നേട്ടങ്ങൾ:
- കോഡ്-ഡാറ്റ-മോഡൽ ട്രിയോ, പാക്കേജ് എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ML-ൻ്റെ പ്രത്യേക വെല്ലുവിളികൾ തിരിച്ചറിയാനും ബിസിനസ് ആവശ്യത്തിനനുസരിച്ച് മോഡൽ ഓൺലൈനിലോ ബാച്ചിലോ അവതരിപ്പിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്.
- ക്രമാനുഗതവും റോൾബാക്ക് വിന്യാസ പാറ്റേണുകളും (ഷാഡോ, കാനറി, എ/ബി, റോൾബാക്ക്) നടപ്പിലാക്കാനും ഓരോ വിന്യാസത്തിലേക്കും പരീക്ഷിച്ച റോൾബാക്ക് പ്ലാൻ ചേർക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- മൂല്യനിർണ്ണയ പരിധി-നിയന്ത്രിത CI/CD, മോഡൽ രജിസ്ട്രി എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന മോഡലിൻ്റെ ഡാറ്റ-കോഡ്-മെട്രിക് ലിങ്ക് നിലനിർത്താനുള്ള കഴിവ്
നോട്ട്ബുക്കിൽ 95% കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ ഒരു മോഡൽ ലഭിക്കുന്നത് പകുതി കഥ മാത്രമാണ്. മറ്റേ പകുതി-പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഭാഗം-ആ മാതൃക യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വിശ്വസനീയവും അളക്കാവുന്നതും പരിപാലിക്കാവുന്നതുമായ രീതിയിൽ എത്തിക്കുക എന്നതാണ്. MLOps (മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഓപ്പറേഷൻസ്: ML മോഡലുകൾ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിപാലിക്കുന്നതിനുമുള്ള അച്ചടക്കം) സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിൻ്റെ DevOps സമ്പ്രദായങ്ങളെ ML-ൻ്റെ അതുല്യമായ വെല്ലുവിളികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ, മോഡലിനെ ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങളും ഈ പ്രക്രിയയിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നുവെന്നും ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യുന്നു.
സാധാരണ സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ നിന്ന് ML വ്യത്യസ്തമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
സാധാരണ സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ, പെരുമാറ്റം കോഡിലാണ്; കോഡ് മാറുന്നില്ലെങ്കിൽ, സ്വഭാവം മാറില്ല. ML-ൽ, പെരുമാറ്റം കോഡ്, ഡാറ്റ, മോഡൽ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ മൂന്ന് അളവുകൾ MLOps-ൻ്റെ അധിക വെല്ലുവിളികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു:
- ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ്: പ്രൊഡക്ഷനിലെ ഡാറ്റ കാലക്രമേണ പരിശീലനത്തിലെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അകന്നുപോകുന്നു; മോഡൽ കാലഹരണപ്പെടും.
- നിങ്ങൾ മൂന്ന് കാര്യങ്ങൾ പതിപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ട്: കോഡ്, ഡാറ്റ, മോഡൽ-മൂന്നും.
- നിശബ്ദ പരാജയം: ഒരു മോഡൽ തകരാതെ, പിശകുകൾ നൽകാതെ, തെറ്റായ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് പരാജയപ്പെടാം. ഇത് പിടിക്കാൻ നിരീക്ഷണം ആവശ്യമാണ്.
അതുകൊണ്ടാണ് "വർക്കിംഗ് മോഡലും" "പ്രൊഡക്ഷൻ-റെഡി മോഡലും" തമ്മിൽ വലിയ വ്യത്യാസമുള്ളത്.
മോഡൽ പാക്കേജിംഗും അവതരണവും
മോഡലിനെ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യ ഘട്ടം അത് പാക്കേജിംഗ് ചെയ്യുകയാണ്: മോഡൽ ഫയൽ, ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ, പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് കോഡ്, പതിപ്പ് വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഒരുമിച്ച് പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്ന മൊത്തത്തിൽ. കണ്ടെയ്നറൈസേഷൻ (ഉദാ. ഡോക്കർ: ആപ്ലിക്കേഷൻ അതിൻ്റെ എല്ലാ ഡിപൻഡൻസികളോടും കൂടി ഒരു ഒറ്റപ്പെട്ട ബോക്സിൽ ഇടുന്നത്) ഇവിടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ആണ്; ഇത് "എൻ്റെ മെഷീനിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയായിരുന്നു" എന്ന പ്രശ്നം ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
മോഡൽ സേവിക്കുന്നതിനുള്ള രണ്ട് അടിസ്ഥാന പാറ്റേണുകൾ:
- ഓൺലൈൻ/തത്സമയ (ഓൺലൈൻ): ഓരോ ഇൻകമിംഗ് അഭ്യർത്ഥനയ്ക്കും തൽക്ഷണ പ്രവചനം നൽകിക്കൊണ്ട് മോഡൽ ഒരു API-യുടെ പിന്നിൽ ഇരിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി നിർണായകമാണ്.
- ബാച്ച്: മോഡൽ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ആനുകാലികമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു (ഉദാ. രാത്രിയിൽ എല്ലാ ഉപഭോക്താക്കൾക്കും സ്കോറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു). ലേറ്റൻസി അപ്രസക്തമാണ്, കാര്യക്ഷമത പ്രധാനമാണ്.
ഏതാണ് ശരി എന്നത് ബിസിനസ്സ് ആവശ്യകതയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു: തൽക്ഷണ ഓൺലൈൻ ശുപാർശ, ബാച്ചിലെ പ്രതിമാസ റിസ്ക് സ്കോർ.
നുറുങ്ങ്: "തത്സമയ" എന്നത് ഒരു ചെലവാണ്, ഡിഫോൾട്ടല്ല. മണിക്കൂറുകൾക്കുള്ളിൽ ഫലം ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ ബാച്ച് വളരെ വിലകുറഞ്ഞതും ലളിതവുമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ശരിക്കും ഒരു തൽക്ഷണ ഉത്തരം ആവശ്യമുണ്ടോ? അത് ആദ്യം ചോദിക്കൂ.
സുരക്ഷിതമായ വിതരണ തന്ത്രങ്ങൾ
എല്ലാ ട്രാഫിക്കിലേക്കും നേരിട്ട് ഒരു പുതിയ മോഡൽ തുറക്കുന്നത് അപകടകരമാണ്; തെറ്റാണെങ്കിൽ എല്ലാവരെയും ബാധിക്കും. സുരക്ഷിതമായ വിതരണ രീതികൾ:
- ഷാഡോ വിന്യാസം: പുതിയ മോഡലിന് പ്രൊഡക്ഷൻ ട്രാഫിക് ലഭിക്കുന്നു, പക്ഷേ അതിൻ്റെ പ്രവചനങ്ങൾ ഉപയോക്താവിന് കാണിക്കില്ല, ലോഗിൻ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയിൽ സുരക്ഷിതമാണോ എന്നറിയാൻ പഴയ മോഡലുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
- കാനറി വിന്യാസം: പുതിയ മോഡൽ ആദ്യം ഒരു ചെറിയ ശതമാനം ട്രാഫിക്കിലേക്ക് (ഉദാ. 5%) പുറത്തിറക്കി; ഒരു പ്രശ്നവുമില്ലെങ്കിൽ, അത് ക്രമേണ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
- എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗ്: രണ്ട് മോഡലുകൾ യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താവിന് സമാന്തരമായി അവതരിപ്പിക്കുകയും ബിസിനസ് മെട്രിക്സ് (പരിവർത്തനം, ക്ലിക്കുകൾ) താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
- റോൾബാക്ക്: പുതിയ മോഡൽ മോശമായാൽ പഴയ പതിപ്പിലേക്ക് വേഗത്തിൽ മടങ്ങാനുള്ള കഴിവ്. ഓരോ വിന്യാസത്തിനും ഒരു റോൾബാക്ക് പ്ലാൻ ഉണ്ടായിരിക്കണം.
മുന്നറിയിപ്പ്: ഒരു റോൾബാക്ക് പ്ലാൻ ഇല്ലാത്ത ഒരു വിന്യാസം പൂർത്തിയായില്ല. പുതിയ മോഡൽ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ അപ്രതീക്ഷിതമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ പഴയ പതിപ്പിലേക്ക് മടങ്ങാൻ കഴിയുന്നത് ഉപയോക്താവിനെ സംരക്ഷിക്കുന്നു. വിന്യാസത്തിന് മുമ്പ് ഇത് പരിശോധിക്കുക.
ദുർബലമായ സമീപനം / ശക്തമായ സമീപനം
ദുർബലമായത്: "മാതൃക പരീക്ഷിക്കുന്നതിൽ മികച്ചതായിരുന്നു, ഞങ്ങൾ തത്സമയം പോയി, ഞങ്ങൾ അത് എല്ലാവർക്കും തുറന്നുകൊടുത്തു."
Güçlü: "ഞങ്ങൾ മോഡൽ കണ്ടെയ്നറൈസ് ചെയ്തു, ഒരു പതിപ്പായി ലേബൽ ചെയ്തു. ആദ്യം, പ്രൊഡക്ഷൻ ട്രാഫിക്കുള്ള ഷാഡോ മോഡിൽ ഞങ്ങൾ 3 ദിവസം പ്രവർത്തിപ്പിച്ചു, പ്രവചനങ്ങളെ പഴയ മോഡലുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തി - വ്യതിയാനം സ്വീകാര്യമാണ്. തുടർന്ന് ഞങ്ങൾ അത് 5% കാനറി ഉപയോഗിച്ച് തുറന്നു, ത്രൂപുട്ട് മെട്രിക്സും ലേറ്റൻസിയും നിരീക്ഷിച്ചു. പ്രശ്നങ്ങളൊന്നുമില്ലാത്തപ്പോൾ, ഞങ്ങൾ അത് ക്രമേണ 10% ആയി വർദ്ധിപ്പിച്ചു."
വ്യത്യാസം: ശക്തമായ സമീപനം ക്രമാനുഗതവും അളക്കുന്നതും തിരിച്ചെടുക്കാവുന്നതുമാണ്. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും അപകടസാധ്യത പരിമിതമാണ്.
CI/CD, ഓട്ടോമേഷൻ
CI/CD (തുടർച്ചയുള്ള സംയോജനം / തുടർച്ചയായ വിന്യാസം: കോഡ് മാറ്റങ്ങൾ സ്വയമേവ പരിശോധിക്കുന്നതിനും പുറത്തുവിടുന്നതിനുമുള്ള പൈപ്പ്ലൈൻ) കോഡ് മാത്രമല്ല ഡാറ്റയും മോഡൽ ഘട്ടങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഒരു നല്ല ML CI/CD പൈപ്പ്ലൈൻ: കോഡ് മാറുമ്പോൾ ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുന്നു, ഡാറ്റ മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തുന്നു, മോഡൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു (ആവശ്യമെങ്കിൽ), മൂല്യനിർണ്ണയ പരിധി പരിശോധിക്കുന്നു, പരിധികൾ കൈവശം വച്ചാൽ മാത്രം വിന്യാസം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നു. "പരിശീലനം യാന്ത്രികമാണ്, വിന്യാസം ത്രെഷോൾഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്" എന്ന തത്വം മോശം മോഡലിനെ നിശബ്ദമായി ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് ചോർത്തുന്നത് തടയുന്നു.
ഈ പൈപ്പ് ലൈനുകൾ സജ്ജീകരിക്കുമ്പോൾ AI വളരെ സഹായകരമാണ്: കോൺഫിഗറേഷൻ ഫയൽ (YAML) ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ, ടെസ്റ്റ് കേസുകൾ, വിന്യാസ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എന്നിവ എഴുതുക. എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ ത്രെഷോൾഡുകളും (പ്രസിദ്ധീകരിച്ച മൂല്യത്തെക്കാൾ മെട്രിക് എന്തുതന്നെയായാലും) റോൾബാക്ക് നയവും നിർണ്ണയിക്കുന്നു; ഇവ ബിസിനസ്സ് റിസ്ക് തീരുമാനങ്ങളാണ്.
പുനരുൽപാദന അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ
പ്രൊഡക്ഷനിൽ ഒരു മോഡലിൻ്റെ സ്വഭാവം പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിന്, മോഡൽ രജിസ്ട്രി: ഏത് ഡാറ്റയും കോഡും ഉപയോഗിച്ചാണ് ഏത് മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിച്ചത്, ഏത് അളവുകോലുകളാണ് സ്വീകരിച്ചത് എന്ന റെക്കോർഡ്. ഓരോ പ്രൊഡക്ഷൻ മോഡലിനും, ഇനിപ്പറയുന്നവ ട്രാക്ക് ചെയ്യാവുന്നതായിരിക്കണം: പരിശീലന ഡാറ്റ പതിപ്പ്, കോഡ് പതിപ്പ് (ജിറ്റ് കമ്മിറ്റ്), ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ, മൂല്യനിർണ്ണയ സ്കോറുകൾ, വിന്യാസ തീയതി. ഒരു പ്രശ്നം ഉണ്ടാകുമ്പോൾ, "ഏത് മോഡലാണ് ഈ പ്രവചനം നിർമ്മിച്ചത്, ഏത് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്?" എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയണം. മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ. ഞങ്ങൾ ഇത് യൂണിറ്റ് 11 ൽ കൂടുതൽ ആഴത്തിലാക്കും.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - നിഴൽ വിതരണത്തിൽ പ്രശ്നം പിടിപെട്ടു. ഒരു ശുപാർശ മോഡൽ ടെസ്റ്റിംഗിൽ പഴയതിനെ വെല്ലുന്നു. നിഴൽ മോഡിൽ പ്രൊഡക്ഷൻ ട്രാഫിക്കിൽ ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗം ഉപയോക്താക്കൾക്ക് (പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്ക്) വളരെ മോശമായ ശുപാർശകൾ നൽകുന്നതായി കണ്ടെത്തി - ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ ഈ സെഗ്മെൻ്റിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നില്ല. ഉപയോക്താവിന് ഒരിക്കലും പ്രദർശിപ്പിക്കാതെ മോഡൽ ശരിയാക്കി. ഇത് നേരിട്ട് തുറന്നാൽ, പുതിയ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം തടസ്സപ്പെടും.
കേസ് 2 - അപ്രസക്തമായ വിതരണം. റോൾബാക്ക് പ്ലാനുകളൊന്നുമില്ലാതെ ഒരു ടീം എല്ലാ ട്രാഫിക്കിലും ഒരു പുതിയ വിലനിർണ്ണയ മോഡൽ അവതരിപ്പിച്ചു. മോഡൽ അപ്രതീക്ഷിതമായി ചില ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് വളരെ കുറഞ്ഞ വില നൽകി. പ്രോസസ്സ് തയ്യാറാകാത്തതിനാൽ പഴയ പതിപ്പിലേക്ക് മടങ്ങുന്നതിന് മണിക്കൂറുകളെടുത്തു. കാര്യമായ വരുമാന നഷ്ടമുണ്ടായി. അതിനുശേഷം, എല്ലാ വിന്യാസത്തിലും നിർബന്ധിത റോൾബാക്ക് ടെസ്റ്റിംഗ് ചേർത്തു.
കേസ് 3 - നിശബ്ദ ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ്. ഒരു തെറ്റും കൂടാതെ മാസങ്ങളോളം ഒരു തട്ടിപ്പ് പാറ്റേൺ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു. എന്നാൽ തട്ടിപ്പുകാരുടെ തന്ത്രങ്ങൾ മാറി (ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ്) മോഡലിൻ്റെ തിരിച്ചുവിളിക്കൽ നിശബ്ദമായി ഉപേക്ഷിച്ചു. നിരീക്ഷണമില്ലാത്തതിനാൽ ആരും ശ്രദ്ധിച്ചില്ല. ഒരു പ്രവചന വിതരണ മോണിറ്ററിംഗ് പാനൽ സ്ഥാപിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഡ്രിഫ്റ്റ് നേരത്തെ ദൃശ്യമായി. യൂണിറ്റ് 8 ൽ ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷണം കവർ ചെയ്യും.
പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
ഈ മോഡലിനായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് വിന്യാസ പദ്ധതി എഴുതുക. മോഡൽ: [അത് എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്], ഉപയോഗം: [ഓൺലൈൻ അല്ലെങ്കിൽ ബാച്ച്?] ഇവ ഉൾപ്പെടണം:1) പാക്കേജിംഗ് (കണ്ടെയ്നർ, പതിപ്പിംഗ്)2) ഇൻക്രിമെൻ്റൽ ഡിപ്ലോയ്മെൻ്റ് സ്ട്രാറ്റജി (ഷാഡോ/കാനറി/എ-ബി) കൂടാതെ എന്തുകൊണ്ട്3) ട്രാക്ക് ചെയ്യാനുള്ള മെട്രിക്സ് (ബിസിനസ് + ടെക്നിക്കൽ + ലേറ്റൻസി) 4) റോൾബാക്ക് പ്ലാൻ, എത്ര മൂല്യം വിന്യസിക്കണം (5) മെട്രിക്സ് എങ്ങനെ കവിയണം)
ഈ ML CI/CD പൈപ്പ്ലൈൻ പരിശോധിക്കുക:1) ലൈനിൽ ഡാറ്റ സാധൂകരണം ഉണ്ടോ?2) മൂല്യനിർണ്ണയ പരിധി നിലനിർത്താതെ വിന്യാസം തുടരാനാകുമോ (അത് പാടില്ല)?3) റോൾബാക്ക് ഓട്ടോമാറ്റിക് ആണോ?4) മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ ഡാറ്റ+കോഡ്+മെട്രിക്സ് ട്രാക്ക് ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?പ്ലൈൻ കോൺഫിഗറേഷൻ: [config]
ഓൺലൈൻ അല്ലെങ്കിൽ ബാച്ച് അവതരണം ഈ മോഡലിന് അനുയോജ്യമാണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കൂ. ഫലം എത്രത്തോളം ഉപയോഗിക്കും: [തൽക്ഷണം / മിനിറ്റ് / മണിക്കൂർ / ദിവസം]പ്രതീക്ഷിച്ച അഭ്യർത്ഥന വോളിയം: [നമ്പർ] കാലതാമസം നേരിടുന്നുണ്ടോ: [ms]ചെലവും സങ്കീർണ്ണതയും കണക്കിലെടുത്ത് നിങ്ങൾ ഏതാണ് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത്, എന്തുകൊണ്ട്?
ഈ മോഡലിനായി ഒരു റോൾബാക്ക് നടപടിക്രമം എഴുതുക.- ഏത് മെട്രിക്/ത്രെഷോൾഡ് മോശം പ്രകടനത്തിന് കാരണമാകുന്നു?- റോൾബാക്ക് ഘട്ടങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?- റോൾബാക്ക് എത്ര സമയം എടുക്കണം (ലക്ഷ്യം)?- ഉൽപ്പാദനത്തിന് മുമ്പ് ഞാൻ ഈ നടപടിക്രമം എങ്ങനെ പരിശോധിക്കും?
അവതരണ പാറ്റേൺ പട്ടിക
മാനദണ്ഡം
ഓൺലൈൻ (തത്സമയം)
ബാച്ച്
കാലതാമസം
ഗുരുതരം (മിസെ)
നിസ്സാരമായ
ഉപയോഗം
തൽക്ഷണ പ്രതികരണം ആവശ്യമാണ്
ആനുകാലിക സ്കോർ
ചെലവ്
ഉയർന്നത്
താഴ്ന്ന
സങ്കീർണ്ണത
ഉയർന്നത്
താഴ്ന്ന
ഉദാഹരണം
തത്സമയ ശുപാർശ, തട്ടിപ്പ്
പ്രതിമാസ റിസ്ക് സ്കോർ
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- വീണ്ടെടുക്കൽ പദ്ധതിയില്ലാതെ വിതരണം ചെയ്യുക. തെറ്റായ മോഡൽ മുഴുവൻ ഉപയോക്താവിനെയും ബാധിക്കുന്നു.
- 100% ട്രാഫിക്കിലേക്ക് നേരിട്ട് തുറക്കുന്നു. ക്രമരഹിതമായ വിതരണത്തിലൂടെ അപകടസാധ്യത പരിമിതപ്പെടുത്തുക.
