Chúc mừng!

Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Chuyển từ thử nghiệm sang sản xuất

• Xác định điều kiện để đưa thử nghiệm ML vào sản xuất
• Nhận diện nguyên nhân gây nợ kỹ thuật

• Viết tài liệu hiệu quả và mã dễ bảo trì
• Tài liệu tốt và mã dễ bảo trì giúp giảm nợ kỹ thuật

Đảm bảo tái lập

• Đảm bảo khả năng tái lập trong máy học
• Thực hiện kỹ thuật đặc trưng để tối ưu hiệu năng pipeline ML

• Thiết kế thí nghiệm có thể tái lập
• Triển khai quản lý phiên bản dữ liệu và mô hình để theo dõi thay đổi

Triển khai mô hình ML

• Đóng gói mô hình ML và môi trường để triển khai trên nhiều framework
• Đảm bảo khả năng mở rộng để xử lý tải lớn hơn

• 4 nguyên tắc MLOps: Tích hợp liên tục, Phân phối liên tục, Huấn luyện liên tục, Giám sát liên tục

Kiểm thử + Đánh giá

• Các loại kiểm thử: đơn vị, tích hợp, smoke test

• Đánh giá độ tin cậy để đảm bảo mô hình cho kết quả chính xác
• Kiểm thử để phát hiện vấn đề và cải thiện hiệu năng

Tiếp tục!

• Áp dụng kiến thức khóa học vào dự án thực tế
• Đảm bảo tái lập, mở rộng, tin cậy và giám sát trôi dạt dữ liệu
• Thiết lập khung A/B testing cho mô hình
• Thường xuyên tái huấn luyện và cập nhật để giữ mô hình phù hợp, chính xác
• Liên tục học hỏi và theo dõi tiến bộ trong lĩnh vực ML
• Tiếp tục nâng cao kỹ năng và chuyên môn

Bắt đầu thôi!

Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất