অভিনন্দন! আপনি আপনার গ্লোবাল ইউনিকর্ন চেহারা ভবিষ্যদ্বাণী স্থাপন করেছেন। আপনি চান যে আপনার ভবিষ্যদ্বাণী 24x7 কোনো বাধা ছাড়াই চালাতে পারে। আপনি দ্রুত বুঝতে পারেন যে আপনাকে আপনার এমএল পাইপলাইন নিরীক্ষণ করতে হবে। আপনার সমস্ত উপাদান নিরীক্ষণ করা কঠিন বলে মনে হতে পারে, আসুন প্রয়োজনীয়তা এবং সমাধানগুলি দেখুন।
ট্রেনিং-সার্ভিং স্কু এর জন্য চেক করুন
ট্রেনিং-সার্ভিং স্কু মানে আপনার ইনপুট ডেটা ট্রেনিং এবং পরিবেশনের মধ্যে আলাদা। নিম্নলিখিত সারণী দুটি গুরুত্বপূর্ণ ধরনের তির্যক বর্ণনা করে:
| টাইপ | সংজ্ঞা | উদাহরণ | সমাধান |
|---|---|---|---|
| স্কিমা তির্যক | প্রশিক্ষণ এবং ইনপুট ডেটা পরিবেশন একই স্কিমার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। | আপনার মডেল পুরানো ডেটার উপর প্রশিক্ষণ চালিয়ে যাওয়ার সময় পরিবেশন করা ডেটার বিন্যাস বা বিতরণ পরিবর্তিত হয়। | প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন ডেটা যাচাই করতে একই স্কিমা ব্যবহার করুন। আপনার স্কিমা দ্বারা চেক করা হয়নি এমন পরিসংখ্যানের জন্য আলাদাভাবে পরীক্ষা করা নিশ্চিত করুন, যেমন অনুপস্থিত মানের ভগ্নাংশ |
| বৈশিষ্ট্য তির্যক | ইঞ্জিনিয়ারড ডেটা প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশনের মধ্যে পার্থক্য করে। | ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং কোড প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশনের মধ্যে পার্থক্য করে, বিভিন্ন ইঞ্জিনিয়ারড ডেটা তৈরি করে। | স্কিমা স্কুয়ের মতো, প্রশিক্ষণ এবং ইঞ্জিনিয়ারড ডেটা পরিবেশন জুড়ে একই পরিসংখ্যানগত নিয়ম প্রয়োগ করুন। শনাক্ত করা তির্যক বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা এবং বৈশিষ্ট্য প্রতি তির্যক উদাহরণের অনুপাত ট্র্যাক করুন। |
পাইপলাইন জুড়ে মডেল বয়স নিরীক্ষণ
যদি সার্ভিং ডেটা সময়ের সাথে বিকশিত হয় কিন্তু আপনার মডেল নিয়মিতভাবে প্রশিক্ষিত না হয়, তাহলে আপনি মডেলের গুণমানে একটি পতন দেখতে পাবেন। মডেলটিকে নতুন ডেটাতে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার পর থেকে সময় ট্র্যাক করুন এবং সতর্কতার জন্য একটি থ্রেশহোল্ড বয়স সেট করুন৷ পরিবেশন করার সময় মডেলের বয়স নিরীক্ষণ করার পাশাপাশি, পাইপলাইন স্টলগুলি ধরতে আপনার পুরো পাইপলাইন জুড়ে মডেলের বয়স পর্যবেক্ষণ করা উচিত।
পরীক্ষা করুন যে মডেলের ওজন এবং আউটপুট সংখ্যাগতভাবে স্থিতিশীল
মডেল প্রশিক্ষণের সময়, আপনার ওজন এবং স্তর আউটপুট NaN বা Inf হওয়া উচিত নয়। আপনার ওজন এবং স্তর আউটপুটগুলির NaN এবং Inf মান পরীক্ষা করতে পরীক্ষা লিখুন। অতিরিক্তভাবে, পরীক্ষা করুন যে একটি স্তরের অর্ধেকের বেশি আউটপুট শূন্য নয়।
মডেল কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ
আপনার ইউনিকর্ন চেহারা ভবিষ্যদ্বাণী প্রত্যাশিত চেয়ে বেশি জনপ্রিয় হয়েছে! আপনি প্রচুর ভবিষ্যদ্বাণী অনুরোধ এবং এমনকি আরও প্রশিক্ষণ ডেটা পাচ্ছেন। আপনি মনে করেন যে এটি দুর্দান্ত যতক্ষণ না আপনি বুঝতে পারেন যে আপনার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আরও বেশি স্মৃতি এবং সময় নিচ্ছে। আপনি এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করার সিদ্ধান্ত নেন:
- কোড, মডেল এবং ডেটার সংস্করণ দ্বারা মডেলের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করুন। এই ধরনের ট্র্যাকিং আপনাকে কার্যক্ষমতা হ্রাসের সঠিক কারণ চিহ্নিত করতে দেয়।
- পূর্ববর্তী সংস্করণের বিপরীতে এবং একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের বিপরীতে একটি নতুন মডেল সংস্করণের জন্য প্রতি সেকেন্ডে প্রশিক্ষণের ধাপগুলি পরীক্ষা করুন।
- মেমরি ব্যবহারের জন্য একটি থ্রেশহোল্ড সেট করে মেমরি লিক ধরুন।
- API প্রতিক্রিয়া সময় নিরীক্ষণ এবং তাদের শতাংশ ট্র্যাক. যদিও API প্রতিক্রিয়া সময়গুলি আপনার নিয়ন্ত্রণের বাইরে হতে পারে, ধীর প্রতিক্রিয়া সম্ভাব্যভাবে খারাপ বাস্তব-বিশ্বের মেট্রিক্সের কারণ হতে পারে।
- প্রতি সেকেন্ডে উত্তর দেওয়া প্রশ্নের সংখ্যা নিরীক্ষণ করুন।
পরিবেশিত ডেটাতে লাইভ মডেলের গুণমান পরীক্ষা করুন
আপনি আপনার মডেল যাচাই করেছেন. কিন্তু যদি বাস্তব-বিশ্বের দৃশ্যকল্প, যেমন ইউনিকর্ন আচরণ, আপনার বৈধতা ডেটা রেকর্ড করার পরে পরিবর্তিত হয়? তাহলে আপনার পরিবেশিত মডেলের মান খারাপ হবে। যাইহোক, পরিবেশনের ক্ষেত্রে গুণমান পরীক্ষা করা কঠিন কারণ বাস্তব-বিশ্বের ডেটা সবসময় লেবেল করা হয় না। আপনার পরিবেশন ডেটা লেবেল না থাকলে, এই পরীক্ষাগুলি বিবেচনা করুন:
ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে উল্লেখযোগ্য পরিসংখ্যানগত পক্ষপাত দেখায় এমন মডেলগুলি তদন্ত করুন। শ্রেণীবিভাগ দেখুন: ভবিষ্যদ্বাণী পক্ষপাত ।
আপনার মডেলের জন্য বাস্তব-বিশ্বের মেট্রিক্স ট্র্যাক করুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি স্প্যামকে শ্রেণীবদ্ধ করেন, তাহলে ব্যবহারকারীর রিপোর্ট করা স্প্যামের সাথে আপনার পূর্বাভাস তুলনা করুন।
আপনার প্রশ্নের একটি ভগ্নাংশে একটি নতুন মডেল সংস্করণ পরিবেশন করে প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন ডেটার মধ্যে সম্ভাব্য পার্থক্য প্রশমিত করুন। আপনার নতুন পরিবেশন মডেল যাচাই করার সাথে সাথে, ধীরে ধীরে সমস্ত প্রশ্নগুলিকে নতুন সংস্করণে স্যুইচ করুন৷
এই পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করে, ভবিষ্যদ্বাণীর গুণমানে আকস্মিক এবং ধীরগতি উভয়ই নিরীক্ষণ করতে ভুলবেন না।