InayofuataMwongozo unaofuata
Guardrail Metrics in Model Experiments
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Ufuatiliaji wa Majaribio
Ufuatiliaji wa majaribio ni zoezi la kurekodi kwa utaratibu kila mafunzo ya mashine yanayoendeshwa - misimbo yake, data, vigezo vyake, vipimo na matokeo - kwa hivyo matokeo yanaweza kupatikana tena na kulinganishwa.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
Without it, the question 'which version was best and how did we get it?' becomes nearly impossible to answer.
Dive ya kina
Kufundisha mfano mara chache sio mchakato wa risasi moja. Timu huendesha mamia au maelfu ya majaribio, kubadilisha viwango vya kujifunza, ukubwa wa kundi, usanifu na seti za data. Ufuatiliaji wa majaribio hunasa alama ya kidole kamili ya kila kukimbia: ahadi ya Git ya msimbo, heshi ya seti ya data, kila kigezo, vipimo vya muda (hasara, usahihi, F1), maelezo ya mfumo kama aina ya GPU, na vizalia vya programu kama vile vielelezo vya uzani na njama zilizohifadhiwa. Zana kama vile MLflow, Weights & Biases, Neptune, na Comet huweka hii kiotomatiki kupitia njia chache za simu za API. Mafanikio ni uwezo wa kuzaliana (unaweza kutekeleza usanidi kamili wa kushinda), ulinganifu (kupanga na kichujio kinaendeshwa kando), na ushirikiano (wenzi wa timu wanaona kile ambacho kimejaribiwa). Hugeuza majaribio ya ad-hoc kuwa historia inayoweza kukaguliwa na kutafutwa.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Timu ya kuona kwa kompyuta hutumia Uzito na Upendeleo kulinganisha ufagiaji wa vigezo 200 na kutambua ratiba ya kiwango cha kujifunza ambayo huongeza usahihi wa uthibitishaji.
Uanzishaji huweka ahadi kamili ya Git na heshi ya seti ya data kwa kila MLflow ili mdhibiti aweze kutoa tena muundo uliofanya uamuzi wa mkopo.
Maabara ya utafiti hutiririsha upotevu wa kila wakati hadi kwenye dashibodi inayoshirikiwa ili washiriki katika saa za kanda tofauti waweze kufuatilia mwendo mrefu wa mafunzo.
Timu ya NLP hufuatilia matoleo ya papo kwa papo na alama za tathmini kote katika majaribio ya usanifu bora wa LLM ili kuchagua usanidi unaofanya kazi vizuri zaidi kabla ya matumizi.
Mustakabali wa Ufuatiliaji wa Majaribio
Ufuatiliaji wa majaribio unaunganishwa katika mifumo mipana ya MLOps na LLMOps. Miundo ya msingi inapotawala, ufuatiliaji unapanuka kutoka vipimo vya nambari hadi matoleo ya haraka, ufuatiliaji wa tathmini na matokeo ya ubora. Ukoo wa kiotomatiki - unaounganisha jaribio kwa mkusanyiko kamili wa data, msimbo, na muundo uliowekwa chini ya mkondo - unakuwa kiwango cha mahitaji ya utawala na ukaguzi. Tarajia muunganisho mkali zaidi na maduka ya vipengele, sajili za vielelezo na CI/CD, pamoja na usaidizi bora zaidi wa ufagiaji unaosambazwa na unaoendeshwa kwa wingi ambapo maelfu ya majaribio huzinduliwa na kulinganishwa kiotomatiki.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Gharama na bajeti. Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
- Udhibiti wa ubora. Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Jihadharini na
- Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
- Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
- Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Hatua zinazofuata
- Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
- Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
- Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
- Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the Experiment Tracking quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Experiment Tracking?
Ufuatiliaji wa majaribio ni zoezi la kurekodi kwa utaratibu kila mafunzo ya mashine yanayoendeshwa - misimbo yake, data, vigezo vyake, vipimo na matokeo - kwa hivyo matokeo yanaweza kupatikana tena na kulinganishwa. Bila hivyo, swali 'ni toleo gani lilikuwa bora na tulipataje?' inakuwa karibu haiwezekani kujibu.
Je, madhumuni ya msingi ya ufuatiliaji wa majaribio katika kujifunza kwa mashine ni nini?
Jaribio la msimbo wa rekodi za ufuatiliaji, data, hyperparameta na vipimo ili runs ziweze kutolewa tena na kulinganishwa dhidi ya nyingine.
Ni mchanganyiko gani ni muhimu kwa kufanya mafunzo moja yaweze kujirudia kikweli?
Uzalishaji upya unahitaji msimbo kamili (k.m., ahadi ya Git), data sawa, na usanidi sawa - huamua matokeo kwa pamoja.
Ni ipi kati ya hizi ni zana maarufu ya kufuatilia majaribio?
MLflow, pamoja na Weights & Biases, Neptune, na Comet, ni jukwaa linalotumika sana la kufuatilia majaribio.
Wafuatiliaji wengi wa majaribio kwa kawaida hunasa vipi vipimo wakati wa mafunzo?
Wafuatiliaji hufichua API unazoziita ndani ya kitanzi cha mafunzo ili kuweka vigezo mara moja na vipimo mara kwa mara, kuvisambaza kwenye sehemu ya nyuma ya hifadhi.
Je! ni wapi vizalia vikubwa kama vile uzani wa modeli zilizohifadhiwa kawaida huhifadhiwa na mfumo wa ufuatiliaji?
Faili kubwa huenda kwenye hifadhi ya kipengee au vizalia vya programu, huku hifadhi ya metadata hudumisha marejeleo mepesi na vipimo vya nambari na vigezo.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii