Giai đoạn phát triển

MLOps cho Doanh nghiệp

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

Bước quan trọng trong giai đoạn phát triển

Giai đoạn phát triển

Chuẩn bị dữ liệu hoặc trích xuất đặc trưng

Chuẩn bị dữ liệu

Chuẩn bị dữ liệu hoặc trích xuất đặc trưng

Tại đây,

Đưa dữ liệu vào cơ sở dữ liệu tập trung
Định dạng dữ liệu để mô hình ML sử dụng
Trích xuất đặc trưng
- Gom nhóm dữ liệu
- Thay thế dữ liệu thiếu
- Xử lý giá trị ngoại lai

Người tham gia

Kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, và chuyên gia nghiệp vụ

$$

Bảng số liệu

Huấn luyện hoặc thử nghiệm mô hình

Phát triển và huấn luyện mô hình

Huấn luyện hoặc thử nghiệm mô hình

Nhiệm vụ:

Huấn luyện và tinh chỉnh mô hình ML
So sánh với phương án khác
Đánh giá hiệu năng

Quan trọng

Ghi log tự động mọi kết quả

Phụ trách

Nhà khoa học dữ liệu / kỹ sư machine learning

$$

Nửa người nửa robot đang viết mã

Đánh giá mô hình

Đánh giá mô hình

Đánh giá mô hình

$$

Người đang đánh giá mã

Kiểm tra:

Đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ?
- ví dụ: quyền riêng tư dữ liệu
Stress test mô hình
- mô phỏng điều kiện cực đoan
Hành vi mô hình
- công bằng?

$$

Phụ trách

Nhà khoa học dữ liệu / kỹ sư machine learning

Kiểm thử và xác minh

Kiểm thử và xác minh

Kiểm thử và xác minh

Áp dụng kỹ thuật phần mềm

Kiểm thử và
Thực hành tốt

cho mô hình ML, ví dụ

Mô hình không gây hại cho hệ thống rộng hơn

Phụ trách

Kỹ sư phần mềm / kỹ sư machine learning

Kiểm thử mã

Thực hành phát triển mô hình

MLOps cho Doanh nghiệp

Preparing Video For Download...