👩‍🎓 برنامه آموزشی هفته: توسعه، استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین

🟠شنبه: توسعه مدل و نحوه نسخه‌گذاری

🔵یک‌شنبه: فرآیند CI/CD

🟢دوشنبه: مدیریت داده

🔴سه‌شنبه: پایش مدل

🟠چهارشنبه: نظارت و تطابق مدل

🔵پنج‌شنبه: مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع

🟢جمعه: جمع‌بندی

#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 توسعه مدل و نسخه بندی در MLOps

با رشد روزافزون استفاده از یادگیری ماشین در صنایع مختلف، نیاز به یک چارچوب منظم برای توسعه، استقرار و نگهداری مدل های یادگیری ماشین احساس می شه. MLOps یا عملیات یادگیری ماشین، یک رشته ی جدیده که هدفش برقراری ارتباط بین توسعه مدل های یادگیری ماشین و عملیات استقرار و نگهداری اونهاست.

🔵 توسعه مدل: توسعه مدل، اولین مرحله در ایجاد یک مدل یادگیری ماشینه. در این مرحله، داده ها جمع آوری، پیش پردازش و بعد مدل آموزش داده می‌شه. توسعه مدل شامل چند مرحله زیره:

🔵جمع آوری داده‌ها: در این گام، داده های مورد نیاز برای آموزش مدل جمع آوری می‌شن. این داده ها می‌تونن از منابع مختلفی مثل پایگاه‌های داده، فایل‌ها و یا حتی داده‌های آنلاین جمع آوری شن.
🔵پیش پردازش داده‌ها: بعد از جمع آوری داده‌ها، باید پیش پردازش شن. این کار شامل پاکسازی، تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب و حذف داده‌های ناقصه.
🔵انتخاب الگوریتم: بعد از پیش پردازش، الگوریتم یادگیری ماشین مناسب انتخاب می‌شه. این انتخاب بر اساس نوع مسئله و داده های موجود انجام می‌شه.
🔵آموزش مدل: در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های پیش پردازش شده و الگوریتم انتخاب شده آموزش داده می‌شه.

🔵 نسخه بندی: نسخه بندی، فرآیندیه که به کمکش می‌شه تغییرات انجام شده در مدل رو ردیابی کرد و به تیم ها اجازه می ده تا تغییرات انجام شده در مدل رو به طور دقیق ردیابی کنن و در صورت نیاز به نسخه های قبلی برگردن.

🔵 انواع نسخه بندی

🔵نسخه بندی بر اساس شماره: در این روش، هر نسخه از مدل با یک شماره منحصر به فرد مشخص می‌شه.
🔵نسخه بندی بر اساس تاریخ: در این روش، هر نسخه از مدل با تاریخ ایجاد آن مشخص می‌شه.
🔵نسخه بندی بر اساس ویژگی: در این روش، هر نسخه از مدل با ویژگی های منحصر به فرد آن مشخص می‌شه.

🔵 مزایای نسخه بندی

🔵ردیابی تغییرات: نسخه بندی به تیم ها اجازه می‌ده تا تغییرات انجام شده در مدل رو به طور دقیق ردیابی کنن.
🔵بازگشت به نسخه‌های قبلی: در صورت نیاز، تیم‌ها می‌تونن به نسخه های قبلی مدل برگردن.
🔵همکاری: نسخه بندی به تیم ها اجازه می ده تا به طور همزمان بر روی مدل کار کنن.

🔵 ابزارهای نسخه بندی

ابزارهای نسخه بندی متعددی برای MLOps وجود دارد. برخی از ابزارهای محبوب عبارتند از:

🔵Git: یک ابزار نسخه بندی منبع باز که به طور گسترده در توسعه نرم افزار استفاده می‌شه.
🔵DVC: یک ابزار نسخه بندی که به طور خاص برای داده ها و مدل های یادگیری ماشین طراحی شده.
🔵MLflow: یک ابزار نسخه بندی که به طور خاص برای MLOps طراحی شده.