- നിരീക്ഷണം സ്ഥാപിക്കുന്നില്ല. മോഡൽ പിശകുകൾ ഇല്ലാതെ നിശബ്ദമായി പിശകുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- അനാവശ്യമായ തത്സമയ അവതരണം. ബാച്ചിംഗ് മതിയാകുമ്പോൾ, ചെലവും സങ്കീർണ്ണതയും വർദ്ധിക്കുന്നു.
- മോഡൽ-ഡാറ്റ-കോഡ് പതിപ്പുകൾ ലിങ്ക് ചെയ്യുന്നില്ല. നിങ്ങൾക്ക് പ്രശ്നം പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയില്ല.
- വിതരണ പരിധിയില്ലാത്ത സ്വയമേവയുള്ള റിലീസ്. മോശം മോഡൽ നിശബ്ദമായി ഒളിഞ്ഞുനോക്കുന്നു.
ചുരുക്കത്തിൽ
മോഡൽ ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നത് അത് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനേക്കാൾ വ്യത്യസ്തവും പലപ്പോഴും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമായ ഒരു എഞ്ചിനീയറിംഗ് ജോലിയാണ്. ML-ന് അധിക അച്ചടക്കം ആവശ്യമാണ്, കാരണം അത് കോഡ്-ഡാറ്റ-മോഡൽ ട്രിയോയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു: പാക്കേജിംഗും പതിപ്പിംഗും, ബിസിനസ് ആവശ്യത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഡെലിവറി പാറ്റേൺ (ഓൺലൈൻ/ബാച്ച്), ക്രമാനുഗതവും തിരിച്ചെടുക്കാവുന്നതുമായ വിന്യാസം, പരിധി നിയന്ത്രിത CI/CD, മോഡൽ രജിസ്ട്രേഷൻ. ഈ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൻ്റെ കോഡും കോൺഫിഗറേഷനും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ സഹായമാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്; എന്നാൽ വിതരണ പരിധികൾ, ക്ലാബാക്ക് പോളിസി, റിസ്ക് തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവ നിങ്ങളുടേതാണ്. ഒരു റോൾബാക്ക് പ്ലാൻ ഇല്ലാത്ത ഒരു വിതരണം പൂർത്തിയായിട്ടില്ല.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു മോഡൽ കണ്ടെയ്നറൈസ് (ഡോക്കർ) അതിൻ്റെ പതിപ്പ് ലേബൽ ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ് ആവശ്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓൺലൈനാണോ ബാച്ചാണോ ഓഫർ ചെയ്യുന്നത് എന്ന് തീരുമാനിക്കുക, നിങ്ങളുടെ ന്യായീകരണം എഴുതുക. ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വിന്യാസ പദ്ധതിയും (ഷാഡോ അല്ലെങ്കിൽ കാനറി) പരിശോധിച്ച റോൾബാക്ക് നടപടിക്രമവും രേഖപ്പെടുത്തുക. മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ ഡാറ്റ പതിപ്പ്, കോഡ് കമ്മിറ്റ്, മൂല്യനിർണ്ണയ സ്കോറുകൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] മോഡൽ പാക്കേജുചെയ്തതും പതിപ്പിച്ചതുമാണ് (കണ്ടെയ്നർ + ലേബൽ).
- [ ] ബിസിനസ്സ് ആവശ്യകത അനുസരിച്ച് അവതരണ പാറ്റേൺ (ഓൺലൈൻ/ബാച്ച്) തിരഞ്ഞെടുത്തു.
- [ ] ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വിന്യാസ തന്ത്രം (ഷാഡോ/കാനറി) നടപ്പിലാക്കി.
- [ ] റോൾബാക്ക് നടപടിക്രമം എഴുതി പരീക്ഷിച്ചു.
- [ ] മൂല്യനിർണ്ണയ പരിധി കൈവരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് CI/CD വിന്യാസം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുന്നില്ല.
- [ ] മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ ഡാറ്റ+കോഡ്+മെട്രിക് ലിങ്ക് ഉണ്ട്.