กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด
ทำให้การสร้างล้มเหลวเมื่อค่าชี้วัดต่ำกว่าขั้นต่ำ
กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด เป็นบทเรียน MLOps Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน MLOps Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส MLOps Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
ประตูตัดสินผ่านหรือล้มเหลว
ประตูคุณภาพคือกฎอัตโนมัติที่หยุดไม่ให้โมเดลที่ไม่ดีถูกนำไปใช้งาน หากโมเดลใหม่ทำคะแนนไม่ถึงเกณฑ์ กระบวนการสร้างก็จะล้มเหลวทันที
เลือกตัวชี้วัดหลัก
เลือกตัวชี้วัดหนึ่งรายการที่สำคัญที่สุดสำหรับงาน เช่น F1 หรือ AUC ตัวชี้วัดหลักจะขับเคลื่อนประตูคุณภาพ ทำให้การตัดสินใจชัดเจน
กำหนดเกณฑ์สัมบูรณ์
ประตูคุณภาพที่ง่ายที่สุดคือการกำหนดพื้นขั้นต่ำที่ตายตัว เกณฑ์สัมบูรณ์จะบล็อกโมเดลใดก็ตามที่มีคะแนนต่ำกว่าค่าขั้นต่ำที่กำหนด
assert f1 >= 0.85, "F1 below the gate"เปรียบเทียบกับค่าพื้นฐาน
การทำคะแนนดีกว่าโมเดลพื้นฐานที่ไม่ฉลาดพิสูจน์ได้ว่าเกิดคุณค่าจริง ประตูค่าพื้นฐานจะทำให้กระบวนการสร้างล้มเหลว หากคุณทำได้ไม่ดีกว่าการทายคลาสที่มีจำนวนมากที่สุด
บล็อกการถดถอย
สิ่งใหม่ไม่ควรแย่กว่าสิ่งปัจจุบัน ประตูการถดถอยจะเปรียบเทียบตัวเลือกใหม่กับโมเดลที่ใช้งานจริง และปฏิเสธการลดลงทุกกรณี
assert new_auc >= prod_auc - 0.01ยอมให้มีความคลาดเคลื่อนเล็กน้อย
คะแนนอาจแกว่งขึ้นลงระหว่างการเรียกใช้เนื่องจากความสุ่ม ความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้เล็กน้อยช่วยหลีกเลี่ยงความล้มเหลวที่ไม่แน่นอน ขณะเดียวกันยังตรวจจับการถดถอยจริงได้
ใช้ประตูกับส่วนย่อยด้วย
ตัวเลขโดยรวมอาจซ่อนกลุ่มที่อ่อนแอไว้ ประตูส่วนย่อยกำหนดให้กลุ่มที่แย่ที่สุดต้องผ่านขั้นต่ำของตนเอง ไม่ใช่พึ่งพาเพียงค่าเฉลี่ย
ใช้ประตูที่มากกว่าความแม่นยำ
เวลาแฝงและขนาดโมเดลมีความสำคัญในการใช้งานจริง เพิ่มประตูสำหรับข้อจำกัดที่ไม่ใช่ความแม่นยำ เพื่อให้โมเดลที่ช้าหรือใหญ่เกินไปทำให้กระบวนการสร้างล้มเหลวด้วย
ทำให้กระบวนการสร้างล้มเหลวอย่างชัดเจน
การยืนยันที่ล้มเหลวจะส่งคืนรหัสออกที่ไม่ใช่ศูนย์ CI จะอ่านรหัสออกนั้นและหยุดการนำไปใช้งาน จึงไม่มีใครนำโมเดลไปใช้โดยบังเอิญ
จัดเก็บตัวเลข
บันทึกผลลัพธ์ของประตูคุณภาพทุกรายการลงใน MLflow หรือไฟล์ ประวัติที่บันทึกไว้ช่วยให้คุณเห็นแนวโน้มของเกณฑ์และคะแนนเมื่อเวลาผ่านไป
ปรับประตูคุณภาพเมื่อเวลาผ่านไป
กำหนดเกณฑ์ให้อยู่ในจุดที่บล็อกโมเดลที่ไม่ดี แต่ไม่บล็อกโมเดลที่ดี ทบทวนเกณฑ์แต่ละรายการเมื่อโมเดลและธุรกิจพัฒนาขึ้น
ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว
เหตุใดจึงควรเพิ่มความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้เล็กน้อยให้กับประตูการถดถอย แทนที่จะกำหนดให้ผลลัพธ์เท่ากันทุกประการ
สรุป: ประตูคุณภาพหยุดโมเดลที่ไม่ดี
ตอนนี้คุณกำหนดประตูคุณภาพ ได้แก่ พื้นขั้นต่ำสัมบูรณ์ การตรวจสอบค่าพื้นฐานและการถดถอย รวมถึงข้อจำกัดด้านส่วนย่อยและเวลาแฝง ซึ่งทำให้กระบวนการสร้างล้มเหลวก่อนโมเดลที่อ่อนแอจะถูกนำไปใช้ ✅
เรียนรู้ Python ด้วย AI tutor — ฟรี
เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป
- คอร์ส
- 30
- บทเรียน
- 120
คำถามที่พบบ่อย
บทเรียน “กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด” ฟรีหรือไม่
ใช่ — ข้อความเต็มของ “กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส MLOps Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส MLOps Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด”
ทำให้การสร้างล้มเหลวเมื่อค่าชี้วัดต่ำกว่าขั้นต่ำ คุณปฏิบัติ MLOps Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน
คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน MLOps Academy หรือไม่
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน MLOps Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน
บทเรียน “กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด” ใช้เวลานานแค่ไหน
บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย
ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน MLOps Academy นี้ได้ไหม
ได้ บทเรียน MLOps Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ
บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้
- ทดสอบหน่วยของไปป์ไลน์ข้อมูล
- การทดสอบพฤติกรรมของโมเดล
- กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด
- ตรวจสอบข้อมูลด้วย Great Expectations