MLOps सोच अपनाना

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

MLOps

प्रयोग से प्रोडक्शन तक ML वर्कफ़्लो को ऑटोमेट और सुचारू करने की प्रक्रिया
सुनिश्चित करता है कि ML प्रयोग सही तरह टेस्ट हों और डिप्लॉय व स्केल करने के लिए तैयार हों

mlops

ML प्रयोग

ML प्रयोगों में मॉडल टेस्ट करना और सबसे अच्छा चुनना शामिल है

MLOps में मॉडल एक्सपेरिमेंटेशन शामिल है
अलग-अलग डेटासेट्स पर मॉडल का मूल्यांकन
सावधानी से मॉडल चयन आवश्यक
चयन प्रक्रिया समय ले सकती है
यह प्रोजेक्ट की सफलता सुनिश्चित करता है

प्रयोगों से प्रोडक्शन तक

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कौन सा ML प्रयोग प्रोडक्शन के लिए तैयार होता है?

उपयुक्त मेट्रिक्स से टेस्ट और वैलिडेट किया गया
सही डॉक्यूमेंटेशन
मॉनिटरिंग मौजूद हो
प्रोडक्शन एनवायरनमेंट सुरक्षित और स्केलेबल हो

अधिकांश ML प्रयोग क्यों असफल होते हैं

ऐसा होने के कई कारण हो सकते हैं:

स्पष्ट लक्ष्य और उद्देश्यों की कमी
डेटा की खराब गुणवत्ता
जटिल मॉडल आर्किटेक्चर
प्रशिक्षण डेटा अपर्याप्त
ओवरफिटिंग या अंडरफिटिंग

टेक्निकल डेट

जल्दी में बिना सही टेस्टिंग या वैलिडेशन के लिखा गया कोड, या गायब/अपूर्ण/पुराना डॉक्यूमेंटेशन

अगर शुरू में न सुलझाएँ तो महंगी त्रुटियाँ या बग हो सकते हैं।
शुरुआत से ही सही कोड और डॉक्यूमेंटेशन लिखकर टेक्निकल डेट से बचें।

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अभ्यास करते हैं!

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

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