मेण्टेनेबल ML कोड लिखना

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

प्रोजेक्ट स्ट्रक्चरिंग

  • प्रोजेक्ट फाइलों को तार्किक संरचना में व्यवस्थित करें
  • संबंधित फाइलों को साथ रखें
    • डेटा सेट्स और ML मॉडल्स को अलग फोल्डर्स में रखें
  • फाइलों के नाम और लेबल सही रखें

structure

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

सैंपल प्रोजेक्ट स्ट्रक्चर

README फाइल, requirements फाइल और तीन सबफोल्डर्स: data, models, notebooks वाला सैंपल प्रोजेक्ट डायरेक्टरी mlops_directory

  • README.md: रिपोजिटरी का उद्देश्य और उपयोग समझाता है।
  • requirements.txt: सभी डिपेंडेंसीज़ की सूची
  • data: डेटा से जुड़ी फाइलें, जैसे raw और processed डेटा
  • models: सभी मॉडल-संबंधित फाइलें, मॉडल बनाने की स्क्रिप्ट्स सहित।
  • notebooks: डेटा एक्सप्लोरेशन, मॉडल ट्रेनिंग और इवाल्यूएशन के नोटबुक्स।
प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

कोड वर्ज़निंग

  • कोड बदलाव ट्रैक करने के लिए git जैसा वर्ज़न कंट्रोल सिस्टम अपनाएँ
  • ज़रूरत पड़ने पर बदलाव रोलबैक कर सकते हैं
  • बग्स/एरर्स के स्रोत पहचानने में मदद मिलती है
  • पैरेलल काम संभव होता है

code

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

डॉक्युमेंटेशन

  • कोड और प्रोजेक्ट स्ट्रक्चर डॉक्युमेंट करें
  • हर फाइल और फंक्शन का उद्देश्य समझाएँ
  • कोड कैसे उपयोग करें, बताएँ
  • ML मॉडल को डिप्लॉय करने के निर्देश शामिल करें

doc

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कोड की अनुकूलन क्षमता

  • समझना, बदलना और अपडेट करना आसान
  • कोडबेस में बदलाव का समय और मेहनत घटती है
  • डेटा + कोड + रिक्वायरमेंट्स बदलने पर जल्दी अनुकूलित
  • बग्स की संभावना कम
  • नई फीचर्स/टेक्नोलॉजी जोड़ना आसान
  • लंबे समय तक विकसित होने वाले ML ऐप्स के लिए आवश्यक
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