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2. Experimentação
A experimentação abrange registro em log, rastreamento e métricas de experimentos. Isso se traduz em experimentar a integração de metadados em toda a plataforma, no controle de origem e em ambientes de desenvolvimento. A experimentação também inclui a capacidade de otimizar a performance e a precisão do modelo por meio da depuração.
2.1 Ambientes de desenvolvimento integrados |
Um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) é integrado diretamente com a nuvem. O IDE pode interagir e enviar comandos para o sistema maior. O ideal é que seja compatível com o seguinte:
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2.2 Controle de versão do código |
Para ajudar a garantir a reprodutibilidade e a reutilização, todo o código é enviado ao repositório de origem com o controle de versão adequado. Isso inclui o código de infraestrutura, o código de aplicação, o código de modelo e até mesmo de cadernos (se você optar por usá-los). |
2.3 Rastreamento |
Um projeto de ML requer uma ferramenta que possa rastrear e analisar experimentos de machine learning. Essa ferramenta deve registrar em log todas as métricas, parâmetros e artefatos durante a execução de um experimento de machine learning, registrando todos os metadados em um local central. A localização central fornecerá a capacidade de analisar, visualizar e auditar todos os experimentos que você executa. |
2.4 Integração multiplataforma |
Os resultados históricos dos experimentos e todos os seus metadados ficam acessíveis em outras partes do sistema. Por exemplo, os pipelines de orquestração existentes podem acessar esses dados, assim como as ferramentas de monitoramento. |
2.5 Depuração: precisão e performance do sistema |
Existe um framework abrangente de depuração de modelos para examinar as execuções do seguinte:
Quando o treinamento é intensivo, a capacidade de maximizar o throughput é crucial e o torna uma ferramenta necessária para a otimização de custos. |
