ऑटोमेशन, मॉनिटरिंग, इनसिडेंट रिस्पॉन्स पैटर्न

फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps

Arturo Opsetmoen Amador

Senior Consultant - Machine Learning

सॉफ्टवेयर डिज़ाइन पैटर्न क्या है?

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आम तौर पर आने वाली समस्या का एक सामान्य, पुन: उपयोग योग्य समाधान...

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ऑटोमेट करें, मॉनिटर करें, रिस्पॉन्ड करें

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• हमारे डिज़ाइन किए ML सिस्टम की विश्वसनीयता बढ़ती है

MLOps में डिज़ाइन पैटर्न के तीन उदाहरण

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1. Automated Model Retraining
2. Model Rollback
3. Feature Imputation

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1. Automated model retraining

1. Automated model retraining - प्रेडिक्शन चलाना

1. Automated model retraining - मॉनिटरिंग

1. Automated model retraining - ट्रिगर

1. Automated model retraining - ऑटोमेटेड पाइपलाइन

1. Automated model retraining - डिप्लॉयमेंट

2. Model rollback

2. Model rollback - वैलिडेशन फेल

2. Model rollback - आखिरी कार्यशील मॉडल

2. Model rollback - री-डिप्लॉयमेंट

3. Feature imputation - डेटा-इंटेंसिव पाइपलाइन

3. Feature imputation - डेटा गुणवत्ता

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• डेटा गुणवत्ता के अलग-अलग स्तर
• कुछ फीचर QA थ्रेशहोल्ड से नीचे जा सकते हैं

3. Feature imputation - डिफेक्टिव फीचर

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• फेल हो रहे फीचर डिटेक्ट करें
• फीचर इम्प्यूटेशन लागू करें

3. Feature imputation - संभावित फिक्स

• Numerical Values

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  • Mean/Median Imputation

  • KNN Imputation

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• Categorical Values

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• Frequent Category Imputation

• "Missing" कैटेगरी जोड़ना

अभ्यास करते हैं!

फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps