আপনি ইউনিকর্ন মডেল স্থাপন করতে প্রস্তুত যা ইউনিকর্নের উপস্থিতির পূর্বাভাস দেয়! মোতায়েন করার সময়, আপনার মেশিন লার্নিং (ML) পাইপলাইন কোনো সমস্যা ছাড়াই চালানো, আপডেট করা এবং পরিবেশন করা উচিত। যদি শুধুমাত্র একটি মডেল স্থাপন করা একটি বড় ডিপ্লোয় বোতাম টিপে যতটা সহজ হত। দুর্ভাগ্যবশত, একটি সম্পূর্ণ মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য পরীক্ষার প্রয়োজন:
- ইনপুট ডেটা যাচাই করা হচ্ছে।
- ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং যাচাই করা হচ্ছে।
- নতুন মডেল সংস্করণের গুণমান যাচাই করা হচ্ছে।
- পরিবেশন পরিকাঠামো যাচাই করা হচ্ছে।
- পাইপলাইনের উপাদানগুলির মধ্যে একীকরণ পরীক্ষা করা।
অনেক সফ্টওয়্যার প্রকৌশলী টেস্ট-চালিত উন্নয়নের (TDD) পক্ষে। টিডিডিতে, সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়াররা "বাস্তব" সোর্স কোড লেখার আগে পরীক্ষা লেখেন। যাইহোক, টিডিডি মেশিন লার্নিংয়ে জটিল হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার মডেল প্রশিক্ষণের আগে, আপনি ক্ষতি যাচাই করার জন্য একটি পরীক্ষা লিখতে পারবেন না। পরিবর্তে, আপনাকে অবশ্যই প্রথমে মডেল ডেভেলপমেন্টের সময় অর্জনযোগ্য ক্ষতি আবিষ্কার করতে হবে এবং তারপরে অর্জনযোগ্য ক্ষতির বিরুদ্ধে নতুন মডেল সংস্করণ পরীক্ষা করতে হবে।
ইউনিকর্ন মডেল সম্পর্কে
এই বিভাগটি ইউনিকর্ন মডেলকে বোঝায়। আপনার যা জানা দরকার তা এখানে:
আপনি একটি শ্রেণিবিন্যাস মডেল তৈরি করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছেন যা ইউনিকর্নের উপস্থিতির পূর্বাভাস দেয়। আপনার ডেটাসেটে 10,000 ইউনিকর্নের উপস্থিতি এবং 10,000 ইউনিকর্নের অ-আদর্শের বিবরণ রয়েছে। ডেটাসেটে অবস্থান, দিনের সময়, উচ্চতা, তাপমাত্রা, আর্দ্রতা, গাছের আচ্ছাদন, একটি রংধনুর উপস্থিতি এবং অন্যান্য অনেক বৈশিষ্ট্য রয়েছে।
প্রজননযোগ্য প্রশিক্ষণ সহ মডেল আপডেট পরীক্ষা করুন
সম্ভবত আপনি আপনার ইউনিকর্ন মডেলের উন্নতি চালিয়ে যেতে চান। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যে কিছু অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং করেন এবং তারপরে আরও ভাল (বা কমপক্ষে একই) ফলাফল পাওয়ার আশায় মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেন। দুর্ভাগ্যবশত, কখনও কখনও মডেল প্রশিক্ষণ পুনরুত্পাদন করা কঠিন। প্রজননযোগ্যতা উন্নত করতে, এই সুপারিশগুলি অনুসরণ করুন:
নির্ধারকভাবে র্যান্ডম সংখ্যা জেনারেটর বীজ। বিস্তারিত জানার জন্য, ডেটা জেনারেশনে র্যান্ডমাইজেশন দেখুন
প্রতিটি রানে র্যান্ডম নম্বর জেনারেটর থেকে উপাদানগুলি একই র্যান্ডম নম্বর পায় তা নিশ্চিত করতে একটি নির্দিষ্ট ক্রমে মডেল উপাদানগুলি শুরু করুন। এমএল লাইব্রেরি সাধারণত এই প্রয়োজনীয়তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করে।
মডেলের বেশ কয়েকটি রানের গড় নিন।
সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করুন, এমনকি প্রাথমিক পুনরাবৃত্তির জন্য, যাতে আপনি আপনার মডেল বা পাইপলাইন তদন্ত করার সময় কোড এবং পরামিতিগুলি চিহ্নিত করতে পারেন।
এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করার পরেও, ননডিটারমিনিজমের অন্যান্য উত্স এখনও বিদ্যমান থাকতে পারে।
মেশিন লার্নিং এপিআইতে কল পরীক্ষা করুন
আপনি API কলগুলিতে আপডেটগুলি কীভাবে পরীক্ষা করবেন? আপনি আপনার মডেলকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে পারেন, তবে এটি সময় নিবিড়। পরিবর্তে, র্যান্ডম ইনপুট ডেটা তৈরি করতে এবং গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টের একক ধাপ চালাতে একটি ইউনিট পরীক্ষা লিখুন। যদি এই পদক্ষেপটি ত্রুটি ছাড়াই সম্পন্ন হয়, তাহলে API-তে কোনো আপডেট সম্ভবত আপনার মডেলকে নষ্ট করেনি।
পাইপলাইন উপাদানগুলির জন্য ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা লিখুন
একটি ML পাইপলাইনে, একটি উপাদানের পরিবর্তন অন্যান্য উপাদানগুলিতে ত্রুটি সৃষ্টি করতে পারে। সম্পূর্ণ পাইপলাইন এন্ড-টু-এন্ড চালায় এমন একটি ইন্টিগ্রেশন টেস্ট লিখে উপাদানগুলি একসাথে কাজ করে কিনা তা পরীক্ষা করুন।
ক্রমাগত ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা চালানোর পাশাপাশি, নতুন মডেল এবং নতুন সফ্টওয়্যার সংস্করণগুলি পুশ করার সময় আপনার ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা চালানো উচিত। সম্পূর্ণ পাইপলাইন চালানোর ধীরগতি ক্রমাগত একীকরণ পরীক্ষাকে কঠিন করে তোলে। দ্রুত ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা চালানোর জন্য, ডেটার একটি উপসেট বা একটি সহজ মডেলের সাথে প্রশিক্ষণ দিন। বিবরণ আপনার মডেল এবং তথ্য উপর নির্ভর করে. ক্রমাগত কভারেজ পেতে, আপনি আপনার দ্রুত পরীক্ষাগুলি সামঞ্জস্য করবেন যাতে সেগুলি মডেল বা সফ্টওয়্যারের প্রতিটি নতুন সংস্করণের সাথে চলে। এদিকে, আপনার ধীরগতির পরীক্ষাগুলি পটভূমিতে ক্রমাগত চলবে।
পরিবেশন করার আগে মডেলের গুণমান যাচাই করুন
একটি নতুন মডেল সংস্করণ উৎপাদনে ঠেলে দেওয়ার আগে, নিম্নলিখিত দুটি ধরণের মানের অবনতির জন্য পরীক্ষা করুন:
আকস্মিক অবক্ষয়। নতুন সংস্করণে একটি বাগ উল্লেখযোগ্যভাবে নিম্নমানের কারণ হতে পারে। আগের সংস্করণের বিপরীতে নতুন সংস্করণের গুণমান যাচাই করে যাচাই করুন।
ধীরগতির অবনতি। আকস্মিক অবক্ষয়ের জন্য আপনার পরীক্ষা একাধিক সংস্করণে মডেলের মানের একটি ধীর অবনতি সনাক্ত করতে পারে না। পরিবর্তে, একটি বৈধতা ডেটাসেটে আপনার মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড পূরণ করে তা নিশ্চিত করুন৷ যদি আপনার বৈধতা ডেটাসেট লাইভ ডেটা থেকে বিচ্যুত হয়, তাহলে আপনার বৈধতা ডেটাসেট আপডেট করুন এবং নিশ্চিত করুন যে আপনার মডেল এখনও একই মানের থ্রেশহোল্ড পূরণ করছে।
পরিবেশন করার আগে মডেল-অবকাঠামো সামঞ্জস্যতা যাচাই করুন
যদি আপনার মডেল আপনার সার্ভারের চেয়ে দ্রুত আপডেট করা হয়, তাহলে আপনার মডেলে আপনার সার্ভার থেকে বিভিন্ন সফ্টওয়্যার নির্ভরতা থাকতে পারে, সম্ভাব্য অসঙ্গতি ঘটাতে পারে। মডেলটিকে সার্ভারের একটি স্যান্ডবক্স করা সংস্করণে স্টেজ করে মডেল দ্বারা ব্যবহৃত ক্রিয়াকলাপগুলি সার্ভারে উপস্থিত রয়েছে তা নিশ্চিত করুন৷