MLOps Academy · บทเรียน

กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด

ทำให้การสร้างล้มเหลวเมื่อค่าชี้วัดต่ำกว่าขั้นต่ำ

บทเรียน 3 จาก 413 ขั้นตอน

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 - 0.01

ยอมให้มีความคลาดเคลื่อนเล็กน้อย

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 ✅

เริ่มต้นได้ฟรี

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

  1. ทดสอบหน่วยของไปป์ไลน์ข้อมูล
  2. การทดสอบพฤติกรรมของโมเดล
  3. กำหนดเกณฑ์คุณภาพและค่าขีดจำกัด
  4. ตรวจสอบข้อมูลด้วย Great Expectations
← กลับไปที่ MLOps Academy