উৎপাদন

উত্পাদনের জন্য আপনার এমএল পাইপলাইন প্রস্তুত করতে, আপনাকে নিম্নলিখিতগুলি করতে হবে:

• আপনার পাইপলাইনগুলির জন্য গণনার সংস্থানগুলি সরবরাহ করুন
• লগিং, মনিটরিং এবং সতর্কতা বাস্তবায়ন করুন

গণনা সংস্থান প্রদান

এমএল পাইপলাইন চালানোর জন্য র‌্যাম, সিপিইউ এবং জিপিইউ/টিপিইউ-এর মতো গণনা সংস্থান প্রয়োজন। পর্যাপ্ত গণনা ছাড়া, আপনি আপনার পাইপলাইন চালাতে পারবেন না। অতএব, আপনার পাইপলাইনগুলিকে উত্পাদনে চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলি সরবরাহ করার জন্য পর্যাপ্ত কোটা পাওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করুন৷

• পরিবেশন, প্রশিক্ষণ, এবং বৈধতা পাইপলাইন । এই পাইপলাইনে TPUs, GPUs, বা CPUs প্রয়োজন। আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্ভর করে, আপনি বিভিন্ন হার্ডওয়্যারের প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন করতে পারেন বা একই হার্ডওয়্যার ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণ স্বরূপ, প্রশিক্ষণ CPU-তে ঘটতে পারে কিন্তু পরিবেশন TPUs ব্যবহার করতে পারে, অথবা এর বিপরীতে। সাধারণভাবে, বড় হার্ডওয়্যারে প্রশিক্ষণ দেওয়া এবং তারপরে ছোট হার্ডওয়্যারে পরিবেশন করা সাধারণ।

  হার্ডওয়্যার বাছাই করার সময়, নিম্নলিখিত বিবেচনা করুন:

  • আপনি কম ব্যয়বহুল হার্ডওয়্যার প্রশিক্ষণ দিতে পারেন?
  • বিভিন্ন হার্ডওয়্যারে স্যুইচ করলে কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি পাবে?
  • মডেল কি আকার এবং কোন হার্ডওয়্যার এর কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করবে?
  • আপনার মডেলের আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে কোন হার্ডওয়্যারটি আদর্শ?
  দ্রষ্টব্য: হার্ডওয়্যারের মধ্যে মডেলগুলি পরিবর্তন করার সময়, মডেলটি স্থানান্তর করার সময় এবং প্রচেষ্টা বিবেচনা করুন৷ হার্ডওয়্যার স্যুইচ করা মডেলটিকে চালানোর জন্য সস্তা করে তুলতে পারে, তবে এটি করার জন্য ইঞ্জিনিয়ারিং প্রচেষ্টা সঞ্চয়কে ছাড়িয়ে যেতে পারে-অথবা ইঞ্জিনিয়ারিং প্রচেষ্টা অন্যান্য কাজের ক্ষেত্রে আরও ভাল অগ্রাধিকার দেওয়া যেতে পারে।

• ডেটা পাইপলাইন । ডেটা পাইপলাইনগুলির জন্য RAM এবং CPUপ্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটাসেট তৈরি করতে আপনার পাইপলাইনের কতটা কোটা প্রয়োজন তা আপনাকে অনুমান করতে হবে।

আপনি প্রতিটি পাইপলাইনের জন্য কোটা বরাদ্দ নাও করতে পারেন। পরিবর্তে, আপনি পাইপলাইনগুলি ভাগ করে নেওয়া কোটা বরাদ্দ করতে পারেন। এই ধরনের ক্ষেত্রে, আপনার সমস্ত পাইপলাইন চালানোর জন্য আপনার কাছে পর্যাপ্ত কোটা আছে তা যাচাই করুন এবং একটি একক, ভুল পাইপলাইন যাতে সমস্ত কোটা ব্যবহার না করে তার জন্য মনিটরিং এবং পরিবর্তন সেট আপ করুন।

