MLOps பைப்லைன்கள்: உலகளாவிய AI வெற்றிக்கான தொடர்ச்சியான பயிற்சியில் தேர்ச்சி பெறுதல்

செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) இன்றைய வேகமாக வளர்ந்து வரும் நிலப்பரப்பில், இயந்திர கற்றல் (ML) மாடல்களை தொடர்ந்து പരിശீலிக்கும் மற்றும் மாற்றியமைக்கும் திறன் என்பது இனி ஒரு ஆடம்பரம் அல்ல, அது ஒரு அத்தியாவசியம். MLOps, அல்லது இயந்திர கற்றல் செயல்பாடுகள், மாடல் மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான இடைவெளியைக் குறைக்கிறது, மாறும் உலகில் AI அமைப்புகள் துல்லியமாகவும், நம்பகத்தன்மையுடனும், பொருத்தமாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. இந்த கட்டுரை MLOps பைப்லைன்களுக்குள் தொடர்ச்சியான பயிற்சியின் முக்கிய பங்கினை ஆராய்கிறது, உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய AI தீர்வுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டியை வழங்குகிறது.

தொடர்ச்சியான பயிற்சி என்றால் என்ன?

தொடர்ச்சியான பயிற்சி என்பது, ML மாடல்களை ஒரு வழக்கமான அடிப்படையில் அல்லது தரவு நகர்வு அல்லது மாடல் செயல்திறன் சரிவு போன்ற குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகளால் தூண்டப்படும் போது, தானாகவே மறுபயிற்சி செய்யும் ஒரு தானியங்கு செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. இது ஒரு முதிர்ந்த MLOps நடைமுறையின் முக்கிய அங்கமாகும், இது காலப்போக்கில் மாடல் துல்லியத்தை பாதிக்கக்கூடிய தரவு மற்றும் வணிகச் சூழல்களில் ஏற்படும் தவிர்க்க முடியாத மாற்றங்களை எதிர்கொள்ள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. பாரம்பரிய "பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல்" அணுகுமுறைகளைப் போலல்லாமல், தொடர்ச்சியான பயிற்சி, மாடல்கள் புத்துணர்ச்சியுடன் இருப்பதையும், அவற்றின் வாழ்க்கைச் சுழற்சி முழுவதும் உகந்த செயல்திறனை வெளிப்படுத்துவதையும் உறுதி செய்கிறது.

தொடர்ச்சியான பயிற்சியின் முக்கிய நன்மைகள்:

• மேம்பட்ட மாடல் துல்லியம்: புதிய தரவுகளுடன் மாடல்களை தவறாமல் மறுபயிற்சி செய்வது, அவை மாறிவரும் வடிவங்களுக்கு ஏற்ப தங்களை மாற்றியமைத்துக் கொள்ளவும், உயர் மட்ட துல்லியத்தை பராமரிக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
• குறைக்கப்பட்ட மாடல் நகர்வு: தொடர்ச்சியான பயிற்சி, தரவு மற்றும் கருத்து நகர்வின் விளைவுகளை தணிக்கிறது, இதில் உள்ளீட்டுத் தரவின் புள்ளிவிவர பண்புகள் அல்லது உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவு காலப்போக்கில் மாறுகிறது.
• மாற்றத்திற்கு வேகமான தழுவல்: புதிய தரவுகள் கிடைக்கும்போது அல்லது வணிகத் தேவைகள் மாறும்போது, தொடர்ச்சியான பயிற்சி விரைவான மாடல் புதுப்பிப்புகள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை செயல்படுத்துகிறது.
• அதிகரித்த ROI: மாடல் துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை பராமரிப்பதன் மூலம், தொடர்ச்சியான பயிற்சி AI முயற்சிகளில் முதலீட்டின் மீதான வருவாயை அதிகரிக்க உதவுகிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட நம்பகத்தன்மை: தானியங்கு மறுபயிற்சி, காலாவதியான அல்லது செயல்திறன் குறைந்த மாடல்களை வரிசைப்படுத்தும் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது, நம்பகமான AI அமைப்பு செயல்பாட்டை உறுதி செய்கிறது.