#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

فرآیند CI/CD در MLOps

در عصر دیجیتال و هوش مصنوعی، یکی از مهم‌ترین نیازهای سازمان‌ها و تیم‌های توسعه نرم‌افزار، توانایی تحویل مداوم و یکپارچه‌سازی کدهای نرم‌افزاریه. این فرآیند با نام CI/CD شناخته می‌شه که مخفف Continuous Integration و Continuous Delivery یا Continuous Deployment است. در حوزه یادگیری ماشین (MLOps)، این فرآیندها به منظور بهبود عملکرد، کاهش خطاها و افزایش سرعت تحویل مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مهم هستن.

🔵 فرآیند CI/CD چیست؟

🔵یکپارچه‌سازی مداوم (Continuous Integration): یکپارچه‌سازی مداوم به فرآیند ادغام کدهای نوشته شده توسط تیم توسعه در یک مخزن مشترک اشاره داره. این فرآیند به صورت مداوم و خودکار انجام می‌شه و هرگونه تغییر در کد به سرعت مورد آزمایش و بررسی قرار می‌گیره. ابزارهای CI مثل Jenkins، Travis CI و GitHub Actions به این منظور استفاده می‌شن. در این مرحله، تست‌های واحد (Unit Tests) هم برای اطمینان از عملکرد صحیح کدها اجرا می‌شن.

🔵تحویل مداوم (Continuous Delivery): تحویل مداوم به فرآیند آماده‌سازی کد برای انتشار اشاره داره. در این مرحله، علاوه بر تست‌های واحد، تست‌های سیستم، تست‌های یکپارچه‌سازی و تست‌های عملکردی هم اجرا می‌شن. هدف اصلی تحویل مداوم، اطمینان از آمادگی کد برای انتشار در هر لحظه است. ابزارهایی مثل Jenkins و CircleCI در این مرحله استفاده می‌شن.

🔵انتشار مداوم (Continuous Deployment): انتشار مداوم به فرآیند خودکار انتشار کدها در محیط‌های تولید اشاره داره. در این مرحله، هر تغییری که به مخزن اصلی اعمال شه، بعد از گذراندن تمامی تست‌ها و مراحل لازم، به صورت خودکار در محیط تولید منتشر می‌شه. این فرآیند نیاز به اطمینان بالا از صحت عملکرد کدها داره و برای سازمان‌هایی که به سرعت و دقت بالا نیاز دارن، بسیار مناسبه.

🔵 تعریف MLOps: به ترکیب مفاهیم DevOps با یادگیری ماشین اشاره داره. هدف MLOps، بهبود فرآیند توسعه، تست و انتشار مدل‌های یادگیری ماشینه و شامل مجموعه‌ای از روش‌ها، ابزارها و فرهنگ‌سازی برای مدیریت بهتر چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشینه.

🔵 CI/CD در MLOps

🔵یکپارچه‌سازی مداوم در MLOps: در MLOps، یکپارچه‌سازی مداوم شامل ادغام کدهای مربوط به داده‌ها، مدل‌ها و اسکریپت‌های پیش‌پردازشه. این مرحله شامل تست‌های اتوماتیک برای اطمینان از عملکرد صحیح مدل‌ها و اسکریپت‌هاست.

🔵تحویل مداوم در MLOps: تحویل مداوم در MLOps به آماده‌سازی مدل‌ها برای استقرار اشاره داره. این شامل ارزیابی مدل‌ها بر اساس معیارهای از پیش تعیین شده است. ابزارهایی مثل MLflow و Kubeflow می‌تونن در این مرحله به کار برده شن. مدل‌ها باید به نحوی آماده شن که بتونن به سرعت و بدون مشکل در محیط‌های تولید مستقر شن.

🔵انتشار مداوم در MLOps: انتشار مداوم در MLOps شامل استقرار خودکار مدل‌هاست. این فرآیند به مدل‌ها اجازه می‌ده تا به صورت خودکار به‌روزرسانی شن و در صورت نیاز تغییرات لازم رو اعمال کنن. ابزارهایی مثل Kubernetes و Docker برای مدیریت و استقرار مدل‌ها در این مرحله استفاده می‌شن. انتشار مداوم نیازمند مانیتورینگ دقیق و ابزارهای مانیتورینگ مدل‌ها برای اطمینان از عملکرد صحیحه.

🔵 مزایای CI/CD در MLOps

🔵سرعت و کارایی: استفاده از CI/CD در MLOps باعث افزایش سرعت توسعه و استقرار مدل‌ها می‌شه. این فرآیندها به صورت خودکار انجام می‌شن و نیاز به مداخله انسانی رو به حداقل می‌رسونن.

🔵کاهش خطاها: با اجرای مداوم تست‌ها و ارزیابی‌ها، احتمال بروز خطاها و مشکلات در مدل‌های یادگیری ماشین کاهش پیدا می‌کنه. در نتیجه باعث افزایش اعتماد به مدل‌ها و نتایج اونها می‌شه.

🔵بهبود کیفیت: CI/CD باعث بهبود کیفیت کدها و مدل‌ها می‌شه. با اجرای مداوم تست‌ها و ارزیابی‌ها، مدل‌ها بهبود و کیفیت کلی پروژه افزایش پیدا می‌کنن.

#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡 چرخه MLOps شامل سه مرحله طراحی، توسعه مدل و عملیات هست. هر مرحله دارای وظایف خاصیه که به ترتیب زیر توضیح داده می‌شن:

🔵طراحی:
- مهندسی نیازمندی‌ها: تحلیل و تعریف نیازمندی‌های پروژه.
- اولویت‌بندی موارد استفاده یادگیری ماشین: تعیین موارد استفاده مهم برای پروژه.
- بررسی در دسترس بودن داده‌ها: اطمینان از وجود داده‌های کافی برای آموزش مدل.

🔵توسعه مدل:
- مهندسی داده‌ها: آماده‌سازی و پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی.
- مهندسی مدل یادگیری ماشین: طراحی و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین.
- تست و اعتبارسنجی مدل: ارزیابی عملکرد مدل و اطمینان از صحت.

🔵عملیات:
- استقرار مدل یادگیری ماشین: انتقال مدل به محیط تولید یا واقعی.
- خطوط CI/CD: پیاده‌سازی خط‌های یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم.
- نظارت و تحریک: پایش عملکرد مدل در محیط واقعی و انجام اقدامات لازم برای بهبود مدل.

#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 اهمیت مدیریت داده‌ها در MLOps

مدیریت داده‌ها در MLOps به چند دلیل کلیدی اهمیت داره:
🔵کیفیت داده‌ها: داده‌های تمیز و با کیفیت بالا منجر به مدل‌های دقیق‌تر می‌شه.
🔵تکرارپذیری: داشتن فرآیندهای مدیریت داده‌ی منظم به تکرارپذیری نتایج کمک می‌کنه.
🔵ردیابی و مستندسازی: مدیریت صحیح داده‌ها امکان ردیابی و مستندسازی مراحل مختلف رو فراهم می‌کنه.
🔵امنیت و انطباق: داده‌ها باید مطابق با قوانین و مقررات مربوط به حفظ حریم خصوصی و امنیت نگهداری شن.

🔵 جمع‌آوری داده‌ها: فرآیند جمع‌آوری داده‌ها اولین و شاید یکی از مهم‌ترین مراحل در مدیریت داده‌هاست. این مرحله شامل گردآوری داده‌ها از منابع مختلف مثل پایگاه‌های داده، سنسورها، وب‌سایت‌ها و API‌ها می‌شه. در این مرحله، توجه به موارد زیر ضروریه:

🔵منابع داده معتبر: استفاده از داده‌هایی که از منابع معتبر و با دقت بالا جمع‌آوری شدن.
🔵تنوع داده‌ها: جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف برای ایجاد یک مجموعه داده جامع و کامل.
🔵حجم داده‌ها: اطمینان از اینکه حجم داده‌ها برای آموزش مدل‌ها کافیه.

🔵 پیش‌پردازش داده‌ها: پیش‌پردازش شامل پاک‌سازی، نرمال‌سازی و تبدیل داده‌ها به فرمت‌های قابل استفاده برای مدل‌های یادگیری ماشینه. مراحل اصلی پیش‌پردازش عبارتند از:

🔵پاک‌سازی داده‌ها: حذف داده‌های نادرست، تکراری یا ناقص.
🔵نرمال‌سازی داده‌ها: تنظیم مقیاس داده‌ها به طوری که مدل‌ها بتونن به طور بهینه باهاشون کار کنن.
🔵مهندسی فیچر: استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های خام.