আনুমানিক কোটা

ডেটা এবং প্রশিক্ষণ পাইপলাইনের জন্য আপনার যে কোটা প্রয়োজন হবে তা অনুমান করতে, আপনার অনুমানের ভিত্তিতে অনুরূপ প্রকল্পগুলি খুঁজুন। পরিবেশন কোটা অনুমান করতে, প্রতি সেকেন্ডে পরিষেবার প্রশ্নগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করুন৷ এই পদ্ধতিগুলি একটি বেসলাইন প্রদান করে। পরীক্ষার পর্যায়ে আপনি একটি সমাধানের প্রোটোটাইপ করা শুরু করার সাথে সাথে আপনি আরও সুনির্দিষ্ট কোটা অনুমান পেতে শুরু করবেন।

কোটা অনুমান করার সময়, শুধুমাত্র আপনার প্রোডাকশন পাইপলাইনের জন্য নয়, চলমান পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্যও কোটা বিবেচনা করুন।

আপনার বোঝার পরীক্ষা করুন

ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করার জন্য হার্ডওয়্যার বেছে নেওয়ার সময়, মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হওয়ার চেয়ে আপনার সর্বদা আরও শক্তিশালী হার্ডওয়্যার বেছে নেওয়া উচিত।

মিথ্যা

সঠিক। সাধারণত, প্রশিক্ষণের জন্য পরিবেশন করার চেয়ে বড় হার্ডওয়্যার প্রয়োজন।

সত্য

লগিং, পর্যবেক্ষণ, এবং সতর্কতা

একটি উত্পাদন মডেলের আচরণ লগিং এবং নিরীক্ষণ করা গুরুত্বপূর্ণ। শক্তিশালী পর্যবেক্ষণ পরিকাঠামো নিশ্চিত করে যে আপনার মডেলগুলি নির্ভরযোগ্য, উচ্চ-মানের ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করছে।

ভাল লগিং এবং মনিটরিং অনুশীলনগুলি সক্রিয়ভাবে এমএল পাইপলাইনের সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সম্ভাব্য ব্যবসায়িক প্রভাব হ্রাস করতে সহায়তা করে। যখন সমস্যা দেখা দেয়, সতর্কতাগুলি আপনার দলের সদস্যদের অবহিত করে এবং ব্যাপক লগগুলি সমস্যার মূল কারণ নির্ণয় করতে সহায়তা করে৷

এমএল পাইপলাইনগুলির সাথে নিম্নলিখিত সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে আপনার লগিং এবং পর্যবেক্ষণ প্রয়োগ করা উচিত:

পাইপলাইন	মনিটর
ভজনা	প্রশিক্ষণ ডেটার তুলনায় পরিবেশন ডেটাতে তির্যক বা ড্রিফ্ট ভবিষ্যদ্বাণীতে তির্যক বা ড্রিফটস ডেটা টাইপের সমস্যা, যেমন অনুপস্থিত বা দূষিত মান কোটা ব্যবহার মডেল মানের মেট্রিক্স একটি উত্পাদন মডেলের গুণমান গণনা করা প্রশিক্ষণের সময় একটি মডেলের গুণমান গণনা করার চেয়ে আলাদা। উৎপাদনে, ভবিষ্যদ্বাণীগুলির বিরুদ্ধে তুলনা করার জন্য আপনার কাছে অগত্যা গ্রাউন্ড ট্রুথ অ্যাক্সেস থাকবে না। পরিবর্তে, মডেল মানের জন্য একটি প্রক্সি হিসাবে কাজ করে এমন মেট্রিকগুলি ক্যাপচার করতে আপনাকে কাস্টম মনিটরিং ইন্সট্রুমেন্টেশন লিখতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, একটি মেল অ্যাপে, আপনি জানতে পারবেন না কোন মেলটি রিয়েল টাইমে স্প্যাম। পরিবর্তে, আপনি কত শতাংশ মেল ব্যবহারকারীরা স্প্যামে চলে যায় তা নিরীক্ষণ করতে পারেন। যদি সংখ্যাটি 0.5% থেকে 3%-এ যায়, তাহলে এটি মডেলের সাথে একটি সম্ভাব্য সমস্যার সংকেত দেয়। মনে রাখবেন যে প্রক্সি মেট্রিক্সের পরিবর্তনগুলি তুলনা করা তাদের কাঁচা সংখ্যার তুলনায় আরও অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ।
ডেটা	বৈশিষ্ট্য মান মধ্যে skews এবং drifts লেবেল মান মধ্যে skews এবং drifts ডেটা টাইপের সমস্যা, যেমন অনুপস্থিত বা দূষিত মান কোটা ব্যবহারের হার কোটার সীমা পৌছাতে যাচ্ছে
প্রশিক্ষণ	প্রশিক্ষণের সময় প্রশিক্ষণ ব্যর্থতা কোটা ব্যবহার
বৈধতা	পরীক্ষার ডেটাসেটগুলিতে স্কুই বা ড্রিফট

