuto iṣẹ ṣiṣe awoṣe nigbagbogbo ni a nilo lati ṣe idanimọ fiseete awoṣe.
Awoṣe atunṣe jẹ fere nigbagbogbo nilo bi atunṣe nigbati idinku itẹramọṣẹ ba wa ninu iṣẹ awoṣe; idi fun idinku gbọdọ jẹ idanimọ ati awọn ilana itọju ti o yẹ gbọdọ lo.
8. Awọn ọna oriṣiriṣi melo ni a le lo MLOps, ninu ero rẹ?
Awọn ọna mẹta lo wa fun fifi MLOps sinu iṣe:
Ipele MLOps 0 (Ilana afọwọṣe): Ni ipele yii, gbogbo awọn igbesẹ-pẹlu igbaradi data, itupalẹ, ati ikẹkọ-ti a ṣe pẹlu ọwọ. Ipele kọọkan gbọdọ ṣee ṣe pẹlu ọwọ, bakanna bi iyipada lati ọkan si ekeji.
Ipilẹ ipilẹ ni pe ẹgbẹ imọ-jinlẹ data rẹ nikan ṣakoso nọmba kekere ti awọn awoṣe ti ko ni imudojuiwọn nigbagbogbo.
Bi abajade, ko si Integration Ilọsiwaju (CI) tabi Ilọsiwaju Ilọsiwaju (CD), ati idanwo koodu naa ni igbagbogbo ṣepọ sinu ipaniyan iwe afọwọkọ tabi ipaniyan iwe ajako, pẹlu imuṣiṣẹ ti o waye ni microservice pẹlu kan REST API.
Ipele MLOps 1 (adaaṣe ti opo gigun ti epo ML): Nipa ṣiṣe adaṣe ilana ML, ibi-afẹde ni lati ṣe ikẹkọ awoṣe nigbagbogbo (CT). O le ṣaṣeyọri ifijiṣẹ iṣẹ asọtẹlẹ awoṣe lemọlemọfún ni ọna yii.
Gbigbe wa ti opo gigun ti epo ikẹkọ ni idaniloju pe awoṣe ti ni ikẹkọ laifọwọyi ni iṣelọpọ lilo data tuntun ti o da lori awọn okunfa opo gigun ti nṣiṣe lọwọ.
Ipele MLOps 2 (adaaṣe ti opo gigun ti epo CI/CD): O lọ ni igbesẹ kan loke ipele MLOps. Eto CI/CD adaṣe adaṣe ti o lagbara ni a nilo ti o ba fẹ ṣe imudojuiwọn awọn opo gigun ti epo ni iṣelọpọ ni iyara ati igbẹkẹle:
- O ṣẹda koodu orisun ati ṣiṣe awọn idanwo lọpọlọpọ jakejado ipele CI. Awọn idii, awọn iṣẹ ṣiṣe, ati awọn ohun-ọṣọ jẹ awọn abajade ipele, eyiti yoo wa ni ransogun ni akoko nigbamii.
- Awọn ohun-ọṣọ ti a ṣẹda nipasẹ ipele CI ni a gbe lọ si agbegbe ibi-afẹde lakoko igbesẹ CD. Opo gigun ti a fi ranṣẹ pẹlu imuse awoṣe ti a tunṣe jẹ abajade ipele naa.
- Ṣaaju ki opo gigun ti epo bẹrẹ isọdọtun tuntun ti idanwo naa, awọn onimọ-jinlẹ data gbọdọ tun ṣe data ati ipele itupalẹ awoṣe pẹlu ọwọ.
9. Ohun ti o ya sọtọ aimi imuṣiṣẹ lati ìmúdàgba imuṣiṣẹ?
Awọn awoṣe ti wa ni oṣiṣẹ offline fun Aimi imuṣiṣẹ. Ni awọn ọrọ miiran, a ṣe ikẹkọ awoṣe ni deede ni ẹẹkan ati lẹhinna lo fun akoko kan. Lẹhin ti awoṣe ti ni ikẹkọ ni agbegbe, o ti fipamọ ati firanṣẹ si olupin lati lo lati ṣe awọn asọtẹlẹ akoko gidi.
Awoṣe naa lẹhinna pin bi sọfitiwia ohun elo fifi sori ẹrọ. eto ti o fun laaye fun igbelewọn ipele ti awọn ibeere, bi apejuwe.
Awọn awoṣe ti wa ni oṣiṣẹ online fun Yiyi imuṣiṣẹ. Iyẹn ni, data tuntun ni a ṣafikun nigbagbogbo si eto naa, ati pe awoṣe ti ni imudojuiwọn nigbagbogbo lati ṣe akọọlẹ fun rẹ.
Bi abajade, o le ṣe awọn asọtẹlẹ nipa lilo olupin lori ibeere. Lẹhin iyẹn, a fi awoṣe naa si lilo nipasẹ ipese bi aaye ipari API ti o dahun si awọn ibeere olumulo, ni lilo ilana wẹẹbu bii Flask tabi FastAPI.
10. Ohun ti gbóògì igbeyewo imuposi ni o mọ ti?
Idanwo ipele: Nipa ṣiṣe idanwo ni eto ti o yatọ si ti agbegbe ikẹkọ rẹ, o jẹri awoṣe naa. Lilo awọn metiriki yiyan, gẹgẹbi išedede, RMSE, ati bẹbẹ lọ, idanwo ipele ni a ṣe lori ẹgbẹ kan ti awọn ayẹwo data lati jẹrisi itọkasi awoṣe.
Idanwo ipele le ṣee ṣe lori ọpọlọpọ awọn iru ẹrọ iširo, gẹgẹbi olupin idanwo, olupin latọna jijin, tabi awọsanma. Ni deede, awoṣe naa ni a pese bi faili ti a ṣe ni tẹlentẹle, eyiti o jẹ ti kojọpọ bi ohun kan ti o ni imọran lati data idanwo.
A / B igbeyewo: O ti wa ni nigbagbogbo lo fun gbeyewo tita ipolongo bi daradara bi fun awọn oniru ti awọn iṣẹ (website, mobile ohun elo, ati be be lo).
Da lori ile-iṣẹ tabi awọn iṣẹ ṣiṣe, awọn isunmọ iṣiro ni a lo lati ṣe itupalẹ awọn abajade ti idanwo A/B lati pinnu iru awoṣe ti yoo ṣe dara julọ ni iṣelọpọ. Nigbagbogbo, idanwo A/B ni a ṣe ni ọna atẹle:
- Awọn data laaye tabi akoko gidi ti pin tabi pin si awọn eto meji, Ṣeto A ati Ṣeto B.
- Ṣeto A data ti wa ni rán si awọn ti igba atijọ awoṣe, nigba ti Ṣeto B data ti wa ni rán si awọn imudojuiwọn awoṣe.
- Ti o da lori ọran lilo iṣowo tabi awọn ilana, ọpọlọpọ awọn isunmọ iṣiro le ṣee lo lati ṣe iṣiro iṣẹ ṣiṣe awoṣe (fun apẹẹrẹ, deede, konge, ati bẹbẹ lọ) lati pinnu boya awoṣe tuntun (awoṣe B) ju awoṣe atijọ lọ (awoṣe A).
- Lẹhinna a ṣe idanwo ile-iṣaro iṣiro: Idawọle asan sọ pe awoṣe tuntun ko ni ipa lori iye apapọ ti awọn itọkasi iṣowo ti n ṣe abojuto. Ni ibamu si arosọ aropo, awoṣe tuntun pọ si iye apapọ ti awọn afihan iṣowo ibojuwo.
- Lakotan, a ṣe ayẹwo boya awoṣe tuntun ba ni ilọsiwaju pataki ni awọn KPI iṣowo kan.
