Execution Context
Quản lý thử nghiệm trong MLOps & Tự động hóa cho phép các nhà khoa học dữ liệu theo dõi, quản lý phiên bản và so sánh một cách có hệ thống nhiều lần lặp lại của mô hình học máy. Bằng cách neo mọi thử nghiệm vào cấu hình, tài nguyên và kết quả cụ thể của nó, các tổ chức đảm bảo khả năng tái lập và đẩy nhanh việc khám phá các siêu tham số tối ưu. Chức năng này tích hợp trực tiếp với cơ sở hạ tầng tính toán để giám sát việc sử dụng tài nguyên đồng thời lưu trữ các chỉ số hiệu suất để phân tích theo chiều dọc, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thử nghiệm A/B nghiêm ngặt và lựa chọn mô hình trong môi trường doanh nghiệp.
Khởi tạo theo dõi thử nghiệm bằng cách xác định các cấu hình cơ sở và thiết lập các giao thức ghi nhật ký tự động cho tất cả các tài nguyên tính toán.
Thực hiện các lần chạy huấn luyện song song với các siêu tham số khác nhau trong khi vẫn duy trì kiểm soát phiên bản nghiêm ngặt đối với các tập dữ liệu và các tạo phẩm mã.
Tổng hợp các chỉ số hiệu suất để tạo ra các hình ảnh trực quan so sánh, làm nổi bật các mô hình vượt trội dựa trên các tiêu chí thành công đã xác định.
Operating Checklist
Xác định phạm vi thử nghiệm bao gồm loại mô hình mục tiêu, phiên bản tập dữ liệu và các chỉ số đánh giá.
Gửi các tham số cấu hình đến công cụ điều phối để xếp hàng và phân bổ tài nguyên.
Theo dõi nhật ký thực thi và chụp ảnh trạng thái trung gian trong suốt vòng đời huấn luyện.
So sánh các kết quả cuối cùng với hiệu suất cơ sở để xác định biến thể mô hình tối ưu.
Integration Surfaces
Bộ điều phối quy trình huấn luyện
Cơ chế kích hoạt tự động khởi chạy các phiên thí nghiệm khi cấu hình được gửi và giám sát trạng thái hoàn thành.
Giao diện Đăng ký Mô hình
Kho lưu trữ tập trung để lưu trữ các tạo phẩm mô hình, siêu dữ liệu và điểm hiệu suất được rút ra từ các thử nghiệm đã thực hiện.
Công cụ Phân tích Bảng điều khiển
Lớp trực quan hóa trình bày các chỉ số thời gian thực và xu hướng lịch sử để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
