Metrike izgledaju dobro, predviđanja su stabilna... a onda, gotovo neprimetno, vrha latentnosti, preciznost driftovi, ili zavisnosti prekid. За Саурабх Кумар, виши софтверски инжењер у великој мултинационалној малопродаји, тај крхки тренутак између "то функционише" и "то скалира" дефинише разлику између истраживања и производње. "Продукција МЛ није о самом моделу", објашњава Саурабх. "То је о томе како се модел понаша у дивљини, под оптерећењем, под променом и на скали. Saurabh je intenzivno radio na restrukturiranju motora za ocenjivanje i izgradnji MLOps platforme od početka za maloprodaju kako bi služio oglašavanju na skali. Ипак, оно што разликује његов приступ није само техничка софистицираност, већ методолошка дисциплина, играчка, како га зове, за одржавање производних система брзим, стабилним и са смањеним грешкама. Од експеримента до извршења Prema Saurabhovom mišljenju, putovanje od treniranog modela do sistema koji je spreman za proizvodnju podseća na proces industrijske transformacije. „Model je poput prototipa motora“, kaže on. „Možda lepo radi na test klupi, ali u trenutku kada se spusti u automobil, sve se menja.“ Та стварност је инспирисала оно што он назива Производња МЛ Плаибоок, скуп оперативних принципа дестилованих из година покушаја, неуспеха и рафинисања. Први, тестирање кашњења, бави се невидљивим трењем скале. „Не можете оптимизирати оно што не мерите“, напомиње Саурабх. „Сваки додатни милисекунд једињења када служе милионе захтева.“ Његов тим користи дистрибуиране симулације оптерећења које одражавају стварну потражњу, стрес-тестирање инфраструктуре пре издавања. Валидација регресије: чување против суптилних прекида Када је латенција под контролом, Саурабх се окреће тихом саботирачу производних система: регресији. „Регресиони грешки су лукави“, каже он. „Они не срушавају ваш систем; они ерозирају његову интелигенцију током времена.“ Da bi se suprotstavio tom propadanju, Saurabh je pomogao da se izgradi automatizovani proces validacije regresije koji prati performanse i ponašanje.Svaka iteracija modela se testira ne samo na preciznost metrik, već i na doslednost izlaza u svim skupovima podataka i vremenskim prozorima. „Cilj je da se u ranoj fazi otkriju problemi u samom procesu izgradnje modela“, objašnjava on. Његов приступ у великој мери позајмљује из етоса развоја који се заснива на тестирању софтверског инжењерства, спајајући МЛ експерименте са ригорозношћу производње. „Не можете се ослањати само на интуицију“, наглашава Саурабх. „Треба вам репродуктивност, врста која чини ваше експерименте одбрањивим и ваше системе предвидљивим.“ Ова равнотежа ригорозности и агилности омогућава његовом тиму да брже испоручи док смањује оперативна изненађења: карактеристика онога што он назива зрелошћу у МЛ операцијама. Imperativ automatizacije U Saurabhovoj knjizi, automatizacija nije samo pogodnost, već zaštita. „Ljudska intervencija treba da bude izuzetak, a ne norma“, insistira 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 kontinuirano potvrđivanje, zaštitne mere za povratak i dinamičke pokretače za skaliranje.To obezbeđuje da se čak i opsežna ažuriranja mogu izvršiti uz minimalno vreme zaustavljanja i maksimalno poverenje. "Аутоматизација вам даје слободу", каже Саурабх. "Омогућава вам да се фокусирате на стратегију, на већа архитектонска питања, а не да се поново и поново борите са истим проблемима распореда." Pored efikasnosti, automatizacija takođe pojačava pouzdanost.Svaki novi model prolazi kroz baterije pre implementacije, uključujući testiranje sintetičkih podataka i validaciju u senci, pre nego što bude promovisan za direktan saobraćaj. „Svaku implementaciju tretiramo kao eksperiment“, dodaje on. „Ovaj način razmišljanja čini sistem samostalno unapređenim dizajnom.“ Филозофија скалације: верујте процесу, а не ловцу Za Saurabh, uspeh u proizvodnji ne dolazi od intuicije, već od poverenja u proces. „Ne možeš da proširiš instinkt neke osobe“, kaže on. „Možeš da proširiš samo ono što je sistematizovano.“ Његова шира филозофија спаја научну ригорозност истраживања са оперативним прагматизмом инжењеринга.Под његовим руководством, АИ тимови су култивисали континуирани циклус повратних информација, учење модела из живих података, учење инфраструктуре из понашања модела, а инжењери уче из оба. „Proizvodnja nije kraj eksperimentiranja“, kaže on. „Ovde eksperimentiranje postaje odgovorno.“ Za autonomnu pouzdanost Гледајући у будућност, Саурабх предвиђа производњу МЛ цевовода који су самопосматрајући и самокорективни, способни да аутономно откривају врхове кашњења или регресије и ребалансирају ресурсе у реалном времену. "Аутоматизација без разумевања је само бржи хаос", каже он. "Циљ није да се елиминише људска пресуда, то је да се подигне." Taj način razmišljanja je postao njegova severna zvezda, verovanje da proizvodni sistemi, kao i ljudi koji ih grade, moraju da se razvijaju kroz povratne informacije, transparentnost i kontinuirano poboljšanje. „Najbolji sistemi“, zaključuje on, „ne rade samo efikasno. This story was published by Steve Beyatte under HackerNoon's Program poslovnog blogovanja . Ова прича је објављена од стране Steve Beyatte под HackerNoon's Program poslovnog blogovanja Program poslovnog blogovanja .