A ojiji tabi ipele igbeyewo: A ṣe ayẹwo awoṣe ni ẹda ẹda ti agbegbe iṣelọpọ ṣaaju lilo ni iṣelọpọ (agbegbe iṣeto).
Eyi ṣe pataki fun ṣiṣe ipinnu iṣẹ awoṣe pẹlu data akoko-gidi ati ifẹsẹmulẹ resilience awoṣe. Ti ṣe nipasẹ ifitonileti data kanna bi opo gigun ti epo iṣelọpọ ati jiṣẹ ẹka ti o dagbasoke tabi awoṣe lati ṣe idanwo lori olupin iduro.
Idaduro ẹyọkan ni pe ko si awọn yiyan iṣowo ti yoo ṣee ṣe lori olupin iṣeto tabi han si awọn olumulo ipari bi abajade ti eka idagbasoke.
Ifarabalẹ ati iṣẹ ti awoṣe naa yoo ṣe ayẹwo ni iṣiro nipa lilo awọn esi ti agbegbe iṣeto ni lilo awọn iṣiro ti o yẹ.
11. Kini o ṣe iyatọ sisẹ ṣiṣan lati sisẹ ipele?
A le ṣe afọwọyi awọn abuda ti a lo lati gbejade awọn asọtẹlẹ akoko gidi wa ni lilo awọn ọna ṣiṣe meji: ipele ati ṣiṣan.
Ilana ipele awọn ẹya lati aaye iṣaaju ni akoko fun ohun kan pato, eyiti o jẹ lilo lati ṣe agbekalẹ awọn asọtẹlẹ akoko gidi.
- Nibi, a ni anfani lati ṣe awọn iṣiro ẹya aladanla aisinipo ati pe a ti pese data naa fun itọkasi iyara.
- Awọn ẹya, sibẹsibẹ, ọjọ-ori niwon wọn ti pinnu tẹlẹ ni igba atijọ. Eyi le jẹ apadabọ nla ti asọtẹlẹ rẹ ba da lori awọn iṣẹlẹ aipẹ. (Fun apẹẹrẹ, idamo awọn iṣowo arekereke ni kete bi o ti ṣee.)
Pẹlu akoko gidi ti o sunmọ, awọn ẹya ṣiṣanwọle fun nkan kan pato, itọkasi ni a ṣe ni sisẹ ṣiṣan lori eto awọn igbewọle ti a fun.
- Nibi, nipa fifun awoṣe ni akoko gidi, awọn ẹya ṣiṣanwọle, a le gba awọn asọtẹlẹ deede diẹ sii.
- Sibẹsibẹ, awọn amayederun afikun ni a nilo fun sisẹ ṣiṣan ati lati ṣetọju awọn ṣiṣan data (Kafka, Kinesis, ati bẹbẹ lọ). (Apache Flink, Beam, ati bẹbẹ lọ)
12. Kini o tumọ si nipa Ṣiṣẹsin Skew?
Iyatọ laarin iṣẹ nigba ṣiṣe ati iṣẹ lakoko ikẹkọ ni a mọ bi skew ti n ṣiṣẹ ikẹkọ. Yi skew le fa nipasẹ awọn nkan wọnyi:
- Iyatọ ni bi o ṣe mu data laarin awọn opo gigun ti epo fun iṣẹ ati ikẹkọ.
- Iyipada ninu data lati ikẹkọ rẹ si iṣẹ rẹ.
- ikanni esi laarin algorithm ati awoṣe rẹ.
13. Kini o tumọ nipasẹ Iforukọsilẹ awoṣe?
Iforukọsilẹ awoṣe jẹ ibi ipamọ aarin nibiti awọn olupilẹṣẹ awoṣe le ṣe atẹjade awọn awoṣe ti o dara fun lilo ninu iṣelọpọ.
Awọn olupilẹṣẹ le ṣe ifowosowopo pẹlu awọn ẹgbẹ miiran ati awọn ti o nii ṣe lati ṣakoso igbesi aye gbogbo awọn awoṣe inu iṣowo nipa lilo iforukọsilẹ. Awọn awoṣe ikẹkọ le ṣe gbejade si iforukọsilẹ awoṣe nipasẹ onimọ-jinlẹ data kan.
