Up tókànItọsọna atẹle
Guardrail Metiriki ni Awoṣe adanwo
Imọ-ẹrọ
Imọ Itọsọna
Ṣiṣayẹwo Idanwo
Ṣiṣayẹwo idanwo jẹ iṣe ti gbigbasilẹ ni ọna ṣiṣe gbogbo ṣiṣe ikẹkọ ẹrọ - koodu rẹ, data, hyperparameters, awọn metiriki, ati awọn abajade - nitorinaa awọn abajade jẹ atunṣe ati afiwera.
Gbọ si itọsọna yiiAI-ṣe afihan · ~2 min
Lori iwe yi2 min ka
Akopọ
Laisi rẹ, ibeere naa 'eyi ti ikede ti o dara julọ ati bawo ni a ṣe gba?' di fere soro lati dahun.
Jin Dive
Ikẹkọ awoṣe kii ṣe ilana ilana-ọkan. Awọn ẹgbẹ nṣiṣẹ awọn ọgọọgọrun tabi ẹgbẹẹgbẹrun awọn adanwo, awọn oṣuwọn ikẹkọ tweaking, awọn iwọn ipele, awọn ayaworan, ati awọn ipilẹ data. Titele adanwo n gba itẹka kikun ti ṣiṣe kọọkan: Git ti koodu naa, hash ti dataset, gbogbo hyperparameter, awọn metiriki lori akoko (pipadanu, deede, F1), alaye eto bii iru GPU, ati awọn ohun-ọṣọ gẹgẹbi awọn iwọn awoṣe ti o fipamọ ati awọn igbero. Awọn irinṣẹ bii MLflow, Awọn iwuwo & Awọn Iwa-ara, Neptune, ati Comet wọle laifọwọyi nipasẹ awọn laini diẹ ti awọn ipe API. Isanwo naa jẹ atunṣe (o le tun ṣe atunto ti o bori gangan), afiwera ( too ati àlẹmọ nṣiṣẹ ni ẹgbẹ si ẹgbẹ), ati ifowosowopo (awọn ẹlẹgbẹ wo ohun ti a ti gbiyanju). O yi idanwo ad-hoc pada si iṣayẹwo, itan-akọọlẹ wiwa.
Real-World imuse
Ẹgbẹ-iriran kọnputa kan nlo Awọn iwuwo & Awọn Iwa-aiyede lati ṣe afiwe 200 hyperparameter sweeps ati ṣe idanimọ iṣeto-oṣuwọn ẹkọ ti o mu iwọn iṣedede pọ si.
Ibẹrẹ bẹrẹ ṣe iforukọsilẹ Git gangan ati hash dataset fun ṣiṣe MLflow kọọkan ki olutọsọna le ṣe ẹda awoṣe nigbamii ti o ṣe ipinnu kirẹditi kan.
Laabu iwadii kan n san awọn ọna ipadanu fun-epoch si dasibodu pinpin nitorinaa awọn alabaṣiṣẹpọ ni awọn agbegbe akoko oriṣiriṣi le ṣe atẹle awọn ṣiṣe ikẹkọ gigun.
Ẹgbẹ NLP kan tọpa awọn ẹya ti o tọ ati awọn ikun igbelewọn kọja awọn adanwo-tuntun LLM lati mu iṣeto ti n ṣiṣẹ ti o dara julọ ṣaaju imuṣiṣẹ.
Ojo iwaju ti Ṣiṣayẹwo Idanwo
Ṣiṣayẹwo idanwo n dapọ si awọn MLOps gbooro ati awọn iru ẹrọ LLMOps. Gẹgẹbi awọn awoṣe ipilẹ ti jẹ gaba lori, ipasẹ n pọ si lati awọn metiriki nomba si awọn ẹya ti o tọ, awọn itọpa igbelewọn, ati awọn abajade agbara. Lainidii lainidii - sisopo adaṣe kan si data data gangan, koodu, ati awoṣe ti a fi ranṣẹ si isalẹ - ti di idiwọn fun iṣakoso ati awọn ibeere iṣayẹwo. Reti isọpọ titọ pẹlu awọn ile itaja ẹya, awọn iforukọsilẹ awoṣe, ati CI/CD, pẹlu atilẹyin ti o pọ si fun pinpin ati awọn gbigba-ṣiṣe pupọ nibiti ẹgbẹẹgbẹrun awọn idanwo ti ṣe ifilọlẹ ati akawe laifọwọyi.
