విషయము
Q:
స్థానిక మెషీన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్) శిక్షణను ఎందుకు అమలు చేయాలి, ఆపై సర్వర్‌లో రెగ్యులర్ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను ఎందుకు అమలు చేయాలి?
A:
యంత్ర అభ్యాస ప్రాజెక్టును మరియు దాని రైలు మరియు పరీక్ష దశలను ఎలా నిర్మించాలో అనే ప్రశ్నకు మనం ML “జీవిత చక్రం” ద్వారా ఎలా కదులుతాము మరియు శిక్షణా వాతావరణం నుండి ఉత్పత్తి వాతావరణానికి ప్రోగ్రామ్‌ను ఎలా తీసుకువస్తాము అనే దానితో చాలా సంబంధం ఉంది.
స్థానిక మెషీన్లో ML శిక్షణను ఉంచడం మరియు సర్వర్-ఆధారిత వ్యవస్థకు అమలును తరలించడం పై నమూనాను ఉపయోగించటానికి సరళమైన కారణాలలో ఒకటి విధులను తప్పనిసరిగా వేరు చేయడం యొక్క ప్రయోజనం. సాధారణంగా, శిక్షణ సెట్ వేరుచేయబడాలని మీరు కోరుకుంటారు, తద్వారా శిక్షణ ఎక్కడ మొదలవుతుంది మరియు ఆగుతుంది మరియు పరీక్ష ఎక్కడ ప్రారంభమవుతుంది అనే దానిపై మీకు స్పష్టమైన చిత్రం ఉంటుంది. ఈ KDNuggets వ్యాసం స్థానిక యంత్రంలో శిక్షణా సమితులను వేరుచేయడానికి కొన్ని ఇతర కారణాల ద్వారా వెళుతున్నప్పుడు సూత్రంపై ముతకగా మాట్లాడుతుంది. ఈ మోడల్ కోసం మరొక ప్రాథమిక విలువ ప్రతిపాదన ఏమిటంటే, చాలా భిన్నమైన నిర్మాణాలపై శిక్షణ మరియు పరీక్షా సెట్లతో, ఉమ్మడి రైలు / పరీక్ష కేటాయింపుల గురించి మీరు ఎప్పటికీ గందరగోళం చెందరు!
మరో ఆసక్తికరమైన ప్రయోజనం సైబర్‌ సెక్యూరిటీతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. మీరు స్థానిక యంత్రంలో ప్రారంభ రైలు ప్రక్రియలను కలిగి ఉంటే, అది ఇంటర్నెట్‌కు కనెక్ట్ చేయవలసిన అవసరం లేదని నిపుణులు అభిప్రాయపడుతున్నారు! ఇది భద్రతను ప్రాథమిక మార్గంలో విస్తరిస్తుంది, ఇది ఉత్పత్తి ప్రపంచాన్ని తాకే వరకు ఈ ప్రక్రియను "పొదిగించుకుంటుంది", అక్కడ మీరు సర్వర్ మోడల్‌లో తగిన భద్రతను నిర్మించాలి.
అదనంగా, ఈ "వివిక్త" మోడళ్లలో కొన్ని కాన్సెప్ట్ డ్రిఫ్ట్ మరియు హిడెన్ కాన్స్ వంటి సమస్యలకు సహాయపడవచ్చు - "నాన్-స్టేషనలిటీ" సూత్రం డెవలపర్‌లను కాలక్రమేణా డేటా "ఒకే విధంగా ఉండదు" అని హెచ్చరిస్తుంది (కొలిచే వాటిని బట్టి) మరియు ఒక పరీక్ష దశను రైలు దశతో సరిపోల్చడానికి ఇది చాలా అనుకూలతను తీసుకుంటుంది. లేదా, కొన్ని సందర్భాల్లో, రైలు మరియు పరీక్షా ప్రక్రియలు కలిసిపోయి, గందరగోళాన్ని సృష్టిస్తాయి.
మొదటిసారి సర్వర్‌లో పరీక్ష దశను అమలు చేయడం ద్వారా మీరు డేటా అనుకూలత సమస్యను పరిష్కరించే వివిధ “బ్లాక్ బాక్స్” మోడళ్లను సులభతరం చేయవచ్చు. కొన్ని సందర్భాల్లో, ఇది బహుళ ప్లాట్‌ఫామ్‌లపై మార్పు ఆర్డర్‌లను ఉంచే పునరావృత ప్రక్రియను తొలగిస్తుంది.
అప్పుడు, సర్వర్ వాతావరణం స్పష్టంగా నిజ-సమయ లేదా డైనమిక్ ప్రక్రియలకు సేవలు అందిస్తుంది, దీనిలో ఇంజనీర్లు డేటా బదిలీ మరియు ML లో ఉత్పత్తికి ఉత్తమంగా పనిచేసే కోడ్ మోడళ్లను యాక్సెస్ చేయాలనుకుంటున్నారు. ఉదాహరణకు, ఉత్పత్తి యొక్క మైక్రోఫంక్షన్లను (లేదా లాంబ్డా మరియు ఎస్ 3 ఆబ్జెక్ట్ స్టోరేజ్ కలయిక) మరియు కనెక్టివిటీ లేకుండా (సర్వర్ లేకుండా) అసాధ్యంగా మారడానికి AWS లాంబ్డా ఆకర్షణీయమైన ఎంపిక.
పరీక్ష మరియు ఉత్పత్తి నుండి ML దశలను ఎలా విభజించాలో డెవలపర్లు ఆలోచించినప్పుడు ఇవి కొన్ని సమస్యలు.