Planlagt kontra utløserbasert ny trening
Velg cron-intervall eller driftstyrte utløsere.
Planlagt kontra utløserbasert ny trening er en gratis leksjon i MLOps Academy på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i MLOps Academy, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i MLOps Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Modeller blir utdaterte
Verden fortsetter å endre seg etter at De har lansert modellen, så den blir gradvis utdatert. Retrening er måten De oppdaterer den med nye data før kvaliteten faller. 🔄
To måter å utløse det på
De kan retrene etter en tidsplan eller som svar på et signal. De to viktigste mønstrene er planlagt retrening og triggerbasert retrening.
Planlagt retrening
Planlagt retrening kjører med en fast frekvens, for eksempel hver natt eller hver uke. Det er enkelt, forutsigbart og lett å forstå.
Cron angir tidspunktet
Et cron-uttrykk angir denne frekvensen i fem felt. Denne cron-linjen betyr at kjøringen skjer klokken 02:00 hver dag, et klassisk tidspunkt for retrening.
# minute hour day month weekday
0 2 * * * python retrain.pyKostnaden ved en tidsplan
Tidsplaner kan sløse med beregningsressurser når ingenting har endret seg, eller reagere for sakte når ting endrer seg raskt. Frekvensen er et anslag, ikke en måling.
Triggerbasert retrening
Triggerbasert retrening utløses bare når en faktisk betingelse er oppfylt, for eksempel når drift overskrider en terskel. De retrener fordi det trengs, ikke fordi klokken sier det.
Hva kan være en trigger
Vanlige triggere er datadrift, et fall i nøyaktigheten i produksjon eller at en ny mengde merkede data blir tilgjengelig. Hver av dem signaliserer at modellen kan være i ferd med å sakke akterut.
En enkel triggersjekk
En trigger er ofte bare en sammenligning med en terskel. Her starter en driftsverdi over 0,2 en ny retrening.
if drift_score > 0.2:
launch_retraining_job()Triggere trenger overvåking
Triggere fungerer bare hvis De allerede måler noe live, for eksempel drift eller feilrate. Uten overvåking finnes det ikke noe signal å reagere på.
De kan kombinere begge
De fleste modne team bruker begge deler: en tidsplan som sikkerhetsnett og drift-triggere. Tidsplanen garanterer at modellen holdes oppdatert, mens triggeren fanger opp plutselige endringer.
Slik velger De
Stabile data som endrer seg sakte, passer med en enkel tidsplan. Ustabile data med god overvåking passer med triggere. Tilpass frekvensen til hvor raskt verden endrer seg.
Hurtigsjekk
Når kjører triggerbasert retrening?
Oppsummering
De har lært de to retreningsmønstrene: planlagt retrening kjører etter en cron-frekvens, mens triggerbasert retrening kjører på et live-signal. Mange team kombinerer begge for sikkerhet og hastighet. ✅
Lær deg Python med en AI-veileder – gratis
Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.
- Kurs
- 30
- Leksjoner
- 120
Ofte stilte spørsmål
Er leksjonen «Planlagt kontra utløserbasert ny trening» gratis?
Ja – hele teksten i «Planlagt kontra utløserbasert ny trening» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av MLOps Academy-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i MLOps Academy inneholder totalt 4 leksjoner.
Hva lærer jeg i «Planlagt kontra utløserbasert ny trening»?
Velg cron-intervall eller driftstyrte utløsere. Du øver på MLOps Academy med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.
Trenger jeg erfaring for å begynne med MLOps Academy?
Ingen tidligere erfaring er nødvendig. MLOps Academy på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.
Hvor lang tid tar leksjonen «Planlagt kontra utløserbasert ny trening»?
De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.
Kan jeg skrive og kjøre kode i denne MLOps Academy-leksjonen?
Ja. Alle MLOps Academy-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.
Alle leksjonene i dette kurset
- Planlagt kontra utløserbasert ny trening
- Orkestrer ny trening med Airflow
- Promoter automatisk bare hvis modellen slår baseline
- La et menneske være med i loopen