Производственные системы машинного обучения: статическое и динамическое обучение
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Вообще говоря, вы можете обучать модель одним из двух способов:
Статическое обучение (также называемое автономным обучением ) означает, что вы обучаете модель только один раз. Затем вы какое-то время служите той же самой обученной модели.
Динамическое обучение (также называемое онлайн-обучением ) означает, что вы обучаете модель непрерывно или, по крайней мере, часто. Обычно вы обслуживаете самую последнюю обученную модель.
Рисунок 2. Статическая тренировка. Тренируйтесь один раз; обслуживать одну и ту же построенную модель несколько раз. (Изображения Pexels и Fancycrave1.) Рисунок 3. Динамическая тренировка. Часто переподготовляйтесь; обслуживать самую последнюю построенную модель. (Изображения Pexels и Couleur.)
Таблица 1. Основные преимущества и недостатки.
Статическая тренировка
Динамическое обучение
Преимущества
Проще. Вам нужно всего лишь один раз разработать и протестировать модель.
Более адаптируемый. Ваша модель будет учитывать любые изменения во взаимоотношениях между объектами и метками.
Недостатки
Иногда более несвежее. Если взаимосвязь между объектами и метками со временем изменится, прогнозы вашей модели ухудшятся.
Больше работы. Вы должны постоянно создавать, тестировать и выпускать новый продукт.
Если ваш набор данных действительно не меняется со временем, выберите статическое обучение, поскольку его дешевле создавать и поддерживать, чем динамическое обучение. Однако наборы данных имеют тенденцию меняться со временем, даже те, характеристики которых, по вашему мнению, такие же постоянные, как, скажем, уровень моря. Вывод: даже при статическом обучении вы все равно должны отслеживать входные данные на предмет изменений.
Например, рассмотрим модель, обученную прогнозировать вероятность того, что пользователи купят цветы. Из-за нехватки времени модель обучается только один раз с использованием набора данных о покупательском поведении цветов в июле и августе. Модель работает нормально в течение нескольких месяцев, но затем делает ужасные прогнозы на День святого Валентина , поскольку поведение пользователей в период цветочных праздников резко меняется.
Какие два из следующих утверждений верны в отношении статического (оффлайн) обучения?
Модель обновляется по мере поступления новых данных.
На самом деле, если вы тренируетесь в автономном режиме, модель не сможет включать новые данные по мере их поступления. Это может привести к устареванию модели, если распределение, которое вы пытаетесь изучить, со временем меняется.
Вы можете проверить модель перед ее применением в производстве.
Да, автономное обучение дает широкие возможности проверить производительность модели перед ее внедрением в производство.
Оффлайн-обучение требует меньшего контроля за учебными заданиями, чем онлайн-обучение.
В целом, требования к мониторингу во время обучения более скромные для автономного обучения, что изолирует вас от многих производственных вопросов. Однако чем чаще вы обучаете свою модель, тем больше инвестиций вам придется вкладывать в мониторинг. Вам также необходимо регулярно проводить проверку, чтобы гарантировать, что изменения в вашем коде (и его зависимостях) не влияют отрицательно на качество модели.
Во время вывода требуется очень небольшой мониторинг входных данных.
Как ни странно, вам необходимо отслеживать входные данные во время обслуживания. Если входные распределения изменятся, предсказания нашей модели могут стать ненадежными. Представьте себе, например, что модель, обученная только на данных об одежде в летнее время, внезапно используется для прогнозирования покупательского поведения в зимнее время.
Какое из следующих утверждений верно в отношении динамического (онлайн) обучения?
Модель обновляется по мере поступления новых данных.
Это основное преимущество онлайн-обучения; вы можете избежать многих проблем устаревания, позволяя модели обучаться на новых данных по мере их поступления.
Необходимо очень незначительное наблюдение за учебными работами.
На самом деле, вы должны постоянно следить за учебными заданиями, чтобы убедиться, что они здоровы и работают по назначению. Вам также понадобится вспомогательная инфраструктура, например возможность откатить модель к предыдущему снимку в случае, если что-то пойдет не так в обучении, например ошибка в задании или повреждение входных данных.
Во время вывода требуется очень небольшой мониторинг входных данных.
Как и в случае со статической автономной моделью, важно отслеживать входные данные для динамически обновляемых моделей. Вероятно, вы не подвержены риску серьезных сезонных эффектов, но внезапные и значительные изменения входных данных (например, выход из строя восходящего источника данных) все равно могут привести к ненадежным прогнозам.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-29 UTC."],[[["\u003cp\u003eMachine learning models can be trained statically (once) or dynamically (continuously).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eStatic training is simpler but can become outdated if data patterns change, requiring data monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDynamic training adapts to new data, providing more accurate predictions but demands more resources and monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eChoosing between static and dynamic training depends on the specific dataset and how frequently it changes.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMonitoring input data is essential for both static and dynamic training to ensure reliable predictions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Production ML systems: Static versus dynamic training\n\nBroadly speaking, you can train a model in either of two ways:\n\n- [**Static training**](/machine-learning/glossary#static) (also called **offline training**) means that you train a model only once. You then serve that same trained model for a while.\n- [**Dynamic training**](/machine-learning/glossary#dynamic) (also called **online training**) means that you train a model continuously or at least frequently. You usually serve the most recently trained model.\n\n**Figure 2.** Static training. Train once; serve the same built model multiple times. (Images by Pexels and by fancycrave1.)\n\n**Figure 3.** Dynamic training. Retrain frequently; serve the most recently built model. (Images by Pexels and by Couleur.)\n\n**Table 1.** Primary advantages and disadvantages.\n\n| | Static training | Dynamic training |\n| Advantages | **Simpler.** You only need to develop and test the model once. | **More adaptable.** Your model will keep up with any changes to the relationship between features and labels. |\n| Disadvantages | **Sometimes staler.** If the relationship between features and labels changes over time, your model's predictions will degrade. | **More work.** You must build, test, and release a new product all the time. |\n|---------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\nIf your dataset truly isn't changing over time, choose static training because\nit is cheaper to create and maintain than dynamic training. However, datasets\ntend to change over time, even those with features that you think are as\nconstant as, say, sea level. The takeaway: even with static\ntraining, you must still monitor your input data for change.\n\nFor example, consider a model trained to predict the probability that users\nwill buy flowers. Because of time pressure, the model is trained only once\nusing a dataset of flower buying behavior during July and August.\nThe model works fine for several months but then makes terrible predictions\naround [Valentine's Day](https://wikipedia.org/wiki/Valentine's_Day) because\nuser behavior during that floral holiday period changes dramatically.\n\nFor a more detailed exploration of static and dynamic training, see the\n[Managing ML Projects](/machine-learning/managing-ml-projects/pipelines)\ncourse.\n\nExercises: Check your understanding\n-----------------------------------\n\nWhich **two** of the following statements are true about static (offline) training? \nThe model stays up to date as new data arrives. \nActually, if you train offline, then the model has no way to incorporate new data as it arrives. This can lead to model staleness, if the distribution you are trying to learn from changes over time. \nYou can verify the model before applying it in production. \nYes, offline training gives ample opportunity to verify model performance before introducing the model in production. \nOffline training requires less monitoring of training jobs than online training. \nIn general, monitoring requirements at training time are more modest for offline training, which insulates you from many production considerations. However, the more frequently you train your model, the higher the investment you'll need to make in monitoring. You'll also want to validate regularly to ensure that changes to your code (and its dependencies) don't adversely affect model quality. \nVery little monitoring of input data needs to be done at inference time. \nCounterintuitively, you do need to monitor input data at serving time. If the input distributions change, then our model's predictions may become unreliable. Imagine, for example, a model trained only on summertime clothing data suddenly being used to predict clothing buying behavior in wintertime. \nWhich **one** of the following statements is true of dynamic (online) training? \nThe model stays up to date as new data arrives. \nThis is the primary benefit of online training; you can avoid many staleness issues by allowing the model to train on new data as it comes in. \nVery little monitoring of training jobs needs to be done. \nActually, you must continuously monitor training jobs to ensure that they are healthy and working as intended. You'll also need supporting infrastructure like the ability to roll a model back to a previous snapshot in case something goes wrong in training, such as a buggy job or corruption in input data. \nVery little monitoring of input data needs to be done at inference time. \nJust like a static, offline model, it is also important to monitor the inputs to the dynamically updated models. You are likely not at risk for large seasonality effects, but sudden, large changes to inputs (such as an upstream data source going down) can still cause unreliable predictions.\n| **Key terms:**\n|\n| - [Dynamic training](/machine-learning/glossary#dynamic)\n- [Static training](/machine-learning/glossary#static) \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]
