0Pricing
Deep Learning Academy · Lekcja

Automatyzacja pipeline'ów ponownego trenowania

Przejść od nowych danych do ponownie wdrożonego modelu

Automatyzacja pipeline'ów ponownego trenowania to bezpłatna lekcja Deep Learning Academy na CoddyKit. To lekcja 4 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Deep Learning Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Deep Learning Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Modele wymagają odświeżania

Gdy pojawi się drift, model musi uczyć się na nowych danych. Ręczne wykonywanie tego za każdym razem jest powolne i podatne na błędy, dlatego tworzy się pipeline. 🔄

Czym jest pipeline

Pipeline do ponownego trenowania to po prostu łańcuch automatycznych kroków. Każdy etap jest wykonywany po kolei i przekazuje wynik do następnego, bez konieczności naciskania przycisków przez człowieka.

Etap pierwszy: pobierz świeże dane

Pipeline rozpoczyna się od pobrania najnowszych przykładów. Ten etap pozyskiwania danych gromadzi nowe rekordy i wersjonuje je, dzięki czemu uruchomienie można odtworzyć.

def fetch_data():
    return load_latest("prod_logs")

Etap drugi: trenuj

Następnie pipeline trenuje świeży model na połączonych danych. Ten etap trenowania wykorzystuje tę samą pętlę, ale działa bez nadzoru zgodnie z harmonogramem.

def train(data):
    model = build_model()
    return fit(model, data)

Etap trzeci: oceń

Nie należy wdrażać modelu w ciemno. Etap ewaluacji ocenia nowy model na odłożonym zbiorze danych, aby można było stwierdzić, że jest rzeczywiście lepszy, a nie tylko nowszy.

score = evaluate(model, test_set)

Wprowadź bramkę jakości

Model należy promować tylko wtedy, gdy na to zasłuży. Prosta bramka porównuje nowy wynik z wynikiem modelu produkcyjnego i blokuje każdą regresję, zanim dotrze ona do użytkowników.

if score > current_score:
    deploy(model)

Uruchamiaj zgodnie z harmonogramem

Pipeline’y często działają zgodnie z zegarem. Wyzwalacz cron uruchamia je co noc lub co tydzień, dzięki czemu ponowne trenowanie odbywa się regularnie i nie wymaga pamiętania o jego rozpoczęciu.

0 3 * * 0  python pipeline.py

Albo uruchamiaj po wykryciu driftu

Jeszcze lepszym rozwiązaniem jest pozwolenie, aby monitorowanie uruchamiało pipeline. Gdy kontrola driftu wyśle alert, uruchamia ona ponowne trenowanie jako zdarzenie, co pozwala szybko zareagować.

Orkiestratory wykonują całość

Narzędzia takie jak Airflow lub Prefect łączą etapy, ponawiają nieudane operacje i pokazują przejrzysty graf informujący, co zostało uruchomione, kiedy to nastąpiło oraz czy zakończyło się powodzeniem.

Zamknij pętlę

Wdrożony model dostarcza nowe logi, monitorowanie wykrywa drift, pipeline ponownie trenuje model, a następnie wdrażany jest lepszy model. Ta samonaprawiająca się pętla jest celem MLOps.

Automatyzacja daje Panu/Pani swobodę

Gdy pętla działa, można przestać gasić pożary i zacząć wprowadzać ulepszenia. System utrzymuje aktualność modeli, a Pan/Pani może skupić się na rzeczywistych eksperymentach. 🚀

Szybkie sprawdzenie

Co powstrzymuje automatyczne wdrożenie gorszego modelu?

Podsumowanie

Nauczył się Pan/Nauczyła się Pani automatyzować ponowne trenowanie: pobierać dane, trenować, oceniać, stosować bramkę jakości, uruchamiać proces zgodnie z harmonogramem lub po wykryciu driftu oraz zamykać pętlę MLOps. 🎉

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Automatyzacja pipeline'ów ponownego trenowania” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Automatyzacja pipeline'ów ponownego trenowania” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Deep Learning Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Deep Learning Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Automatyzacja pipeline'ów ponownego trenowania”?

Przejść od nowych danych do ponownie wdrożonego modelu Ćwiczysz Deep Learning Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Deep Learning Academy?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Deep Learning Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 4 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Automatyzacja pipeline'ów ponownego trenowania”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Deep Learning Academy?

Tak. Każda lekcja Deep Learning Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Śledzenie eksperymentów za pomocą Weights & Biases
  2. Wersjonowanie danych i modeli
  3. Wykrywanie dryfu danych i modelu
  4. Automatyzacja pipeline'ów ponownego trenowania
← Powrót do Deep Learning Academy