আপনার চাহিদা পূরণ করে এমন একটি সমাধান তৈরি করতে কীভাবে TFX প্রয়োগ করা যেতে পারে সে সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি খুঁজছেন? এই গভীর নিবন্ধ এবং গাইড সাহায্য করতে পারে!
রিয়েল-টাইম আইটেম ম্যাচিং এর জন্য একটি মেশিন লার্নিং সিস্টেমের আর্কিটেকচার
একটি মেশিন লার্নিং (ML) সমাধানের আর্কিটেকচার সম্পর্কে জানতে এই নথিটি ব্যবহার করুন যা আইটেম এম্বেডিং শেখে এবং পরিবেশন করে। এমবেডিংগুলি আপনাকে বুঝতে সাহায্য করতে পারে যে কোন আইটেমগুলিকে আপনার গ্রাহকরা একই রকম বলে মনে করেন, যা আপনাকে আপনার অ্যাপ্লিকেশনে রিয়েল-টাইম "অনুরূপ আইটেম" প্রস্তাবনা দিতে সক্ষম করে৷ এই সমাধানটি আপনাকে দেখায় কিভাবে একটি ডেটাসেটে অনুরূপ গান শনাক্ত করতে হয়, এবং তারপর গানের সুপারিশ করতে এই তথ্য ব্যবহার করুন। আরও পড়ুন
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডেটা প্রিপ্রসেসিং: বিকল্প এবং সুপারিশ
এই দুই-অংশের নিবন্ধটি মেশিন লার্নিং (এমএল) এর জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের বিষয় অন্বেষণ করে। এই প্রথম অংশটি Google ক্লাউডে একটি মেশিন লার্নিং পাইপলাইনে ডেটা প্রি-প্রসেস করার সেরা অনুশীলনগুলি নিয়ে আলোচনা করে৷ নিবন্ধটি টেনসরফ্লো এবং ওপেন সোর্স টেনসরফ্লো ট্রান্সফর্ম (tf.Transform) লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা প্রস্তুত করতে, মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেল পরিবেশন করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই অংশটি মেশিন লার্নিং-এর জন্য ডেটা প্রি-প্রসেস করার চ্যালেঞ্জগুলিকে হাইলাইট করে এবং Google ক্লাউডে কার্যকরভাবে ডেটা ট্রান্সফরমেশন করার বিকল্পগুলি এবং পরিস্থিতিগুলিকে চিত্রিত করে৷ পার্ট 1 পার্ট 2
TFX, Kubeflow পাইপলাইন, এবং ক্লাউড বিল্ড ব্যবহার করে MLOps-এর জন্য আর্কিটেকচার
এই নথিটি TensorFlow Extended (TFX) লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি মেশিন লার্নিং (ML) সিস্টেমের সামগ্রিক আর্কিটেকচার বর্ণনা করে। এটি ক্লাউড বিল্ড এবং কুবেফ্লো পাইপলাইন ব্যবহার করে এমএল সিস্টেমের জন্য একটি ধারাবাহিক ইন্টিগ্রেশন (সিআই), একটানা ডেলিভারি (সিডি) এবং ক্রমাগত প্রশিক্ষণ (সিটি) কীভাবে সেট আপ করতে হয় সে সম্পর্কেও আলোচনা করে। আরও পড়ুন
MLOps: মেশিন লার্নিং-এ ক্রমাগত ডেলিভারি এবং অটোমেশন পাইপলাইন
এই ডকুমেন্টটি মেশিন লার্নিং (ML) সিস্টেমের জন্য অবিচ্ছিন্ন একীকরণ (CI), একটানা ডেলিভারি (CD), এবং ক্রমাগত প্রশিক্ষণ (CT) বাস্তবায়ন ও স্বয়ংক্রিয় করার কৌশল নিয়ে আলোচনা করে। ডেটা সায়েন্স এবং এমএল জটিল বাস্তব-জগতের সমস্যা সমাধান, শিল্পের রূপান্তর এবং সমস্ত ডোমেনে মূল্য প্রদানের জন্য মূল ক্ষমতা হয়ে উঠছে। আরও পড়ুন
