İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM

MLOPS / LLMOPS · Başlangıç

MLOps / LLMOps Testi — Başlangıç

Model yaşam döngüsünün adımlarını, dil modeli hattında ek olarak sürümlenen varlıkları ve üretim izlemesinin neye baktığını ölçen test.

Soru
6
Süre
8 dk
Ölçülen beceri
4
Seviye
Başlangıç

Kimler çözmeli?

Üretime model ya da dil modeli hattı alacak yazılım ve veri ekiplerinin yeni üyeleri için; ileri altyapı bilgisi gerekmez.

Ölçülen beceriler

  • Terim ayrımı
  • Yaşam döngüsü farkındalığı
  • Sürümleme alışkanlığı
  • İzleme okuryazarlığı
01ÇÖZ

Testi çöz

Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alan önerisi alırsın.

6 soruluk testi çözmeye hazır mısın?

Her cevaptan sonra doğru yanıt ve açıklaması gösterilir. Sonuçta beceri bazlı kırılım ve eksik alanlar için öneri alırsın.

Sonuç anonim olarak kaydedilir: yalnızca puan ve beceri kırılımı; kimlik bilgisi tutulmaz.
02HEDEFLER

Bu test neyi ölçüyor?

Test sonrası ne bildiğini değil, hangi beceride eksik olduğunu görürsün.

  • 01

    Yaşam döngüsü disiplinini modelleme çalışmasından ayırt etmek

  • 02

    İstem ve bağlam yapılandırmasını sürümlenecek varlık olarak tanımak

  • 03

    Kayma ve temsil sorunlarını izleme göstergelerinden okumak

03ÖRNEK SORULAR

Sorular sayfada görünür

Eğitim içeriği JavaScript arkasına gizlenmez. Aşağıdaki üç örnek soru, doğru cevapları ve açıklamalarıyla birlikte taranabilir durumdadır.

  1. Soru 01mlops-baslangic-1Kapsam tanımı · Başlangıç · Terim ayrımı

    MLOps uygulamalarının temel amacı aşağıdakilerden hangisidir?

    • AModel doğruluğunu yükseltmek için daha büyük veri kümeleri ve daha derin mimariler seçmek.
    • BGeliştirmeden üretime ve izlemeye uzanan adımları yinelenebilir ve denetlenebilir hale getirmek.
    • CEğitim maliyetini düşürmek üzere donanım satın alma kararlarını tek merkezden yönetmek.
    • DVeri bilimcilerin defter ortamında çalışmasını kaldırıp geliştirmeyi tek bir araca taşımak.

    Açıklama

    MLOps bir model kalitesi yöntemi değil, yaşam döngüsü disiplinidir: aynı girdiyle aynı çıktıyı üretebilmek ve üretimdeki davranışı izlemek. Doğruluğu artırma seçeneği en çekici yanlıştır; doğruluk modelleme işidir, MLOps o işin tekrarlanabilir koşulmasını sağlar.

    MLOps girdisini oku
  2. Soru 02mlops-baslangic-2LLMOps ayrımı · Başlangıç · Terim ayrımı

    Klasik makine öğrenmesi hattına kıyasla dil modeli hattında ek olarak sürümlenmesi gereken varlık hangisidir?

    • AEğitim verisinin bölünme oranları ve doğrulama kümesinin rastgelelik tohumu.
    • BModel ağırlıklarının tutulduğu nesne deposunun erişim izinleri ve yedekleme takvimi.
    • Cİstem şablonları ve geri getirme yapılandırması gibi çıktıyı doğrudan belirleyen parçalar.
    • DÇıkarım sunucusunun kapsayıcı imgesi ve bağımlılık kilidi dosyası.

    Açıklama

    Dil modeli hattında çıktıyı belirleyen şey ağırlıklar kadar istem ve bağlam kurgusudur; bunlar sürümlenmezse davranış değişikliği açıklanamaz. Kapsayıcı imgesi ve kilit dosyası en çekici yanlıştır: doğru bir uygulamadır ama klasik hatta da aynı biçimde sürümlenir, dile özgü bir ek değildir.

    LLMOps girdisini oku
  3. Soru 03mlops-baslangic-3İz kaydı · Başlangıç · Sürümleme alışkanlığı

    Yanıt kalitesindeki bir düşüş soruşturulurken yalnızca model sürümünün kayda geçirilmesi neden yetersizdir?

    • AAynı model sürümüyle bile istem, getirilen bağlam ve örnekleme ayarları değişince çıktı değişir.
    • BModel sürümleri anlamsal numaralandırma kullanmadığı için hangi sürümün yeni olduğu anlaşılamaz.
    • CModel sürümü yalnızca eğitim tarihini taşır; doğruluk ölçümleri ayrı bir sistemde tutulur.
    • DÜretimde birden çok kopya çalıştığı için sürüm bilgisi isteklerin bir bölümünde kaydedilemez.

    Açıklama

    Çıktı, model ile birlikte istem, bağlam ve örnekleme ayarlarının bileşkesidir; tek başına model kimliği bu bileşkeyi yeniden kuramaz. Kopya sayısı gerekçesi en çekici yanlıştır: birden çok kopya çalışması kaydı imkânsız kılmaz, kayıt alanlarının eksik tanımlanması kılar.

    LLMOps girdisini oku
04SONUÇ

Skor nasıl okunur?

  • AI Curious

    0–35

    Kavramları duymuş, henüz haritası yok.

  • AI Explorer

    36–60

    Temelleri biliyor, uygulamada boşluklar var.

  • AI Practitioner

    61–80

    Uygulama kurabiliyor, değerlendirme eksik.

  • AI Builder

    81–100

    Üretim sistemi kurabiliyor ve ölçebiliyor.

LEARN

Eksik çıkan beceriyi kapat

Test sonucun beceri grafiğine işlenir; sistem hangi dersle devam etmen gerektiğini söyler.