MLOps பைப்லைனைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

MLOps பைப்லைன் என்பது ML மாடல் வாழ்க்கைச் சுழற்சியை தானியக்கமாக்கும் தொடர்ச்சியான ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட படிகள் ஆகும், இது தரவு உள்ளீர்ப்பு மற்றும் தயாரிப்பிலிருந்து மாடல் பயிற்சி, சரிபார்ப்பு, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு வரை நீள்கிறது. ஒரு நன்கு வடிவமைக்கப்பட்ட பைப்லைன், தரவு விஞ்ஞானிகள், ML பொறியாளர்கள் மற்றும் செயல்பாட்டுக் குழுக்களுக்கு இடையே திறமையான ஒத்துழைப்பை செயல்படுத்துகிறது, AI தீர்வுகளை தடையின்றி வழங்குவதை எளிதாக்குகிறது. தொடர்ச்சியான பயிற்சி இந்த பைப்லைனில் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்பட்டுள்ளது, தேவைக்கேற்ப மாடல்கள் தானாகவே மறுபயிற்சி செய்யப்பட்டு மீண்டும் வரிசைப்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.

MLOps பைப்லைனின் வழக்கமான நிலைகள்:

1. தரவு உள்ளீர்ப்பு: தரவுத்தளங்கள், தரவு ஏரிகள், APIகள் மற்றும் ஸ்ட்ரீமிங் தளங்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவுகளைச் சேகரித்தல். இது பெரும்பாலும் பல்வேறு தரவு வடிவங்களைக் கையாளுதல் மற்றும் தரவுத் தரத்தை உறுதி செய்வதை உள்ளடக்குகிறது.
2. தரவு தயாரிப்பு: மாடல் பயிற்சிக்காக தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் தயாரித்தல். இந்த நிலையில் தரவு சரிபார்ப்பு, அம்ச பொறியியல் மற்றும் தரவு பெருக்குதல் போன்ற பணிகள் அடங்கும்.
3. மாடல் பயிற்சி: தயாரிக்கப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி ML மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளித்தல். இது பொருத்தமான அல்காரிதம்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது, ஹைப்பர்பராமீட்டர்களை சரிசெய்தல் மற்றும் மாடல் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதை உள்ளடக்குகிறது.
4. மாடல் சரிபார்ப்பு: பயிற்சி பெற்ற மாடலை ஒரு தனி சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பில் மதிப்பீடு செய்து அதன் பொதுமைப்படுத்தல் செயல்திறனை மதிப்பிடுதல் மற்றும் ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தடுத்தல்.
5. மாடல் பேக்கேஜிங்: பயிற்சி பெற்ற மாடல் மற்றும் அதன் சார்புகளை ஒரு வரிசைப்படுத்தக்கூடிய கலைப்பொருளாக பேக்கேஜ் செய்தல், உதாரணமாக ஒரு டாக்கர் கொள்கலன்.
6. மாடல் வரிசைப்படுத்தல்: பேக்கேஜ் செய்யப்பட்ட மாடலை கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் அல்லது எட்ஜ் சாதனம் போன்ற ஒரு உற்பத்திச் சூழலில் வரிசைப்படுத்துதல்.
7. மாடல் கண்காணிப்பு: உற்பத்தியில் மாடல் செயல்திறன் மற்றும் தரவு பண்புகளை தொடர்ந்து கண்காணித்தல். இதில் துல்லியம், தாமதம் மற்றும் தரவு நகர்வு போன்ற அளவீடுகளைக் கண்காணிப்பது அடங்கும்.
8. மாடல் மறுபயிற்சி: செயல்திறன் சரிவு அல்லது தரவு நகர்வு போன்ற முன் வரையறுக்கப்பட்ட நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் மறுபயிற்சி செயல்முறையைத் தூண்டுதல். இது தரவு தயாரிப்பு நிலைக்கு மீண்டும் செல்கிறது.

தொடர்ச்சியான பயிற்சியை செயல்படுத்துதல்: உத்திகள் மற்றும் நுட்பங்கள்

தொடர்ச்சியான பயிற்சியை திறம்பட செயல்படுத்த பல உத்திகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். சிறந்த அணுகுமுறை AI பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகள், தரவின் தன்மை மற்றும் கிடைக்கும் வளங்களைப் பொறுத்தது.

1. திட்டமிடப்பட்ட மறுபயிற்சி

திட்டமிடப்பட்ட மறுபயிற்சி என்பது தினசரி, வாராந்திர அல்லது மாதாந்திர போன்ற ஒரு முன் வரையறுக்கப்பட்ட அட்டவணையில் மாடல்களை மறுபயிற்சி செய்வதை உள்ளடக்குகிறது. இது ஒரு எளிய மற்றும் நேரடியான அணுகுமுறையாகும், இது தரவு வடிவங்கள் ஒப்பீட்டளவில் நிலையானதாக இருக்கும்போது பயனுள்ளதாக இருக்கும். உதாரணமாக, ஒரு மோசடி கண்டறிதல் மாடல் புதிய பரிவர்த்தனைத் தரவை இணைக்கவும், மாறிவரும் மோசடி முறைகளுக்கு ஏற்பவும் வாரந்தோறும் மறுபயிற்சி செய்யப்படலாம்.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய இ-காமர்ஸ் நிறுவனம், முந்தைய வாரத்தின் பயனர் உலாவல் வரலாறு மற்றும் கொள்முதல் தரவை இணைக்க ஒவ்வொரு வாரமும் அதன் தயாரிப்பு பரிந்துரை மாடலை மறுபயிற்சி செய்கிறது. இது பரிந்துரைகள் புதுப்பித்த நிலையில் இருப்பதையும், தற்போதைய பயனர் விருப்பங்களுக்குப் பொருத்தமானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

2. தூண்டுதல் அடிப்படையிலான மறுபயிற்சி

தூண்டுதல் அடிப்படையிலான மறுபயிற்சி என்பது, மாடல் செயல்திறனில் குறிப்பிடத்தக்க சரிவு அல்லது தரவு நகர்வைக் கண்டறிதல் போன்ற குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகள் நிகழும்போது மாடல்களை மறுபயிற்சி செய்வதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை திட்டமிடப்பட்ட மறுபயிற்சியை விட அதிக வினைத்திறன் கொண்டது மற்றும் தரவு அல்லது சூழலில் ஏற்படும் திடீர் மாற்றங்களுக்கு ஏற்ப மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

a) செயல்திறன் அடிப்படையிலான தூண்டுதல்கள்: துல்லியம், துல்லியம், நினைவுபடுத்தல் மற்றும் F1-ஸ்கோர் போன்ற முக்கிய செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும். ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய செயல்திறன் நிலைகளுக்கான வரம்புகளை அமைக்கவும். செயல்திறன் வரம்பிற்குக் கீழே குறைந்தால், ஒரு மறுபயிற்சி செயல்முறையைத் தூண்டவும். இதற்கு வலுவான மாடல் கண்காணிப்பு உள்கட்டமைப்பு மற்றும் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட செயல்திறன் அளவீடுகள் தேவை.

b) தரவு நகர்வு கண்டறிதல்: உள்ளீட்டுத் தரவின் புள்ளிவிவர பண்புகள் காலப்போக்கில் மாறும்போது தரவு நகர்வு ஏற்படுகிறது. இது மாடல் துல்லியத்தில் குறைவுக்கு வழிவகுக்கும். தரவு நகர்வைக் கண்டறிய பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம், அதாவது புள்ளிவிவர சோதனைகள் (எ.கா., கோல்மோகோரோவ்-ஸ்மிர்னோவ் சோதனை), நகர்வு கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் (எ.கா., பேஜ்-ஹிங்க்லி சோதனை), மற்றும் அம்ச விநியோகங்களைக் கண்காணித்தல்.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய நிதி நிறுவனம் அதன் கடன் இடர் மாடலின் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கிறது. மாடலின் துல்லியம் முன் வரையறுக்கப்பட்ட வரம்பிற்குக் கீழே குறைந்தால், அல்லது வருமானம் அல்லது வேலைவாய்ப்பு நிலை போன்ற முக்கிய அம்சங்களில் தரவு நகர்வு கண்டறியப்பட்டால், மாடல் சமீபத்திய தரவுகளுடன் தானாகவே மறுபயிற்சி செய்யப்படுகிறது.

c) கருத்து நகர்வு கண்டறிதல்: உள்ளீட்டு அம்சங்களுக்கும் இலக்கு மாறிக்கும் இடையிலான உறவு காலப்போக்கில் மாறும்போது கருத்து நகர்வு ஏற்படுகிறது. இது தரவு நகர்வை விட மிகவும் நுட்பமான நகர்வு வடிவமாகும், மேலும் இதைக் கண்டறிவது மிகவும் கடினமாக இருக்கும். நுட்பங்களில் மாடலின் முன்கணிப்புப் பிழைகளைக் கண்காணித்தல் மற்றும் மாறிவரும் உறவுகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கக்கூடிய குழு முறைகளைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும்.