আপনি নিম্নলিখিতগুলির জন্য লগিং, পর্যবেক্ষণ, সতর্কতাও চাইবেন:

• বিলম্ব একটি ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে কতক্ষণ সময় লাগে?
• বিভ্রাট মডেল কি ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান বন্ধ করে দিয়েছে?

আপনার বোঝার পরীক্ষা করুন

নিচের কোনটি আপনার ML পাইপলাইন লগিং এবং নিরীক্ষণের প্রধান কারণ?

সমস্যাগুলি ব্যবহারকারীদের প্রভাবিত করার আগে সক্রিয়ভাবে সনাক্ত করুন

ট্র্যাক কোটা এবং সম্পদ ব্যবহার

সম্ভাব্য নিরাপত্তা সমস্যা চিহ্নিত করুন

উপরের সবগুলো

সঠিক। আপনার ML পাইপলাইনগুলি লগ করা এবং পর্যবেক্ষণ করা সমস্যাগুলি গুরুতর হওয়ার আগে প্রতিরোধ এবং নির্ণয় করতে সহায়তা করে।

একটি মডেল স্থাপন

মডেল স্থাপনার জন্য, আপনি নিম্নলিখিত নথিভুক্ত করতে চাইবেন:

• স্থাপনা শুরু করতে এবং রোল আউট বাড়ানোর জন্য প্রয়োজনীয় অনুমোদন।
• কিভাবে একটি মডেল উত্পাদন মধ্যে রাখা.
• যেখানে মডেলটি স্থাপন করা হয়, উদাহরণস্বরূপ, যদি স্টেজিং বা ক্যানারি পরিবেশ থাকে।
• একটি স্থাপনা ব্যর্থ হলে কি করবেন।
• ইতিমধ্যে উৎপাদনে থাকা একটি মডেলকে কীভাবে রোলব্যাক করবেন।

মডেল প্রশিক্ষণ স্বয়ংক্রিয় করার পরে, আপনি বৈধতা এবং স্থাপনা স্বয়ংক্রিয় করতে চাইবেন। স্বয়ংক্রিয় স্থাপনা দায়িত্ব বন্টন করে এবং একক ব্যক্তির দ্বারা মোতায়েন বাধাগ্রস্ত হওয়ার সম্ভাবনা হ্রাস করে। এটি সম্ভাব্য ভুলগুলিও হ্রাস করে, দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায় এবং অন-কল ঘূর্ণন এবং SRE সমর্থন সক্ষম করে৷

মডেলটি প্রত্যাশা অনুযায়ী আচরণ করছে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য সাধারণত আপনি ব্যবহারকারীদের একটি উপসেটে নতুন মডেল স্থাপন করেন। যদি তা হয়, স্থাপনা চালিয়ে যান। যদি এটি না হয়, আপনি স্থাপনাটি রোলব্যাক করুন এবং সমস্যাগুলি নির্ণয় এবং ডিবাগ করা শুরু করুন৷