Fifi o sinu iwa
Kini idi ti o ṣe pataki
- Iye owo ati isuna. Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
- Awọn ipinnu diẹ sii. Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
- Iṣakoso didara. Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Ṣọra fun
- Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
- Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
- Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Next awọn igbesẹ
- Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
- Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
- Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
- Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Tesiwaju Ṣiṣawari
Ìwé ìròyìn ọfẹ
Gba ìkànìyàn AI ojoojúmọ́
Ìtàn AI mẹta tó jẹ́rìí ní gbogbo owurọ́ ọjọ́ iṣẹ́, kọ́wé ní Gẹ̀ẹ́sì tó rọrùn. Ọfẹ́ fún gbogbo àkókò, kò sí ìpolówó.
Ìmeèlì kan ní gbogbo ọjọ́ iṣẹ́. Yọkúrò ní ìkànìyàn ní ìkànìyàn kan. A kò ta tàbí pín àdírẹ́sì rẹ.
Ṣe idanwo fun ara rẹ
Take the Experiment Tracking quiz
Ìdáhùn lẹ́sẹ̀kẹsẹ̀ lórí gbogbo ìdáhùn, àti iwe-ẹ̀rí tó lè pin pẹ̀lú ID tó lè jẹ́rìí lẹ́yìn tí o bá kọ́ ẹ̀kọ́.
Ṣe àtìlẹ́yìn ẹ̀kọ́ AI ọfẹ́. AI Understanding jẹ́ àjọ àìní èrè 501(c)(3) — kò sí ìpolówó, kò sí àkúnya owó, ní gbogbo àkókò. Ṣe ẹbun kan
Awọn ibeere ti a beere nigbagbogbo
Kini Ṣiṣayẹwo Idanwo?
Ṣiṣayẹwo idanwo jẹ iṣe ti gbigbasilẹ ni ọna ṣiṣe gbogbo ṣiṣe ikẹkọ ẹrọ - koodu rẹ, data, hyperparameters, awọn metiriki, ati awọn abajade - nitorinaa awọn abajade jẹ atunṣe ati afiwera. Laisi rẹ, ibeere naa 'Ewo ni ikede ti o dara julọ ati bawo ni a ṣe gba?' di fere soro lati dahun.
Kini idi akọkọ ti ipasẹ idanwo ni kikọ ẹrọ?
Ṣàdánwò titele koodu igbasilẹ, data, hyperparameters, ati awọn metiriki ki awọn ṣiṣe le jẹ ẹda ati akawe si ara wọn.
Apapọ wo ni o ṣe pataki fun ṣiṣe ikẹkọ ẹyọkan ni ṣiṣe atunṣe nitootọ?
Atunṣe nilo koodu gangan (fun apẹẹrẹ, Git ṣẹ), data kanna, ati iṣeto ni kanna - papọ wọn pinnu abajade.
Ewo ninu iwọnyi jẹ irinṣẹ ipasẹ adanwo olokiki kan?
MLflow, pẹlu Awọn iwuwo & Awọn Irẹwẹsi, Neptune, ati Comet, jẹ pẹpẹ ti ipasẹ adanwo ti a lo lọpọlọpọ.
Bawo ni ọpọlọpọ awọn olutọpa adanwo ṣe n gba awọn metiriki lakoko ikẹkọ?
Awọn olutọpa ṣipaya awọn API ti o pe inu lupu ikẹkọ lati wọle awọn aye lẹẹkọọkan ati awọn metiriki leralera, ṣiṣan wọn si ẹhin ibi ipamọ.
Nibo ni awọn ohun-ọṣọ nla wa bi awọn iwuwo awoṣe ti a fipamọ nigbagbogbo nipasẹ eto ipasẹ kan?
Awọn faili ti o tobi lọ si nkan tabi ibi ipamọ artifact, lakoko ti ibi-itaja metadata ntọju awọn itọkasi iwuwo fẹẹrẹ ati awọn metiriki nomba ati awọn paramita.
Tesiwaju kikọ
Jẹmọ awọn itọsọna
Awọn itọsọna diẹ sii ti a yan fun koko yii