mlops dunyoqarashi

PPTX 10 стр. 477,0 КБ Бесплатная загрузка

10 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 477,0 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 10

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 10

untitled ai dasturiy ta’minot a«xitekturasi: mlops dunyoqarashi mlops nima va nega u muhim? ta'rif mlops — bu ai va machine learning (ml) modellarini ishlab chiqishdan tortib, ularni ishlab chiqarishga joriy qilishgacha bo'lgan barcha jarayonlarni boshqarish tizimidir. bu devops tamoyillarini ml sohasiga tatbiq etishdir. avtomatlashtirish mlops yordamida model yaratish, sinovdan o'tkazish, joriy qilish va monitoring jarayonlari avtomatlashtiriladi, bu esa tezlik va ishonchlilikni oshiradi. muhimligi an'anaviy dasturiy ta'minotdan farqli o'laroq, ml modellar doimiy ravishda tajriba, ma'lumotlar o'zgarishi va takomillashtirishga muhtoj. mlops bu murakkab jarayonlarni samarali boshqaradi. ai va ml jarayonlarining hayotiy sikli ma'lumotlarni tayyorlash xom ma'lumotlarni yig'ish, tozalash, o'zgartirish va xususiyatlarni ajratish (feature engineering) bu bosqichning asosiy vazifalaridir. sifatli ma'lumotlar model samaradorligining kalitidir. modelni optimallashtirish model samaradorligini oshirish uchun giparparametrlarni sozlash, automl vositalaridan foydalanish va model hajmini siqish (model quantization/pruning) kabi usullar qo'llaniladi. model yaratish va o'qitish neyron tarmoqlar, llm (katta til modellari) kabi ilg'or modellarni tanlash va ularni katta hajmdagi ma'lumotlar …

2 / 10

rparametrlarni optimallashtirish va avtomatlashtirilgan mashina o'rganish (automl) uchun vosita. • kserve (kfserving): moddellarni skalablanuvchan va ishonchli tarzda xizmatga joriy qilish. databricks lakehouse arxitekturasi va mlops mlops infratuzilmasi: katta hajmdagi ma’lumot va gpu resurslari ma'lumotlarni versiyalash modellar va ma'lumotlarni samarali boshqarish uchun kengaytirilgan saqlash tizimlari (masalan, minio) talab qilinadi. bu modelni qayta o'qitish va eksperimentlarni takrorlash imkonini beradi. gpu klasterlari chuqur o'rganish modellarini o'qitish uchun gpu klasterlari zarur. ular tarqatilgan o'qitishni qo'llab-quvvatlaydi va hisoblash jarayonlarini sezilarli darajada tezlashtiradi. ci/cd jarayonlari github actions, azure devops kabi ci/cd (uzluksiz integratsiya/uzluksiz yetkazib berish) vositalari yordamida ml modellarni avtomatik tarzda sinovdan o'tkazish va ishlab chiqarishga joylashtirish mumkin. mlops vositalari va ularning afzalliklari mlflow kubeflow modellarni kuzatish, versiyalash, paketlash va turli ai hayotiy siklini to'liq boshqarish uchun kubernetes ustida platformalarga xizmatga joriy qilish uchun keng ishlaydigan modullar to'plami. u notebooks, trainer, katib va qo'llaniladigan vosita. eksperimentlarni boshqarishda yordam kserve kabi komponentlarni o'z ichiga oladi. beradi. mlrun …

3 / 10

ishonchli mlops tizimlarini yaratish mumkin. • maxfiylik va etik masalalar: inson omili ma'lumotlar maxfiyligi va axloqiy me'yorlarga rioya etilishini ta'minlashda muhim rol o'ynaydi. • model sifatini yaxshilash: inson ekspertizasi model xatolarini aniqlash va ularni tuzatishda qimmatli hisoblanadi. real hayotdan misol: shell va comcast muvaffaqiyatlari shell: energetika gigantining ai transformatsiyasi shell kompaniyasi hozirda 160 dan ortiq faol ai loyihalarini amalga oshirmoqda. mlops arxitekturasini joriy etish orqali ular millionlab dollar mablag'ni tejashga va operatsion samaradorligini sezilarli darajada oshirishga muvaffaq bo'lishdi. comcast: katta ko'lamdagi ml model boshqaruvi telekommunikatsiya giganti comcast yuzlab ml modellarni mlflow yordamida samarali boshqaradi. bu ularga modelni tezkor joylashtirish, monitoring qilish va doimiy takomillashtirish imkonini beradi. „ xulosa: mlops bilan ai kelajagini yaratish asosiy infratuzilma mlops-bu ai loyihalarining muvaffaqiyati uchun zaruriy infratuzilma va jarayonlar majmuasi bo'lib, ular modellarni samarali boshqarish imkonini beradi. raqobatda ustunlik sizning tashkilotingiz uchun to'g'ri mlops arxitekturasini tanlash -raqobatbardosh bozorda ustunlikka erishishning kalitidir. tezlik va samaradorlik zamonaviy …

4 / 10

5 / 10

Хотите читать дальше?

Скачайте все 10 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "mlops dunyoqarashi"

untitled ai dasturiy ta’minot a«xitekturasi: mlops dunyoqarashi mlops nima va nega u muhim? ta'rif mlops — bu ai va machine learning (ml) modellarini ishlab chiqishdan tortib, ularni ishlab chiqarishga joriy qilishgacha bo'lgan barcha jarayonlarni boshqarish tizimidir. bu devops tamoyillarini ml sohasiga tatbiq etishdir. avtomatlashtirish mlops yordamida model yaratish, sinovdan o'tkazish, joriy qilish va monitoring jarayonlari avtomatlashtiriladi, bu esa tezlik va ishonchlilikni oshiradi. muhimligi an'anaviy dasturiy ta'minotdan farqli o'laroq, ml modellar doimiy ravishda tajriba, ma'lumotlar o'zgarishi va takomillashtirishga muhtoj. mlops bu murakkab jarayonlarni samarali boshqaradi. ai va ml jarayonlarining hayotiy sikli ma'lumotlarni tayyorlash xom ma'lumotlarni yig'ish, tozalash, o'zg...

Этот файл содержит 10 стр. в формате PPTX (477,0 КБ). Чтобы скачать "mlops dunyoqarashi", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: mlops dunyoqarashi PPTX 10 стр. Бесплатная загрузка Telegram