Awọn awoṣe ti pese sile fun idanwo, afọwọsi, ati imuṣiṣẹ si iṣelọpọ ni kete ti wọn ba wa ninu iforukọsilẹ. Ni afikun, awọn awoṣe ikẹkọ ti wa ni ipamọ ni awọn iforukọsilẹ awoṣe fun iraye si yara nipasẹ ohun elo tabi iṣẹ eyikeyi ti a ṣepọ.
Lati le ṣe idanwo, ṣe iṣiro, ati mu awoṣe lọ si iṣelọpọ, awọn oludasile software ati awọn oluyẹwo le yarayara mọ ati yan ẹya ti o dara julọ ti awọn awoṣe ikẹkọ (da lori awọn ibeere igbelewọn).
14. Njẹ o le ṣe alaye lori awọn anfani ti Iforukọsilẹ Awoṣe?
Atẹle ni diẹ ninu awọn ọna ti iforukọsilẹ awoṣe n ṣatunṣe iṣakoso igbesi aye awoṣe:
- Lati jẹ ki imuṣiṣẹ rọrun, ṣafipamọ awọn ibeere asiko asiko ati metadata fun awọn awoṣe ikẹkọ rẹ.
- Awọn awoṣe ikẹkọ rẹ, ti a fi ranṣẹ ati ti fẹyìntì yẹ ki o forukọsilẹ, tọpinpin, ati ti ikede ni aarin aarin, ibi-ipamọ wiwa.
- Ṣẹda awọn opo gigun ti adaṣe ti o jẹ ki ifijiṣẹ lemọlemọfún, ikẹkọ, ati isọpọ ti awoṣe iṣelọpọ rẹ.
- Ṣe afiwe awọn awoṣe ikẹkọ tuntun (tabi awọn awoṣe olutaja) ni agbegbe idasile si awọn awoṣe ti n ṣiṣẹ lọwọlọwọ ni iṣelọpọ (awọn awoṣe aṣaju).
15. Njẹ o le ṣe alaye ilana aṣaju-Challenger ṣiṣẹ?
O ṣee ṣe lati ṣe idanwo ọpọlọpọ awọn ipinnu iṣiṣẹ ni iṣelọpọ nipa lilo ilana Challenger Aṣaju. O ṣee ṣe pe o ti gbọ nipa idanwo A/B ni ipo ti titaja.
Fun apẹẹrẹ, o le kọ awọn laini koko-ọrọ ọtọtọ meji ki o pin wọn ni airotẹlẹ si ibi-afẹde ibi-afẹde rẹ lati le mu iwọn ṣiṣi silẹ fun ipolongo imeeli kan.
Eto naa ṣe igbasilẹ iṣẹ imeeli kan (ie, iṣẹ ṣiṣi imeeli) ni ibatan si laini koko-ọrọ rẹ, gbigba ọ laaye lati ṣe afiwe oṣuwọn ṣiṣi laini koko-ọrọ kọọkan lati pinnu eyiti o munadoko julọ.
Aṣiwaju-Challenger jẹ afiwera si idanwo A/B ni eyi. O le lo ọgbọn ipinnu lati ṣe iṣiro abajade kọọkan ati yan eyi ti o munadoko julọ bi o ṣe ṣe idanwo pẹlu awọn ọna pupọ lati wa si yiyan.
Awọn julọ aseyori awoṣe correlates si awọn asiwaju. Oludije akọkọ ati atokọ ti o baamu ti awọn oludije jẹ bayi gbogbo eyiti o wa ni ipo ipaniyan akọkọ dipo aṣaju.
Awọn asiwaju ti wa ni yàn nipa awọn eto fun siwaju ise igbese ipaniyan.
Awọn olutayo jẹ iyatọ si ara wọn. Aṣiwaju tuntun lẹhinna ni ipinnu nipasẹ olutaja ti o mu awọn abajade ti o ga julọ jade.
Awọn iṣẹ ṣiṣe ti o kan ninu ilana afiwe aṣaju-olutaja ti wa ni atokọ ni isalẹ ni awọn alaye diẹ sii:
- Iṣiro kọọkan ninu awọn orogun si dede.
- Ṣiṣayẹwo awọn ikun ti o kẹhin.
- Ṣe afiwe awọn abajade igbelewọn lati fi idi olutaja ti o ṣẹgun mulẹ.
- Fifi awọn alabapade asiwaju si awọn pamosi
16. Ṣe apejuwe awọn ohun elo ipele ile-iṣẹ ti igbesi aye MLOps?
A nilo lati da akiyesi ikẹkọ ẹrọ bii idanwo aṣetunṣe nikan ni ibere fun awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ lati tẹ iṣelọpọ. MLOps jẹ iṣọkan ti imọ-ẹrọ sọfitiwia pẹlu ẹkọ ẹrọ.
Abajade ti o pari yẹ ki o wa ni ero bi iru. Nitorinaa, koodu fun ọja imọ-ẹrọ ni lati ni idanwo, iṣẹ ṣiṣe, ati apọjuwọn.
MLOps ni igbesi aye ti o jẹ afiwera si ṣiṣan ikẹkọ ẹrọ aṣa, pẹlu iyatọ pe awoṣe ti wa ni ipamọ ninu ilana titi ti iṣelọpọ.
Awọn Enginners MLOps lẹhinna tọju oju lori eyi lati rii daju pe didara awoṣe ni iṣelọpọ jẹ ohun ti a pinnu.
Eyi ni diẹ ninu awọn ọran lilo fun ọpọlọpọ awọn imọ-ẹrọ MLOps:
- Awọn iforukọsilẹ awoṣe: O jẹ ohun ti o han lati jẹ. Awọn ẹgbẹ ti o tobi ju tọju ati ṣetọju orin awọn awoṣe ẹya ni awọn iforukọsilẹ awoṣe. Paapaa lilọ pada si ẹya ti tẹlẹ jẹ aṣayan kan.
- Itaja Ẹya-ara: Nigbati o ba n ṣe pẹlu awọn eto data nla, awọn ẹya ọtọtọ le wa ti awọn ipilẹ data atupale ati awọn ipin fun awọn iṣẹ ṣiṣe kan pato. Ile itaja ẹya jẹ gige-eti, ọna itọwo lati lo iṣẹ igbaradi data lati awọn ṣiṣe iṣaaju tabi lati awọn ẹgbẹ miiran daradara.
- Awọn ile itaja fun Metadata: O ṣe pataki lati ṣe atẹle metadata ni deede jakejado iṣelọpọ ti data ti ko ṣeto, gẹgẹbi aworan ati data ọrọ, ni lati lo ni aṣeyọri.
ipari
O ṣe pataki lati tọju ni lokan pe, ni pupọ julọ awọn ọran, olubẹwo naa n wa eto kan, lakoko ti oludije n wa ojutu kan.
Akọkọ da lori awọn ọgbọn imọ-ẹrọ rẹ, lakoko ti keji jẹ gbogbo nipa ọna ti o gba lati ṣafihan agbara rẹ.
Awọn ilana pupọ lo wa ti o yẹ ki o mu nigbati o n dahun si awọn ibeere ifọrọwanilẹnuwo MLOps lati ṣe iranlọwọ fun olubẹwo naa ni oye daradara bi o ṣe pinnu lati ṣe ayẹwo ati koju iṣoro ti o wa ni ọwọ.
Ifojusi wọn jẹ diẹ sii lori iṣesi ti ko tọ ju ọkan ti o tọ lọ. Ojutu kan sọ itan kan, ati pe eto rẹ jẹ apejuwe ti o dara julọ ti imọ rẹ ati agbara fun ibaraẹnisọrọ.
Fi a Reply