ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ MLOps ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ

MLOps ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਇਹ ਤੈਨਾਤੀ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਸੰਸਕਰਣ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਲੋਡ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਰਹੇ। MLOps ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜਿਸਨੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ, ਅਕਸਰ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦਾ ਬੋਝ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ MLOps ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ML ਲਈ CI/CD, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਖੋਜ, ਡੌਕਰ ਅਤੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਨਾਲ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ, ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ, ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਐਜ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਕਮਿਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡਾ ਪੂਰਾ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਲਾਗਤ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ, ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਅਪਟਾਈਮ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਕੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ API ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਸਸਤਾ ਹੈ। Zinn Hub 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਪਣੀਆਂ ਦਰਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਪੈਕੇਜ ਪੋਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਆਰਡਰਾਂ 'ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਲੁਕਵੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫੀਸ ਦੇ, ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕੋ।

ਆਮ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਡੌਕਰ ਅਤੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ MLflow, Kubeflow, Metaflow ਅਤੇ Airflow, ਅਤੇ BentoML, Seldon, TorchServe ਜਾਂ Triton ਵਰਗੇ ਸਰਵਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML ਜਾਂ ਸਵੈ-ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ Prometheus, Grafana ਅਤੇ Evidently ਵਰਗੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਸਟੈਕ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲਾਉਡ, ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ API ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਤੈਨਾਤੀ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, CI/CD, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਉਤਪਾਦਨ ਸੈੱਟਅੱਪ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਤੋਂ ਛੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਕਾਰਕ ਤੁਹਾਡਾ ਮੌਜੂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਅਪਟਾਈਮ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮੀਲਪੱਥਰ ਯੋਜਨਾ ਦੇਵੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਸਕੇ ਕਿ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕੀ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਾਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ MLOps ਕੰਮ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਨ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਗਿਆਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ AWS, Google Cloud, Azure ਜਾਂ ਸਵੈ-ਹੋਸਟਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਮੁੜ-ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮੌਜੂਦਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਿੱਥੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਹਰ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਸਕਰੋ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਡਿਲੀਵਰ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਪੈਸਾ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ID-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਹੁਨਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਮਾਡਲ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਦੋਂ।

ਹਾਂ। MLOps ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਹਤਮੰਦ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗੇ ਕਿ ਕੁਝ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਰੀਟਰੇਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਜੋ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿਲਡ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਜਾਂ ਚੱਲ ਰਹੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੋਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਚੁੱਪਚਾਪ ਖਰਾਬ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਰਹੇ।