Sedang mengikuti modul ini?0 daripada 19 selesai
Modul 04 · Halaman 5 daripada 20 · 9 bahagian

Saluran Latihan Model

Peringkat daripada penyediaan data kepada model yang didaftarkan dan digunakan, serta gelung pemantauan yang mencetuskan latihan semula.

03Saluran Data dan Kejuruteraan Data05Penyajian Model dan Seni Bina Inferens15MLOps dan LLMOps
4.1

Apa itu Saluran Latihan Model?

  • Satu siri langkah untuk menyediakan data, melatih, mengesahkan dan mendaftarkan model dengan cara yang boleh diulang.
  • Ia memastikan data mengalir melalui peringkat yang jelas daripada data mentah kepada model terlatih.
  • Membantu mengautomasikan latihan serta meningkatkan kecekapan, konsistensi dan kebolehskalaan.
4.2

Matlamat Utama

  1. 1Melatih model berkualiti tinggi dan tepat.
  2. 2Memastikan eksperimen boleh diulang.
  3. 3Mengendalikan data berskala besar dengan cekap.
  4. 4Menjejak eksperimen dan versi model.
  5. 5Membolehkan latihan dan penggunaan berterusan.
  6. 6Mengurangkan usaha manual dan ralat.
4.3

Seni Bina Saluran Latihan Biasa

Penyediaan DataKumpul, bersih, ciri
LatihanLatih model, laras hiperparameter
PengesahanMetrik, elak overfitting
Daftar ModelSimpan, versi, metadata
PenggunaanSajikan melalui API, pantau
4.4

1. Penyediaan Data

  1. 1Kumpul data daripada pangkalan data, fail, API, dll.
  2. 2Tangani nilai hilang dan pendua.
  3. 3Lakukan pembersihan dan normalisasi data.
  4. 4Lakukan kejuruteraan ciri (cipta ciri berguna).
  5. 5Pecahkan data kepada set latihan, pengesahan dan ujian.
Berkaitan03Saluran Data dan Kejuruteraan Data
4.5

2. Latihan

  1. 1Pilih algoritma yang sesuai (cth. LR, RF, DL).
  2. 2Latih model menggunakan data latihan.
  3. 3Laras hiperparameter (carian grid, carian rawak).
  4. 4Guna teknik seperti pengesahan silang.
  5. 5Jejak metrik latihan (kehilangan, ketepatan, dll.).
4.6

3. Pengesahan dan Penilaian

  1. 1Nilai model pada data pengesahan dan ujian.
  2. 2Guna metrik seperti ketepatan, kepersisan, dapatan semula dan skor F1.
  3. 3Lakukan analisis ralat untuk mengenal pasti isu.
  4. 4Semak overfitting atau underfitting.
  5. 5Bandingkan dengan model asas.
Berkaitan14Penilaian dan Pengujian
4.7

4. Daftar Model

  1. 1Simpan model terlatih dengan pembuatan versi.
  2. 2Simpan metadata (parameter, metrik, maklumat set data).
  3. 3Alat: MLflow, Model Registry, S3, dll.
  4. 4Membantu tadbir urus model dan pengundurun yang mudah.
4.8

5. Penggunaan

  1. 1Gunakan model sebagai REST API atau tugas kelompok.
  2. 2Guna kontena (Docker) dan orkestrasi (Kubernetes).
  3. 3Tangani penskalaan dan pengimbangan beban.
  4. 4Pastikan kependaman rendah dan ketersediaan tinggi.
  5. 5Integrasikan dengan aplikasi untuk inferens masa nyata atau kelompok.
Berkaitan05Penyajian Model dan Seni Bina Inferens
4.9

6. Pemantauan dan Maklum Balas

  1. 1Pantau prestasi model dalam pengeluaran (ketepatan, kependaman, kadar ralat).
  2. 2Kesan hanyutan data dan hanyutan model.
  3. 3Kumpul maklum balas pengguna untuk penambahbaikan berterusan.
  4. 4Sediakan amaran untuk kemerosotan prestasi.
  5. 5Latih semula model secara berkala dengan data baharu.
Berkaitan13Pemantauan, Pengelogan dan Kebolehcerapan15MLOps dan LLMOps