3. ஆன்லைன் கற்றல்

ஆன்லைன் கற்றல் என்பது ஒவ்வொரு புதிய தரவுப் புள்ளி கிடைக்கும்போதும் மாடலைத் தொடர்ந்து புதுப்பிப்பதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை குறிப்பாக ஸ்ட்ரீமிங் தரவு மற்றும் வேகமாக மாறிவரும் சூழல்களைக் கொண்ட பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது. ஆன்லைன் கற்றல் அல்காரிதம்கள் தொகுதி மறுபயிற்சி தேவையில்லாமல் புதிய தகவல்களுக்கு விரைவாக மாற்றியமைக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இருப்பினும், ஆன்லைன் கற்றலை செயல்படுத்துவது மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கலாம் மற்றும் உறுதியற்ற தன்மையைத் தடுக்க கவனமாக சரிசெய்தல் தேவைப்படலாம்.

உதாரணம்: ஒரு சமூக ஊடக நிறுவனம் ஒவ்வொரு பயனர் தொடர்புடனும் (எ.கா., விருப்பங்கள், பகிர்வுகள், கருத்துகள்) அதன் உள்ளடக்கப் பரிந்துரை மாடலைத் தொடர்ந்து புதுப்பிக்க ஆன்லைன் கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. இது மாறும் பயனர் விருப்பங்களுக்கும் பிரபலமான தலைப்புகளுக்கும் நிகழ்நேரத்தில் மாடலை மாற்றியமைக்க அனுமதிக்கிறது.

ஒரு தொடர்ச்சியான பயிற்சி பைப்லைனை உருவாக்குதல்: ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி

ஒரு வலுவான தொடர்ச்சியான பயிற்சி பைப்லைனை உருவாக்க கவனமான திட்டமிடல் மற்றும் செயல்படுத்தல் தேவை. இதோ ஒரு படிப்படியான வழிகாட்டி:

1. குறிக்கோள்கள் மற்றும் அளவீடுகளை வரையறுத்தல்: தொடர்ச்சியான பயிற்சி செயல்முறையின் இலக்குகளை தெளிவாக வரையறுத்து, மாடல் செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும் மறுபயிற்சியைத் தூண்டவும் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய அளவீடுகளை அடையாளம் காணவும். இந்த அளவீடுகள் AI பயன்பாட்டின் ஒட்டுமொத்த வணிக நோக்கங்களுடன் ஒத்துப்போக வேண்டும்.
2. பைப்லைன் கட்டமைப்பை வடிவமைத்தல்: தரவு மூலங்கள், தரவு செயலாக்கப் படிகள், மாடல் பயிற்சி செயல்முறை, மாடல் சரிபார்ப்பு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் உத்தி உள்ளிட்ட MLOps பைப்லைனின் ஒட்டுமொத்த கட்டமைப்பை வடிவமைக்கவும். எதிர்கால வளர்ச்சி மற்றும் மாற்றங்களை எளிதில் இடமளிக்கக்கூடிய ஒரு மட்டு மற்றும் அளவிடக்கூடிய கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
3. தரவு உள்ளீர்ப்பு மற்றும் தயாரிப்பைச் செயல்படுத்துதல்: பல்வேறு தரவு மூலங்களைக் கையாளக்கூடிய, தரவு சரிபார்ப்பைச் செய்யக்கூடிய, மற்றும் மாடல் பயிற்சிக்காக தரவைத் தயாரிக்கக்கூடிய ஒரு வலுவான தரவு உள்ளீர்ப்பு மற்றும் தயாரிப்பு பைப்லைனை உருவாக்குங்கள். இதில் தரவு ஒருங்கிணைப்புக் கருவிகள், தரவு ஏரிகள் மற்றும் அம்ச பொறியியல் பைப்லைன்களைப் பயன்படுத்துவது அடங்கும்.
4. மாடல் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பை தானியக்கமாக்குதல்: MLflow, Kubeflow, அல்லது கிளவுட் அடிப்படையிலான ML தளங்கள் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மாடல் பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு செயல்முறையை தானியக்கமாக்குங்கள். இதில் பொருத்தமான அல்காரிதம்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது, ஹைப்பர்பராமீட்டர்களை சரிசெய்தல் மற்றும் ஒரு சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பில் மாடல் செயல்திறனை மதிப்பிடுவது ஆகியவை அடங்கும்.
5. மாடல் கண்காணிப்பை செயல்படுத்துதல்: முக்கிய செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கும், தரவு நகர்வைக் கண்டறியும், மற்றும் தேவைப்படும்போது மறுபயிற்சியைத் தூண்டும் ஒரு விரிவான மாடல் கண்காணிப்பு அமைப்பைச் செயல்படுத்தவும். இதில் Prometheus, Grafana போன்ற கண்காணிப்புக் கருவிகள் அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கண்காணிப்பு டாஷ்போர்டுகளைப் பயன்படுத்துவது அடங்கும்.
6. மாடல் வரிசைப்படுத்தலை தானியக்கமாக்குதல்: டாக்கர், குபெர்னெடிஸ், அல்லது கிளவுட் அடிப்படையிலான வரிசைப்படுத்தல் சேவைகள் போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மாடல் வரிசைப்படுத்தல் செயல்முறையை தானியக்கமாக்குங்கள். இதில் பயிற்சி பெற்ற மாடலை ஒரு வரிசைப்படுத்தக்கூடிய கலைப்பொருளாகப் பேக்கேஜ் செய்தல், அதை ஒரு உற்பத்திச் சூழலில் வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் மாடல் பதிப்புகளை நிர்வகித்தல் ஆகியவை அடங்கும்.
7. மறுபயிற்சி தர்க்கத்தை செயல்படுத்துதல்: செயல்திறன் சரிவு அல்லது தரவு நகர்வு போன்ற முன் வரையறுக்கப்பட்ட நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் மறுபயிற்சியைத் தூண்டுவதற்கான தர்க்கத்தை செயல்படுத்தவும். இதில் திட்டமிடல் கருவிகள், நிகழ்வு-சார்ந்த கட்டமைப்புகள் அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மறுபயிற்சி தூண்டுதல்களைப் பயன்படுத்துவது அடங்கும்.
8. பைப்லைனைச் சோதித்து சரிபார்க்கவும்: முழு தொடர்ச்சியான பயிற்சி பைப்லைனையும் முழுமையாகச் சோதித்து சரிபார்க்கவும், அது சரியாக வேலை செய்கிறது என்பதையும், மாடல்கள் எதிர்பார்த்தபடி மறுபயிற்சி செய்யப்பட்டு வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன என்பதையும் உறுதிப்படுத்தவும். இதில் யூனிட் சோதனைகள், ஒருங்கிணைப்பு சோதனைகள் மற்றும் எண்ட்-டு-எண்ட் சோதனைகள் அடங்கும்.
9. கண்காணித்து மேம்படுத்துங்கள்: தொடர்ச்சியான பயிற்சி பைப்லைனின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, முன்னேற்றத்திற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காணவும். இதில் தரவு உள்ளீர்ப்பு செயல்முறையை மேம்படுத்துதல், மாடல் பயிற்சி அல்காரிதம்களை மேம்படுத்துதல் அல்லது மறுபயிற்சி தூண்டுதல்களைச் செம்மைப்படுத்துதல் ஆகியவை அடங்கும்.

தொடர்ச்சியான பயிற்சிக்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்

தொடர்ச்சியான பயிற்சி பைப்லைன்களை உருவாக்க பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். கருவிகளின் தேர்வு திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகள், கிடைக்கும் வளங்கள் மற்றும் குழுவின் நிபுணத்துவத்தைப் பொறுத்தது.

• MLflow: பரிசோதனை கண்காணிப்பு, மாடல் பேக்கேஜிங் மற்றும் மாடல் வரிசைப்படுத்தல் உட்பட ML வாழ்க்கைச் சுழற்சியை நிர்வகிப்பதற்கான ஒரு திறந்த மூல தளம்.
• Kubeflow: குபெர்னெடிஸில் ML பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குவதற்கும் வரிசைப்படுத்துவதற்கும் ஒரு திறந்த மூல தளம்.
• TensorFlow Extended (TFX): கூகிளிலிருந்து TensorFlow ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு உற்பத்திக்குத் தயாரான ML தளம்.
• Amazon SageMaker: அமேசான் வலை சேவைகளிலிருந்து (AWS) ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான ML தளம், இது ML மாடல்களை உருவாக்குதல், பயிற்சி செய்தல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துவதற்கான ஒரு விரிவான கருவிகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது.
• Azure Machine Learning: மைக்ரோசாப்ட் அஸூரிலிருந்து ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான ML தளம், இது அமேசான் சேஜ்மேக்கருக்கு ஒத்த கருவிகளின் தொகுப்பை வழங்குகிறது.
• Google Cloud AI Platform: கூகிள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்மிலிருந்து (GCP) ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான ML தளம், இது பல்வேறு ML சேவைகள் மற்றும் கருவிகளை வழங்குகிறது.
• Docker: ML மாடல்களையும் அவற்றின் சார்புகளையும் சிறிய கொள்கலன்களாகப் பேக்கேஜ் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கும் ஒரு கொள்கலனாக்கத் தளம்.
• Kubernetes: கொள்கலனாக்கப்பட்ட ML மாடல்களை அளவில் வரிசைப்படுத்தவும் நிர்வகிக்கவும் உங்களை அனுமதிக்கும் ஒரு கொள்கலன் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் தளம்.
• Prometheus: மாடல் செயல்திறன் மற்றும் தரவு பண்புகளைக் கண்காணிக்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு திறந்த மூல கண்காணிப்பு அமைப்பு.
• Grafana: மாடல் செயல்திறன் மற்றும் தரவு பண்புகளைக் கண்காணிப்பதற்கான டாஷ்போர்டுகளை உருவாக்கப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு திறந்த மூல தரவு காட்சிப்படுத்தல் கருவி.

தொடர்ச்சியான பயிற்சியில் உள்ள சவால்களை எதிர்கொள்ளுதல்

தொடர்ச்சியான பயிற்சியை செயல்படுத்துவது பல சவால்களை முன்வைக்கலாம். சில பொதுவான தடைகளை எவ்வாறு எதிர்கொள்வது என்பது இங்கே:

• தரவுத் தரம்: கடுமையான தரவு சரிபார்ப்பு மற்றும் சுத்தம் செய்யும் செயல்முறைகள் மூலம் உயர்தரத் தரவை உறுதி செய்யுங்கள். சிக்கல்களை ஆரம்பத்திலேயே கண்டறிந்து தீர்க்க பைப்லைன் முழுவதும் தரவுத் தரச் சோதனைகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• தரவு நகர்வு: தரவு விநியோகங்களில் ஏற்படும் மாற்றங்களை அடையாளம் காண வலுவான தரவு நகர்வு கண்டறிதல் வழிமுறைகளைச் செயல்படுத்தவும். அம்ச விநியோகங்களைக் கண்காணிக்கவும், தேவைப்படும்போது மறுபயிற்சியைத் தூண்டவும் புள்ளிவிவர சோதனைகள் மற்றும் கண்காணிப்புக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• மாடல் நகர்வு: மாடல் செயல்திறனை நெருக்கமாகக் கண்காணித்து, புதிய மாடல்களின் செயல்திறனை தற்போதுள்ள மாடல்களுடன் ஒப்பிட A/B சோதனை மற்றும் ஷேடோ வரிசைப்படுத்தல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• வள மேலாண்மை: கிளவுட் அடிப்படையிலான ML தளங்கள் மற்றும் கொள்கலன் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் கருவிகளைப் பயன்படுத்தி வளப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துங்கள். தேவைக்கேற்ப வளங்களை மாறும் வகையில் சரிசெய்ய ஆட்டோ-ஸ்கேலிங்கைச் செயல்படுத்தவும்.
• சிக்கலானது: மட்டு கூறுகள் மற்றும் நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட இடைமுகங்களைப் பயன்படுத்தி பைப்லைன் கட்டமைப்பை எளிதாக்குங்கள். பணிகளை தானியக்கமாக்கவும் கைமுறை முயற்சியைக் குறைக்கவும் MLOps தளங்கள் மற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• பாதுகாப்பு: முக்கியமான தரவைப் பாதுகாக்கவும், ML மாடல்களுக்கு அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைத் தடுக்கவும் வலுவான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளைச் செயல்படுத்தவும். தரவு பாதுகாப்பை உறுதிப்படுத்த குறியாக்கம், அணுகல் கட்டுப்பாடு மற்றும் தணிக்கையைப் பயன்படுத்தவும்.
• விளக்கத்தன்மை மற்றும் சார்புநிலை: மாடல்களில் சார்புநிலையைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, கணிப்புகளில் நேர்மையை உறுதி செய்யுங்கள். மாடல் முடிவுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், சாத்தியமான சார்புகளை அடையாளம் காணவும் விளக்கக்கூடிய AI (XAI) நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும். தரவுப் பெருக்கம், மாடல் மறுபயிற்சி மற்றும் நேர்மை-விழிப்புணர்வு அல்காரிதம்கள் மூலம் சார்புகளை நிவர்த்தி செய்யுங்கள்.

தொடர்ச்சியான பயிற்சிக்கான உலகளாவிய பரிசீலனைகள்

உலகளாவிய AI பயன்பாடுகளுக்கு தொடர்ச்சியான பயிற்சியை செயல்படுத்தும்போது, பின்வருவனவற்றைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• தரவு உள்ளூர்மயமாக்கல்: வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் உள்ள தரவு தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்கவும். தாமதத்தைக் குறைக்கவும், தரவு இறையாண்மைச் சட்டங்களுடன் இணக்கத்தை உறுதிப்படுத்தவும் தரவை உள்ளூரில் சேமித்து செயலாக்குவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• பன்மொழி ஆதரவு: AI பயன்பாடு பல மொழிகளை ஆதரித்தால், பயிற்சித் தரவு மற்றும் மாடல்கள் சரியான முறையில் உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். வெவ்வேறு மொழிகளில் மாடல் செயல்திறனை மேம்படுத்த இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு நுட்பங்கள் மற்றும் மொழி-குறிப்பிட்ட அம்ச பொறியியலைப் பயன்படுத்தவும்.
• கலாச்சார உணர்திறன்: AI பயன்பாடுகளை வடிவமைத்து வரிசைப்படுத்தும்போது கலாச்சார வேறுபாடுகளை மனதில் கொள்ளுங்கள். பக்கச்சார்பான அல்லது புண்படுத்தும் உள்ளடக்கத்தைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்த்து, மாடல்கள் வெவ்வேறு கலாச்சாரக் குழுக்களிடையே நேர்மையாகவும் பக்கச்சார்பற்றதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்யுங்கள். சாத்தியமான சிக்கல்களை அடையாளம் கண்டு தீர்க்க வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் உள்ள பயனர்களிடமிருந்து பலதரப்பட்ட கருத்துக்களைச் சேகரிக்கவும்.
• நேர மண்டலங்கள்: பயனர்களுக்கு ஏற்படும் இடையூறுகளைக் குறைக்க வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களில் மறுபயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் அட்டவணைகளை ஒருங்கிணைக்கவும். பல பிராந்தியங்களில் இணையாக மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளிக்க விநியோகிக்கப்பட்ட பயிற்சி நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• உள்கட்டமைப்பு கிடைக்கும் தன்மை: AI பயன்பாடு வரிசைப்படுத்தப்பட்டுள்ள அனைத்து பிராந்தியங்களிலும் தொடர்ச்சியான பயிற்சிக்குத் தேவையான உள்கட்டமைப்பு கிடைப்பதை உறுதி செய்யுங்கள். நம்பகமான மற்றும் அளவிடக்கூடிய உள்கட்டமைப்பை வழங்க கிளவுட் அடிப்படையிலான தளங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• உலகளாவிய ஒத்துழைப்பு: வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் அமைந்துள்ள தரவு விஞ்ஞானிகள், ML பொறியாளர்கள் மற்றும் செயல்பாட்டுக் குழுக்களுக்கு இடையே ஒத்துழைப்பை எளிதாக்குங்கள். அறிவைப் பகிரவும், முன்னேற்றத்தைக் கண்காணிக்கவும், சிக்கல்களைத் தீர்க்கவும் கூட்டு கருவிகள் மற்றும் தளங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

தொடர்ச்சியான பயிற்சியின் நிஜ-உலக உதாரணங்கள்

பல்வேறு தொழில்களில் உள்ள பல நிறுவனங்கள் தங்கள் AI அமைப்புகளின் செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்த தொடர்ச்சியான பயிற்சியைப் பயன்படுத்துகின்றன.

