İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM
Atlas girdisiOrta

MLOps

Makine öğrenmesi operasyonları

Makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesini, dağıtımını, izlenmesini ve yenilenmesini tekrarlanabilir ve denetlenebilir hale getiren mühendislik disiplinidir.

ÖnkoşulMachine Learning

Kısa cevap

MLOps, bir modeli "çalıştı" durumundan "çalışmaya devam ediyor ve neden çalıştığını gösterebiliyoruz" durumuna taşıyan pratikler bütünüdür. Yazılım mühendisliğinden ayrıldığı yer, artefaktın yalnızca kod değil aynı zamanda veri ve model olması.

Üç artefakt, üç sürüm#

Klasik yazılımda sürümlenen tek şey koddur. Makine öğrenmesinde üç şey birden sürümlenmeli: kod, veri ve model. Üçünün eşleşmesi kaydedilmezse bir sonucu yeniden üretmek mümkün olmaz — ve yeniden üretilemeyen bir sonuç denetlenemez.

  1. 1Veri sürümleme

    Eğitim kümesinin anlık görüntüsü ve şeması kaydedilir.

  2. 2Deney kaydı

    Hiperparametre, metrik ve ortam bilgisi izlenir.

  3. 3Model kaydı

    Model, kart bilgisiyle birlikte bir kayıt defterine alınır.

  4. 4Dağıtım

    Gölge veya kademeli dağıtımla üretime alınır.

  5. 5İzleme

    Girdi dağılımı, tahmin dağılımı ve iş metriği takip edilir.

  6. 6Yenileme

    Tetikleyici koşulda yeniden eğitim ve geri alma planı işler.

Sürüklenme#

TürNe değişirNasıl fark edilir
Veri sürüklenmesiGirdi dağılımıÖzellik dağılımı izleme, istatistiksel testler
Kavram sürüklenmesiGirdi-çıktı ilişkisiİş metriğinin bozulması; etiket gecikmeli gelir
Şema kırılmasıAlan tipi veya adıDoğrulama hatası; genellikle ani ve görünür
Yukarı akış değişimiBesleyen sistemin davranışıBeklenmeyen boş oranı, ani dağılım kayması
Kavram sürüklenmesi en sinsi olanıdır; etiket gecikmesi nedeniyle geç fark edilir.

Sık sorulan sorular

MLOps ile DevOps arasındaki fark nedir?

DevOps kod artefaktını yönetir; MLOps buna veri ve model artefaktlarını ekler. Bu, sürümleme, test ve izleme pratiklerinin veri dağılımını da kapsayacak biçimde genişlemesi demektir.

Küçük bir ekip için minimum MLOps kurulumu ne?

Üç şey: eğitim verisinin sürümlenmiş bir anlık görüntüsü, deney metriklerinin kaydı ve üretimde girdi dağılımı izleme. Bu üçü olmadan hiçbir teşhis yapılamaz.

Güncelleme geçmişi

  1. v1.0İlk yayın.

Bu kavramla ilgili gündem

LEARN

MLOps konusunu uygulamaya dökmek ister misin?

Kavramı okudun; sırada onu bir rotanın içinde öğrenmek ve bir testle ölçmek var.