🔵 ذخیره‌سازی داده‌ها: داده‌ها باید در محیطی ذخیره شن که دسترسی به اونها برای تیم‌های مختلف آسون باشد. برخی از نکات مهم در این زمینه عبارتند از:

🔵پایگاه‌های داده مناسب: انتخاب پایگاه‌های داده‌ای که بتونن حجم بالایی از داده‌ها رو مدیریت کنن.
🔵دسترسی‌پذیری: اطمینان از اینکه داده‌ها برای تیم‌های مختلف به راحتی قابل دسترسی هستن.
🔵پشتیبان‌گیری: ایجاد فرآیندهای منظم برای پشتیبان‌گیری از داده‌ها.

🔵 نسخه‌بندی داده‌ها: یکی از مفاهیم کلیدی در MLOps، نسخه‌بندی داده‌هاست. نسخه‌بندی داده‌ها به معنی ذخیره نسخه‌های مختلف از مجموعه داده‌ها در طول زمانه. این کار به دلایل زیر اهمیت داره:

🔵ردیابی تغییرات: امکان ردیابی تغییرات ایجاد شده در مجموعه داده‌ها.
🔵بازگشت به نسخه‌های قبلی: در صورت نیاز، امکان بازگشت به نسخه‌های قبلی داده‌ها.
🔵تکرارپذیری تجربیات: اطمینان از اینکه تجربیات انجام شده قابل تکرار هستن.

🔵 امنیت داده‌ها: باید اطمینان حاصل کرد که داده‌ها از دسترسی غیرمجاز محافظت می‌شن. بعضی از اقدامات مهم در این زمینه عبارتند از:

🔵رمزنگاری داده‌ها: استفاده از روش‌های رمزنگاری برای حفاظت از داده‌ها در حین انتقال و ذخیره‌سازی.
🔵کنترل دسترسی: تعیین سطوح دسترسی مختلف برای کاربران و تیم‌ها.
🔵رعایت مقررات: اطمینان از انطباق با مقررات مربوط به حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی.

🔵 نظارت و ارزیابی داده‌ها: نظارت و ارزیابی داده‌ها به منظور اطمینان از کیفیت و عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین انجام می‌شه. این مرحله شامل مانیتورینگ مستمر داده‌ها و مدل‌ها، ارزیابی عملکرد مدل‌ها و تشخیص مشکلات احتمالیه. نکات کلیدی در این زمینه عبارتند از:

🔵مانیتورینگ مداوم: نظارت به داده‌ها و مدل‌ها به صورت مداوم.
🔵ارزیابی عملکرد: استفاده از معیارهای مختلف برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها.
🔵تشخیص مشکلات: شناسایی و حل مشکلات احتمالی در داده‌ها و مدل‌ها.

#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

🧑‍🎓 داکر در دیتا ساینس و پروژه‌های ماشین لرنینگ چطور به کار برده می‌شه؟

تصور کنین روی یک پروژه تا آخر کار کردین و به بهترین راه‌حل رسیدین، اما زمانی که کد رو به تیم دیگه ارسال می‌کنین، کدی که روی سیستم شما کار می‌کرد، روی سرورها و سیستم‌های دیگه کار نمی‌کنه.

راه‌حل چیه؟ اینجاست که داکر وارد می‌شه. با استفاده از داکر می‌شه محیطی دقیق و یکسان برای پروژه تعریف کرد و اطمینان حاصل کرد که کد بدون مشکل، بدون توجه به محیط و تنظیمات قبلی اجرا خواهد شد.

🟢برای مطالعه بیشتر کلیک کنین:
👉📎 http://ctdrs.ir/ds0289

#MLOps
#Data_Science

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 حاکمیت و تطابق مدل در MLOps

🔵 تعریف حاکمیت مدل: حاکمیت مدل به مجموعه‌ای از فرایندها، سیاست‌ها و ابزارها اشاره داره که به مدیریت و نظارت روی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در طول زمان مربوطه. این فرایندها شامل طراحی، پیاده‌سازی، نظارت و به‌روزرسانی مدل‌ها هستن تا اطمینان حاصل شه که مدل‌ها به درستی عمل می‌کنن و مطابق با استانداردهای تعیین شده هستن.

🔵 طراحی مدل: در این مرحله، باید مطمئن شد که مدل انتخاب شده و معماری‌اش برای حل مسئله مورد نظر مناسبه. این شامل انتخاب الگوریتم‌های مناسب، فیچرهای ورودی و پارامترهای مدل می‌شه.

🔵پیاده‌سازی و استقرار: بعد از طراحی مدل، مرحله پیاده‌سازی و استقرار در محیط تولید شروع می‌شه. در این مرحله، باید اطمینان حاصل شه که مدل به درستی در زیرساخت‌های تولیدی قرار گرفته و به منابع مورد نیاز دسترسی داره. همچنین، باید مطمئن شد که مدل به درستی با داده‌های جدید تعامل داره.

🔵نظارت و بهبود: نظارت مستمر روی عملکرد مدل و جمع‌آوری بازخوردها شامل ارزیابی دقت مدل، شناسایی انحرافات و تغییرات در داده‌هاست. با تحلیل این بازخوردها، بهبودهای لازم در مدل اعمال می‌شن.

🔵 تطابق در MLOps: تطابق (Compliance) به رعایت قوانین، مقررات و استانداردهایی اشاره داره که برای استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های مختلف لازمه. تطابق به طور کلی به معنی اطمینان از اینکه مدل‌ها و فرآیندهای مرتبط باهاش مطابق با الزامات قانونی و اخلاقی هستن.

🔵قوانین و مقررات: در بسیاری از صنایع، قوانین و مقررات خاصی وجود داره که باید در طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین رعایت شه. این قوانین شامل قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها، قوانین ضد تبعیض و قوانین مربوط به امنیت داده‌هاست.

🔵استانداردهای اخلاقی: استانداردهای اخلاقی هم نقش مهمی در تطابق مدل‌های یادگیری ماشین دارن. این استانداردها شامل رعایت اصول عدالت، شفافیت و مسئولیت‌پذیری در توسعه و استفاده از مدل‌ها هستن.

🔵 ابزارها و تکنیک‌های حاکمیت مدل

🔵سیستم‌های مدیریت مدل: سیستم‌های مدیریت مدل (Model Management Systems) ابزارهایی هستن که به ذخیره‌سازی، نسخه‌بندی و پیگیری تغییرات در مدل‌ها کمک می‌کنن. این سیستم‌ها به تیم‌های داده و توسعه کمک می‌کنن تا به راحتی نسخه‌های مختلف مدل‌ها رو مدیریت کرده و تغییرات رو کنترل کنن.

🔵پلتفرم‌های تطابق: پلتفرم‌های تطابق به سازمان‌ها کمک می‌کنن تا فرآیندهای مربوط به رعایت قوانین و استانداردها رو به‌طور خودکار پیاده‌سازی کنن. این پلتفرم‌ها شامل ابزارهای مدیریت قوانین، سیستم‌های ارزیابی تطابق و ابزارهای گزارش‌دهی هستن.

#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع در MLOps

یکی از عوامل موفقیت در MLOps طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت مقیاس‌پذیره که بتونه پیچیدگی‌ها و تقاضاهای بارهای کاری یادگیری ماشین رو مدیریت کنه.

🔵 مقیاس‌پذیری به توانایی سیستم برای مدیریت کارهای در حال افزایش به‌طور کارآمد و مؤثر اشاره داره. در زمینه MLOps، مقیاس‌پذیری شامل ابعاد مختلفی از جمله مقیاس‌پذیری داده، مقیاس‌پذیری مدل و مقیاس‌پذیری زیرساخت می‌شه.

🔵مقیاس‌پذیری داده: مدل‌های یادگیری ماشین برای آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش نیاز به حجم‌های زیادی از داده دارن. با افزایش مقدار داده‌ها، زیرساخت باید قادر به جذب، پردازش و ذخیره داده‌ها به‌طور کارآمد باشه. این ممکنه شامل سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده مثل Hadoop Distributed File System (HDFS) یا راه‌حل‌های ذخیره‌سازی ابری مثل Amazon S3 یا Google Cloud Storage باشه.

🔵مقیاس‌پذیری مدل: مدل‌های یادگیری ماشین می‌تونن از نظر پیچیدگی و اندازه متفاوت باشن، از مدل‌های خطی ساده تا شبکه‌های عصبی عمیق با میلیون‌ها پارامتر. زیرساخت باید قادر به مدیریت مدل‌های با اندازه‌ها و پیچیدگی‌های مختلف باشه و اجازه آموزش و استنتاج موازی در میان منابع محاسباتی متعدد رو بده. این شامل استفاده از فریم‌ورک‌های محاسبات توزیع‌شده مثل Apache Spark یا قابلیت‌های آموزش توزیع‌شده TensorFlow می‌شه.

🔵مقیاس‌پذیری زیرساخت: مقیاس‌پذیری زیرساخت به توانایی مقیاس دادن منابع محاسباتی پایه، مثل CPUs، GPUs یا TPUs، برای مدیریت تقاضاهای محاسباتی در حال افزایش اشاره داره. این می‌تواند از طریق مقیاس‌پذیری افقی، که در اون گره‌های محاسباتی جدید به سیستم اضافه می‌شه، یا مقیاس‌پذیری عمودی، که در اون گره‌های موجود با سخت‌افزار قدرتمندتری ارتقاء پیدا می‌کنن، حاصل شه. علاوه بر این، زیرساخت باید از تهیه و هماهنگ‌سازی خودکار پشتیبانی کنه تا مقیاس‌پذیری پویا بر اساس تقاضاهای بار کاری امکان‌پذیر شه.

🔵 طراحی زیرساخت مقیاس‌پذیر برای MLOps

🔵زیرساخت ابری: خدمات ابری مثل Amazon Web Services (AWS)، Microsoft Azure و Google Cloud Platform امکانات مقیاس‌پذیری رو برای MLOps ارائه می‌دن. این پلتفرم‌ها خدمات مدیریت‌شده برای ذخیره‌سازی، محاسبه و یادگیری ماشین رو فراهم کرده و قابلیت مقیاس‌پذیری خودکار دارن که منابع رو به‌طور پویا با بار کاری هماهنگ می‌کنه.

🔵کانتینرسازی و هماهنگ‌سازی: تکنولوژی‌های کانتینرسازی مثل Docker مدل‌های یادگیری ماشین و محیط‌های اجرایی رو به واحدهای قابل حمل تبدیل می‌کنن. فریم‌ورک‌های هماهنگ‌سازی کانتینر مثل Kubernetes پیاده‌سازی، مقیاس‌بندی و مدیریت مؤثر کانتینرها رو در خوشه‌های ماشین‌ها تسهیل می‌کنن، که منجر به استفاده بهینه از منابع و مقیاس‌پذیری می‌شه.

🔵نظارت و لاگ‌برداری: برای حفظ عملکرد و کارایی بالا، به مکانیزم‌های نظارت و لاگ‌برداری قوی نیازه. مکانیزم‌های لاگ‌برداری امکان جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها برای اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی عملکرد رو فراهم می‌کنن. نظارت و تحلیل مداوم به شناسایی گلوگاه‌ها، بهینه‌سازی تخصیص منابع و تضمین عملکرد بهینه کمک می‌کنه.

🔵تأمین و مقیاس‌پذیری خودکار: تأمین و مقیاس‌پذیری دستی منابع وقت‌گیر و مستعد خطاست. مکانیزم‌های خودکار، امکان تخصیص و آزادسازی منابع بر اساس تقاضا رو فراهم می‌کنن. ابزارهای زیرساخت به‌عنوان کد (IaC) مثل Terraform یا خدمات ابری مثل AWS Auto Scaling به تعریف و مدیریت منابع زیرساخت به‌صورت برنامه‌نویسی کمک کرده و بار عملیاتی رو کاهش می‌دن.

#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵توسعه مدل و نسخه بندی در MLOps
🔵فرآیند CI/CD در MLOps
🔵اهمیت مدیریت داده‌ها در MLOps
🔵حاکمیت و تطابق مدل در MLOps
🔵مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع در MLOps

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۱۹۱: مفهوم Shadow Mode Deployment در MLOps
🔵کوییز شماره ۱۹۲: تکنیک مدیریت کیفیت داده در MLOps
🔵کوییز شماره ۱۹۳: بهبود شفافیت و قابلیت توضیح مدل‌های یادگیری ماشین
🔵کوییز شماره ۱۹۴: مفهوم Elastic Inference در زمینه مقیاس‌پذیری MLOps

🔺 نکته

🔵مراحل چرخه MLOps
🔵 داکر در دیتا ساینس و پروژه‌های ماشین لرنینگ

#Weekend
#MLOps

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