Nchịkọta
Pipeline injinia na-egosipụta na-agbanwe data raw ka ọ bụrụ ụdị akara ọnụọgụgụ n'ezie na-amụta na ya, ebe ụdị data na-enyocha kpọmkwem data na mgbanwe mepụtara ụdị ọ bụla. Ha jikọtara ọnụ na-eme ka mmụta igwe bụrụ nke a na-emegharịgharị, na-enyocha ya, yana nchekwa ịgbanwe.
Pipeline Injinia atụmatụ na ụdị data bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
Pipeline nke injinia njiri mara bụ usoro nke na-atụgharị ntinye ihe na-adịghị mma (akwụkwọ ndekọ, akara oge, ederede, azụmahịa) ka ọ bụrụ njiri dị ọcha nke ụdị nwere ike iri: ịkọ ụbọchị n'ime ụbọchị nke izu, imezi ọnụọgụgụ, otu ntinye koodu na-ekpo ọkụ, na-achịkọta akụkọ ihe mere eme onye ọrụ ka ọ bụrụ nkezi. A na-ede pipeline dị ka koodu ka ha na-agba ọsọ n'otu oge n'oge ọzụzụ na na mmepụta. Versiondị data na-edekọ nseta ihuenyo nke dataset yana koodu mgbanwe nke wuru ha, na-abụkarị site na hashes ọdịnaya. Ngwa dị ka DVC, LakeFS, na ụlọ ahịa atụmatụ dị ka Feast ma ọ bụ Tecton na-echekwa ụdị ndị a. Nkwụghachi ụgwọ ahụ: mgbe ihe nlereanya emejọrọ, ị nwere ike chepụta ụdị data na nke atụmatụ ezi uche mepụtara ya, mepụtaghachi nsonaazụ bit-for-bit, wee jiri obi ike tụgharịa azụ.
Nghọta nka nka
Ntugharị na-ekpochapụ ọdịnaya dataset (ọ bụghị naanị aha faịlụ) yabụ ewepu data data yana mgbanwe ọ bụla na-ewepụta NJ ọhụrụ na-enweghị mgbanwe. A na-egosiputa pipeline dị ka eserese acyclic (DAGs) nke usoro mgbanwe; ngwá ọrụ na-ejegharị DAG, na-enyocha ihe ntinye gbanwere site na hashes ha, ma na-emegharị naanị usoro ndị emetụtara. metadata nke ahịrị na-ejikọ uru njirimara ọ bụla laghachi na ahịrị isi mmalite, ụdị mgbanwe, yana akara oge, na-eme ka nrụpụta na nyocha.
Mastering Njirimara Injinia pipeline na ụdị data
Pipeline injinia na-egosipụta na-agbanwe data raw ka ọ bụrụ ụdị akara ọnụọgụgụ n'ezie na-amụta na ya, ebe ụdị data na-enyocha kpọmkwem data na mgbanwe mepụtara ụdị ọ bụla. Ha jikọtara ọnụ na-eme ka mmụta igwe bụrụ nke a na-emegharịgharị, na-enyocha ya, yana nchekwa ịgbanwe. Pipeline Injinia atụmatụ na ụdị data bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Feature Engineering Pipelines na Data Versioning dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Feature Engineering Pipelines na Data Versioning na-ebuli ụlọ, data na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Otu ụlọ akụ na-edepụta atụmatụ nchọpụta aghụghọ ya nke edobere ka ndị na-enyocha ego wee nwee ike imepụtaghachi mkpokọta azụmahịa ejiri mee mkpebi ọkọlọtọ ọ bụla ka ọnwa gachara.
Ndị otu e-azụmahịa na-eji mmemme gbakọọ 'ọnụahịa nkezi n'usoro n'ime ụbọchị 30 gara aga' otu ugboro wee jeere ya ozi ma ọrụ ọzụzụ yana API ndụmọdụ ndụ.
Onye ọkà mmụta sayensị data na-eji DVC tụgharịa azụ na dataset ehichapụrụ n'izu gara aga ka ọ chọpụtachara usoro nhazi nke buggy mebiri atụmatụ dị ugbu a.
Otu nlekọta ahụike ML na-atụnye ntọhapụ ụdị ọ bụla gaa na foto nke ndekọ ndị ọrịa nwere ọdịnaya nwere ike ime ka enwere ike ịmegharị ọmụmụ ihe n'otu aka ahụ maka ndị nchịkwa.
Usoro mmejuputa
Atụmatụ pipeline Engineering na ụdị data na omume
Otu ụlọ akụ na-edepụta atụmatụ nchọpụta aghụghọ ya nke edobere ka ndị na-enyocha ego wee nwee ike imepụtaghachi mkpokọta azụmahịa ejiri mee mkpebi ọkọlọtọ ọ bụla ka ọnwa gachara.
Otu ụlọ akụ na-egosipụta njirimara nchọpụta aghụghọ ya nke edobere ka ndị na-enyocha ya nwee ike imepụtaghachi mkpokọta azụmahịa ejiri mee maka mkpebi ọkọlọtọ ọ bụla ọnwa ole na ole gachara, otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Atụmatụ pipeline Engineering na ụdị data na omume
Ndị otu e-azụmahịa na-eji mmemme gbakọọ 'ọnụahịa nkezi n'usoro n'ime ụbọchị 30 gara aga' otu ugboro wee jeere ya ozi ma ọrụ ọzụzụ yana API ndụmọdụ ndụ.
Otu e-azụmahịa na-eji oriri eme ihe iji gbakọọ 'nkezi uru n'usoro n'ime ụbọchị 30 gara aga' otu ugboro ma jeere ya ozi na ọrụ ọzụzụ yana ndụmọdụ API dị ndụ otu ìgwè na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ siwanye elu maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Atụmatụ pipeline Engineering na ụdị data na omume
Onye ọkà mmụta sayensị data na-eji DVC tụgharịa azụ na dataset ehichapụrụ n'izu gara aga ka ọ chọpụtachara usoro nhazi nke buggy mebiri atụmatụ dị ugbu a.
Onye ọkà mmụta sayensị data na-eji DVC tụgharịa azụ na dataset kpochara nke izu gara aga mgbe ọ chọpụtachara usoro nhazi nke ọma mebiri atụmatụ ndị dị ugbu a Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-echekwa ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Atụmatụ pipeline Engineering na ụdị data na omume
Otu nlekọta ahụike ML na-atụnye ntọhapụ ụdị ọ bụla gaa na foto nke ndekọ ndị ọrịa nwere ọdịnaya nwere ike ime ka enwere ike ịmegharị ọmụmụ ihe n'otu aka ahụ maka ndị nchịkwa.
Otu nlekọta ahụike ML na-atụnye ntọhapụ ụdị ọ bụla na foto nke ihe ndekọ ndị ọrịa na-eme ka ọ bụrụ na enwere ike ịmegharị ọmụmụ ihe n'otu aka ahụ maka ndị na-achịkwa otu dị iche iche na-enwetakwa nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.