Scalability

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Compute constraints in scalability

server room

मॉडल की complexity scalability को प्रभावित करती है
complexity और scalability में संतुलन चुनौतीपूर्ण है
संतुलन की रणनीतियाँ:
- फीचर selection तकनीकें (जैसे Chi-squared, PCA)
- मॉडल compression तकनीकें (जैसे pruning)

PCA

Principal Component Analysis (PCA)

तेज़ deployment और iteration प्रासंगिकता और सटीकता के लिए अहम है
रणनीतियाँ
- continuous integration/deployment - अगला पाठ कवर करेगा
- online learning - नए डेटा के साथ real time में सीखना

runner

trade-offs: serving लागत, re-training, और deployment velocity
scaling रणनीतियाँ: horizontal scaling, vertical scaling, auto-scaling
- Horizontal scaling: और मशीनें जोड़ना
- Vertical scaling: मशीन का आकार बढ़ाना
- Auto-scaling: workload के आधार पर मशीनों की संख्या समायोजित करना

scaling

¹ https://www.spiceworks.com/tech/cloud/articles/horizontal-vs-vertical-cloud-scaling

आदर्श रूप से - horizontal और vertical दोनों का auto-scale करें.

scaling

¹ https://www.spiceworks.com/tech/cloud/articles/horizontal-vs-vertical-cloud-scaling

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना