Svaki inženjer strojnog učenja pamti prvi put kada njihov model ide uživo.Metrike izgledaju dobro, predviđanja ostaju stabilna... a onda, gotovo neprimetno, vrha latentnosti, preciznost drifts, ili ovisnosti prekid. Za Saurabh Kumar, viši softverski inženjer u velikoj multinacionalnoj maloprodaji, taj krhki trenutak između "to radi" i "to skala" definira razliku između istraživanja i proizvodnje. "Production ML nije o samom modelu", objašnjava Saurabh. "To je o tome kako se model ponaša u divljini, pod opterećenjem, pod promjenama i na skali. Saurabh je intenzivno radio na restrukturiranju motora za ocenjivanje i izgradnji MLOps platforme od nule za maloprodajnog operatera kako bi služio oglašavanju na skali. Međutim, ono što razlikuje njegov pristup nije samo tehnička sofisticiranost, već metodološka disciplina, igračka knjiga, kako je on naziva, za održavanje proizvodnih sistema brzim, stabilnim i sa smanjenom greškom. Od eksperimenta do izvršenja Prema Saurabhovom mišljenju, putovanje od treniranog modela do sistema koji je spreman za proizvodnju podsjeća na proces industrijske transformacije. „Model je poput prototipa motora“, kaže on. „Možda lepo radi na test bench, ali u trenutku kada se spusti u automobil, sve se menja.“ Ta stvarnost inspirirala je ono što on naziva Production ML Playbook, skup operativnih principa destiliranih iz godina pokušaja, neuspjeha i rafiniranja. Prvi, testiranje latencije, bavi se nevidljivim trenjem veličine. „Ne možete optimizovati ono što ne mjerite“, napominje Saurabh. „Svaki dodatni milisekundni spoj kada služite milionima zahtjeva.“ Njegov tim koristi distribuirane simulacije opterećenja koje odražavaju realnu potražnju, infrastrukturu za testiranje stresa prije puštanja na tržište. Cilj, objašnjava on, nije eliminisati latenciju u potpunosti, već je razumjeti dovoljno duboko da je predvidi i kontroliše. Validacija regresije: zaštita od suptilnih prekida Jednom kada je latentnost pod kontrolom, Saurabh se okreće tihom saboteru proizvodnih sistema: regresiji. „Bugi regresije su lažni“, kaže on. „Oni ne sruše vaš sistem; oni erodiraju njegovu inteligenciju s vremenom.“ Kako bi se suprotstavio tom propadanju, Saurabh je pomogao u izgradnji automatskog regresijskog validatornog kanala koji prati performanse i ponašanje.Svaka iteracija modela je testirana ne samo na metrikama točnosti već i na dosljednosti izlaza u svim skupovima podataka i vremenskim prozorima. „Cilj je otkriti probleme u samom procesu izgradnje modela u ranoj fazi“, objašnjava on. Njegov pristup uvelike pozajmljuje od etosa razvoja softverskog inženjeringa, spajanja ML eksperimentacije sa rigoroznošću proizvodnje. „Ne možete se osloniti samo na intuiciju“, naglašava Saurabh. „Potrebna vam je reproduktivnost, vrsta koja čini vaše eksperimente odbranjivim i vaše sustave predvidivim.“ Ova ravnoteža rigorosa i agilnosti omogućuje njegovom timu da brže isporuči dok smanjuje operativna iznenađenja: obilježje onoga što on naziva zrelost u ML operacijama. Imperativ automatizacije U Saurabhovoj knjizi, automatizacija nije samo pogodnost, već zaštita. „Ljudska intervencija treba da bude izuzetak, a ne norma“, inzistira on. „Svaki ručni korak je potencijalna tačka neuspeha.“ U Saurabhovoj ulozi u velikom multinacionalnom maloprodajnom preduzeću, njegov tim zapošljava automatizovane pipeline za ugradnju koje integriraju kontinuiranu validaciju, zaštitne mjere za povratak i dinamičke pokretače za skaliranje.To osigurava da čak i opsežna ažuriranja mogu biti izvršena uz minimalno zaustavljanje i maksimalno povjerenje. "Automizacija vam daje slobodu", kaže Saurabh. "To vam omogućuje da se fokusirate na strategiju, na veća arhitektonska pitanja, a ne da se borite protiv istih problema u implementaciji iznova i iznova." Pored efikasnosti, automatizacija takođe pojačava pouzdanost. Svaki novi model prolazi kroz baterije pre-deplementacijskih provjera, uključujući sintetičko testiranje podataka i validaciju u senci, pre nego što se promoviše na uživo saobraćaj. „Svaku implementaciju tretiramo kao eksperiment“, dodaje on. „Ovaj način razmišljanja čini da se sistem sam poboljšava dizajnom.“ Širenje filozofije: verujte procesu, a ne lovu Za Saurabh, uspeh u proizvodnji ne dolazi od intuicije, već od povjerenja u proces. „Ne možete razmjeriti instinkt osobe“, kaže on. „Možete razmjeriti samo ono što je sistematizovano.“ Pod njegovim vodstvom, AI timovi su kultivisali kontinuiranu krugu povratnih informacija, modele učenja iz živih podataka, infrastrukture učenje iz ponašanja modela, i inženjeri učenje iz oba. “Proizvodnja nije kraj eksperimentiranja”, kaže on. “To je mjesto na kojem eksperimentiranje postaje odgovorno.” Kroz autonomnu pouzdanost Gledajući u budućnost, Saurabh predviđa proizvodnju ML cevovoda koji su samoposmatrajući i samoregulirajući, sposobni da detektuju vrhunce latencije ili regresije autonomno i rebalansiraju resurse u realnom vremenu. "Automizacija bez razumijevanja je samo brži haos", kaže on. "Cilj nije eliminisati ljudski sud, to je podići ga." Taj način razmišljanja postao je njegova sjeverna zvezda, uvjerenje da proizvodni sustavi, poput ljudi koji ih grade, moraju evoluirati kroz povratne informacije, transparentnost i kontinuirano poboljšanje. „Najbolji sustavi“, zaključuje on, „ne samo da rade efikasno. This story was published by Steve Beyatte under HackerNoon's Program poslovnog blogovanja . Ova priča je objavljena od strane Steve Beyatte pod HackerNoon Program poslovnog blogovanja Program poslovnog blogovanja .