• நெட்ஃபிக்ஸ்: நெட்ஃபிக்ஸ் உலகெங்கிலும் உள்ள மில்லியன் கணக்கான பயனர்களுக்கு பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்க தொடர்ச்சியான பயிற்சியைப் பயன்படுத்துகிறது. நிறுவனம் தனது பரிந்துரை மாடல்களை பயனர் பார்க்கும் வரலாறு மற்றும் மதிப்பீடுகளுடன் தொடர்ந்து மறுபயிற்சி செய்து, பொருத்தமான மற்றும் ஈர்க்கக்கூடிய உள்ளடக்கப் பரிந்துரைகளை வழங்குகிறது.
• அமேசான்: அமேசான் தயாரிப்பு பரிந்துரைகள், தேடல் முடிவுகள் மற்றும் மோசடி கண்டறிதல் உட்பட அதன் இ-காமர்ஸ் தளத்தை மேம்படுத்த தொடர்ச்சியான பயிற்சியைப் பயன்படுத்துகிறது. துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த வாடிக்கையாளர் நடத்தை தரவு மற்றும் பரிவர்த்தனை தரவுகளுடன் நிறுவனம் தனது மாடல்களை தொடர்ந்து மறுபயிற்சி செய்கிறது.
• கூகிள்: தேடல், மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் விளம்பரம் உள்ளிட்ட பரந்த அளவிலான AI பயன்பாடுகளில் கூகிள் தொடர்ச்சியான பயிற்சியைப் பயன்படுத்துகிறது. துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை மேம்படுத்த புதிய தரவுகளுடன் நிறுவனம் தனது மாடல்களை தொடர்ந்து மறுபயிற்சி செய்கிறது.
• ஸ்பாடிஃபை: ஸ்பாடிஃபை தனது பயனர்களுக்கு இசைப் பரிந்துரைகளைத் தனிப்பயனாக்கவும், புதிய கலைஞர்களைக் கண்டறியவும் தொடர்ச்சியான பயிற்சியைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த தளம் கேட்கும் பழக்கவழக்கங்களின் அடிப்படையில் மாடல்களை மாற்றியமைக்கிறது.

தொடர்ச்சியான பயிற்சியின் எதிர்காலம்

AI அமைப்புகள் மிகவும் சிக்கலானதாகவும், தரவு அளவுகள் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதாலும், எதிர்காலத்தில் தொடர்ச்சியான பயிற்சி இன்னும் முக்கியமானதாக மாறும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. தொடர்ச்சியான பயிற்சியில் உருவாகி வரும் போக்குகள் பின்வருமாறு:

• தானியங்கு அம்ச பொறியியல்: மாடல் செயல்திறனை மேம்படுத்த மூலத் தரவிலிருந்து பொருத்தமான அம்சங்களைத் தானாகக் கண்டறிந்து பொறியியல் செய்தல்.
• தானியங்கு மாடல் தேர்வு: ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கு சிறந்த மாடல் கட்டமைப்பு மற்றும் ஹைப்பர்பராமீட்டர்களைத் தானாகத் தேர்ந்தெடுத்தல்.
• கூட்டு கற்றல்: தரவைப் பகிராமல் பரவலாக்கப்பட்ட தரவு மூலங்களில் மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளித்தல்.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்: தாமதத்தைக் குறைக்கவும் தனியுரிமையை மேம்படுத்தவும் எட்ஜ் சாதனங்களில் மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளித்தல்.
• விளக்கக்கூடிய AI (XAI): வெளிப்படையான மற்றும் விளக்கக்கூடிய மாடல்களை உருவாக்குதல், பயனர்கள் மாடல்கள் எவ்வாறு முடிவுகளை எடுக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது.

முடிவுரை

தொடர்ச்சியான பயிற்சி என்பது ஒரு வலுவான MLOps நடைமுறையின் இன்றியமையாத அங்கமாகும். மறுபயிற்சி செயல்முறையை தானியக்கமாக்குவதன் மூலமும், மாறும் தரவு மற்றும் சூழல்களுக்கு மாடல்களை மாற்றியமைப்பதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் தங்கள் AI அமைப்புகள் துல்லியமாகவும், நம்பகத்தன்மையுடனும், பொருத்தமாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்ய முடியும். உலகளாவிய AI வெற்றியை அடைவதற்கும் AI முதலீடுகளின் மதிப்பை அதிகரிப்பதற்கும் தொடர்ச்சியான பயிற்சியை ஏற்றுக்கொள்வது மிகவும் முக்கியமானது. இந்த கட்டுரையில் விவாதிக்கப்பட்ட சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் உலகளாவிய சந்தையில் புதுமைகளை இயக்கும் மற்றும் போட்டித்தன்மையை உருவாக்கும் அளவிடக்கூடிய மற்றும் மாற்றியமைக்கக்கூடிய AI தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும்.