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प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

एक्सपेरिमेंट से प्रोडक्शन तक जाएँ

• पहचानें कि कौन-सी बातें एक ML एक्सपेरिमेंट को प्रोडक्शन के लिए तैयार बनाती हैं
• टेक्निकल डेट के कारणों को पहचानें

• प्रभावी डाक्यूमेंटेशन और मेंटेन करने योग्य कोड लिखें
• अच्छा डाक्यूमेंटेशन और मेंटेन करने योग्य कोड से टेक्निकल डेट घटती है

Reproducibility सुनिश्चित करें

• मशीन लर्निंग में reproducibility सुनिश्चित करें
• मशीन लर्निंग पाइपलाइन का परफॉर्मेंस बेहतर करने के लिए फीचर इंजीनियरिंग करें

• reproducible एक्सपेरिमेंट डिज़ाइन करें
• बदलाव ट्रैक करने के लिए डेटा और मॉडल वर्ज़निंग लागू करें

ML मॉडल डिप्लॉय करना

• अलग-अलग फ़्रेमवर्क में डिप्लॉयमेंट के लिए ML मॉडल और एनवायरनमेंट पैकेज करें
• बड़े वर्कलोड संभालने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल की scalability सुनिश्चित करें

• चार MLOps सिद्धांत: Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Training, और Continuous Monitoring

Test + Evaluate

• अलग-अलग टेस्टिंग रूटीन: यूनिट टेस्ट, इंटीग्रेशन टेस्ट, स्मोक टेस्ट

• मॉडल की reliability का आकलन करें ताकि नतीजे सटीक हों
• संभावित समस्याएँ पकड़ने और परफॉर्मेंस सुधारने के लिए मॉडल टेस्ट करें

जारी रखें!

• इस कोर्स से सीखा हुआ एक रियल-वर्ल्ड प्रोजेक्ट पर लागू करें
• reproducibility, scalability, reliability सुनिश्चित करें और data drift मॉनिटर करें
• अपने मॉडल के A/B टेस्टिंग के लिए एक्सपेरिमेंटेशन फ़्रेमवर्क सेट करें
• समय-समय पर मॉडल को दोबारा ट्रेन करें और अपडेट रखें ताकि वह प्रासंगिक और सटीक बना रहे
• मशीन लर्निंग के नए विकास सीखते और खोजते रहें
• अपनी स्किल्स और विशेषज्ञता लगातार सुधारें

चलते हैं!

प्रोडक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना