Tiếp cận tư duy MLOps

Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

MLOps

  • Quy trình tự động hóa và tinh gọn hóa luồng công việc ML từ thử nghiệm đến sản xuất
  • Đảm bảo thí nghiệm ML được kiểm thử đầy đủ và sẵn sàng triển khai, mở rộng

mlops

Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Thử nghiệm ML

Thử nghiệm ML gồm kiểm thử mô hình và chọn mô hình tốt nhất

  • MLOps bao gồm thử nghiệm mô hình
  • Đánh giá mô hình trên các tập dữ liệu khác nhau
  • Lựa chọn mô hình cẩn trọng là thiết yếu
  • Quy trình chọn có thể tốn thời gian
  • Bảo đảm thành công dự án
Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Từ thử nghiệm đến sản xuất

forest

Điều kiện để thí nghiệm ML sẵn sàng sản xuất

  • Được kiểm thử, xác thực bằng chỉ số phù hợp
  • Tài liệu đầy đủ
  • Giám sát vận hành sẵn có
  • Môi trường sản xuất an toàn, có thể mở rộng
Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Vì sao đa số thí nghiệm ML thất bại

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến điều này:

  • Mục tiêu/định hướng không rõ ràng
  • Chất lượng dữ liệu kém
  • Kiến trúc mô hình phức tạp
  • Dữ liệu huấn luyện không đủ
  • Quá khớp hoặc thiếu khớp
Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Nợ kỹ thuật

Viết mã vội vàng, thiếu kiểm thử/xác thực đúng cách hoặc tài liệu thiếu/không đầy đủ/lỗi thời

  • Lỗi hoặc bug tốn kém có thể xảy ra nếu không xử lý sớm.
  • Tránh nợ kỹ thuật bằng cách viết mã và tài liệu chuẩn ngay từ đầu.

good_kitty

Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Hãy thực hành!

Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Preparing Video For Download...