MLOps, 평가 & 보증

실험을 제어된 출시에 연결하고 의미있는 평가와 인공지능 시스템의 실용적인 운영 모델을 연결합니다.

질문 할 수 있는 질문

이 버전의 제작이 가능하도록 하는 증거는 무엇일까요?

데이터, 모델, 명령어, 검색 및 도구 등 전체 시스템에 대한 릴리스 증거를 정의하십시오. 수용 기준에 따라 별도의 탐구 결과가 있습니다. 관찰된 행동을 생성한 구성으로 추적하는 것을 가능하게 한다.

중요한 행동과 실패 조건에 대한 평가를 구축하십시오. 대표적인 예제, 버전화된 데이터 세트 및 유용한 오류 범주들을 저장합니다. 한 점수를 출시 결정으로 취급하기보다는 품질, 지연, 비용 및 운영 제약들을 함께 검토하십시오.

평가와 배포 게이트, 관찰 가능성과 사고 대응에 연결합니다. 회귀, 데이터 변경 및 예상치 못한 출력에 대한 소유권을 지정합니다. 제어된 배포 및 배포를 사용하여 운영 통제를 잃지 않고 학습을 지원합니다.

대화에 무엇을 가져오야 할까요?

당신이 해야 할 결정, 이미 알고 있는 제약과 작은 비비밀 사례를 가져오세요. 그러면 자료, 집중적인 검토 또는 보다 상세한 토론이 올바른 다음 단계인지에 동의할 수 있습니다.

더 명확한 다음 단계