एप्लीकेशन गाइड

एआई संचालन

एआई संचालन विकास के बाद मॉडल-आधारित सेवा को विश्वसनीय रखता है।

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  1. सिंहावलोकन
  2. चाबी छीन लेना
  3. गहरा गोता
  4. एक संगत प्रणाली जारी करें
  5. वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
  6. इसे व्यवहार में लाना
  7. स्रोत और आगे पढ़ना
  8. अन्वेषण करते रहें
  9. अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

सिंहावलोकन

इसमें तैनाती, डेटा और मॉडल संस्करण, संसाधन उपयोग, निगरानी, ​​​​घटना प्रतिक्रिया और सेवानिवृत्ति शामिल है। एक सफल प्रशिक्षण प्रयोग यह स्थापित नहीं करता है कि आसपास का उत्पादन वर्कफ़्लो भरोसेमंद रहेगा।

चाबी छीन लेना

  1. संस्करण पूर्ण रिलीज़.
  2. पदोन्नति से पहले कार्य की गुणवत्ता जांचें।
  3. घटना का स्वामित्व निर्दिष्ट करें और पुनर्प्राप्ति सत्यापित करें।

गहरा गोता

सेवा उद्देश्य और इसकी परिचालन सीमाएँ परिभाषित करें। अपेक्षित इनपुट, प्रतिक्रिया-समय लक्ष्य, उपलब्धता की आवश्यकताएं और मॉडल या निर्भरता अनुपलब्ध होने पर सेवा को क्या करना चाहिए, निर्दिष्ट करें। एक अप्रयुक्त आउटपुट के मौन प्रतिस्थापन की तुलना में एक स्पष्ट अपमानित स्थिति को प्रबंधित करना आसान है। संस्करण पूर्ण रिलीज़: मॉडल, डेटा परिवर्तन, संकेत, पुनर्प्राप्ति अनुक्रमणिका, निर्भरता और कॉन्फ़िगरेशन। इनमें से किसी एक को बदलने से सार्वजनिक एपीआई अपरिवर्तित दिखने पर भी व्यवहार बदल सकता है। परीक्षण किए गए मार्ग को अंतिम संगत संस्करण पर वापस रखें। सार्थक रिलीज़ निर्णयों को संरक्षित करते हुए दोहराए जाने योग्य जाँचों को स्वचालित करें। रोलआउट से पहले डेटा अनुबंधों को मान्य करें, कार्य मूल्यांकन चलाएँ और संसाधन सीमाओं का परीक्षण करें। एक पाइपलाइन जो स्वचालित रूप से पुनः प्रशिक्षित होती है, उसे गुणवत्ता और अनुकूलता की जांच किए बिना स्वचालित रूप से प्रत्येक नए चेकपॉइंट को बढ़ावा नहीं देना चाहिए। चेतावनियों और विफलताओं के लिए स्वामियों को नियुक्त करें। रिकॉर्ड करें कि क्या हुआ, कौन से उपयोगकर्ता या आउटपुट प्रभावित हुए और पुनर्प्राप्ति को कैसे सत्यापित किया गया। केवल सेवाओं को पुनः आरंभ करने के बजाय मूल कारणों के लिए आवर्ती घटनाओं की समीक्षा करें। परिचालन सफलता में डेटा की शुद्धता और कार्य परिणामों के साथ-साथ अपटाइम भी शामिल है।

04काम किया उदाहरण

एक संगत प्रणाली जारी करें

  1. कल्पना करें कि एक नया मॉडल एक पुनर्नामित सुविधा की उम्मीद कर रहा है जबकि पुरानी इनपुट पाइपलाइन अभी भी पिछले नाम पर काम कर रही है।

  2. अकेले मॉडल को तैनात करने से अनुरोध टूट सकते हैं, भले ही दोनों घटक अपने-अपने अलग-अलग परीक्षण पास कर लें।

  3. संगत संस्करणों को पैकेज करें, अनुबंध का शुरू से अंत तक परीक्षण करें, और रोलबैक के लिए पिछली जोड़ी को बनाए रखें।

यह क्या दिखाता है

काल्पनिक रिलीज़ यह दर्शाती है कि एआई ऑपरेशन अकेले मॉडल फ़ाइल के बजाय सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन का प्रबंधन क्यों करता है।

वास्तविक विश्व कार्यान्वयन

रोलबैक संस्करण के साथ एक मॉडल और उसका प्रीप्रोसेसिंग कोड जारी करें।

जांचें कि एक अनुपलब्ध पुनर्प्राप्ति सेवा एक वास्तविक अनुपलब्ध स्थिति उत्पन्न करती है।

इसे व्यवहार में लाना

यह क्यों मायने रखता है?

  • विकल्प बनाएं. एप्लिकेशन-स्तरीय डिज़ाइन यह निर्धारित करता है कि AI वास्तविक परिणामों में सुधार करता है या नहीं।
  • टीम और वर्कफ़्लो. अच्छा वर्कफ़्लो एकीकरण उत्पादकता लाभ पैदा करता है जिस पर उपयोगकर्ता भरोसा कर सकते हैं।
  • जोखिम और सुरक्षा. अच्छी तरह से उपयोग के मामले परिवर्तन की थकान और कार्यान्वयन जोखिम को कम करते हैं।

का ध्यान रखें

  • किसी टूटी हुई प्रक्रिया को स्वचालित करने से मौजूदा समस्याएँ बढ़ सकती हैं।
  • टीमें अति-स्वचालित हो सकती हैं और आवश्यक मानवीय निर्णय को हटा सकती हैं।
  • यदि आउटपुट का लगातार मूल्यांकन नहीं किया गया तो गुणवत्ता में गिरावट आ सकती है।

अगले चरण

  1. वर्तमान वर्कफ़्लो को मैप करें और उच्चतम-घर्षण चरण की पहचान करें।
  2. पूर्ण स्वचालन से पहले मानव चौकियों को परिभाषित करें।
  3. उपयोगकर्ताओं को संकेतों, वृद्धि पथों और गुणवत्ता मानकों पर प्रशिक्षित करें।
  4. निरंतर मूल्य की पुष्टि के लिए कार्य-स्तर के परिणामों को ट्रैक करें।

स्रोत और आगे पढ़ना

  1. Google Cloudएमएलओपीएस: निरंतर वितरण और स्वचालन पाइपलाइन

अन्वेषण करते रहें

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

क्या प्रत्येक नवप्रशिक्षित मॉडल को स्वचालित रूप से तैनात किया जाना चाहिए?

केवल एक रिलीज़ प्रक्रिया के माध्यम से जो प्रासंगिक गुणवत्ता, अनुकूलता, संसाधन और शासन आवश्यकताओं की जाँच करती है। एक पूर्ण प्रशिक्षण कार्य पर्याप्त नहीं है.

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