Google ক্লাউডে একটি MLOps পরিবেশ সেট আপ করা হচ্ছে
এই রেফারেন্স গাইডটি Google ক্লাউডে মেশিন লার্নিং অপারেশন (MLOps) পরিবেশের আর্কিটেকচারের রূপরেখা দেয়। গাইডটি গিটহাবের হ্যান্ডস-অন ল্যাবগুলির সাথে রয়েছে যা আপনাকে এখানে বর্ণিত পরিবেশের ব্যবস্থা এবং কনফিগার করার প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে নিয়ে যায়। কার্যত সমস্ত শিল্প দ্রুত ত্বরান্বিত গতিতে মেশিন লার্নিং (এমএল) গ্রহণ করছে। ML থেকে মূল্য পাওয়ার জন্য একটি মূল চ্যালেঞ্জ হল কার্যকরভাবে ML সিস্টেম স্থাপন এবং পরিচালনা করার উপায় তৈরি করা। এই নির্দেশিকাটি মেশিন লার্নিং (ML) এবং DevOps ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য। আরও পড়ুন
একটি MLOps ফাউন্ডেশনের জন্য মূল প্রয়োজনীয়তা
AI-চালিত সংস্থাগুলি তাদের কঠিনতম সমস্যাগুলি সমাধান করতে ডেটা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছে এবং পুরষ্কারগুলি কাটছে।
ম্যাককিনসে গ্লোবাল ইনস্টিটিউটের মতে , "যে কোম্পানিগুলি 2025 সালের মধ্যে তাদের মূল্য-উৎপাদনকারী কর্মপ্রবাহে AI কে সম্পূর্ণরূপে শোষণ করবে তারা 2030 সালের বিশ্ব অর্থনীতিতে +120% নগদ প্রবাহ বৃদ্ধির সাথে আধিপত্য বিস্তার করবে।"
কিন্তু এখন এটা সহজ নয়। মেশিন লার্নিং (এমএল) সিস্টেমে প্রযুক্তিগত ঋণ তৈরি করার জন্য একটি বিশেষ ক্ষমতা আছে যদি ভালভাবে পরিচালিত না হয়। আরও পড়ুন
কিভাবে Scikit-Learn-এর মাধ্যমে ক্লাউডে একটি মডেল কার্ড তৈরি ও স্থাপন করা যায়
মেশিন লার্নিং মডেল এখন অনেক চ্যালেঞ্জিং কাজ সম্পন্ন করতে ব্যবহার করা হচ্ছে। তাদের বিশাল সম্ভাবনার সাথে, এমএল মডেলগুলি তাদের ব্যবহার, নির্মাণ এবং সীমাবদ্ধতা সম্পর্কেও প্রশ্ন উত্থাপন করে। এই প্রশ্নগুলির উত্তর নথিভুক্ত করা স্বচ্ছতা এবং ভাগ করা বোঝাপড়া আনতে সাহায্য করে। এই লক্ষ্যগুলিকে এগিয়ে নিতে সাহায্য করার জন্য, Google মডেল কার্ড চালু করেছে৷ আরও পড়ুন
TensorFlow ডেটা যাচাইকরণের সাথে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য স্কেলে ডেটা বিশ্লেষণ এবং যাচাই করা
এই নথিটি পরীক্ষা করার সময় ডেটা অন্বেষণ এবং বর্ণনামূলক বিশ্লেষণের জন্য TensorFlow ডেটা ভ্যালিডেশন (TFDV) লাইব্রেরি কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা নিয়ে আলোচনা করে। ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং মেশিন লার্নিং (ML) ইঞ্জিনিয়াররা একটি প্রোডাকশন ML সিস্টেমে TFDV ব্যবহার করতে পারেন যা একটি ক্রমাগত প্রশিক্ষণ (CT) পাইপলাইনে ব্যবহৃত ডেটা যাচাই করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশনের জন্য প্রাপ্ত ডেটাতে skews এবং outliers সনাক্ত করতে। এর মধ্যে রয়েছে হ্যান্ড-অন ল্যাব । আরও পড়ুন