مقامی مشین پر ایم ایل ٹریننگ کیوں چلائیں اور پھر سرور پر باقاعدگی سے عملدرآمد کیوں چلائیں؟

مصنف: Roger Morrison
تخلیق کی تاریخ: 28 ستمبر 2021
تازہ کاری کی تاریخ: 1 جولائی 2024
Anonim
Python ملٹی پروسیسنگ ٹیوٹوریل: ملٹی پروسیسنگ ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے متوازی میں کوڈ چلائیں
ویڈیو: Python ملٹی پروسیسنگ ٹیوٹوریل: ملٹی پروسیسنگ ماڈیول کا استعمال کرتے ہوئے متوازی میں کوڈ چلائیں

مواد

سوال:

مقامی مشین پر مشین لرننگ (ایم ایل) کی تربیت کیوں چلائیں اور پھر سرور پر باقاعدگی سے عمل درآمد کیوں چلائیں؟


A:

کسی مشین لرننگ پروجیکٹ کی تشکیل اور اس کی ٹرین اور ٹیسٹ کے مراحل کا طریقہ کار کے سوال کا ہمیں اس بات سے بہت کچھ کرنا پڑتا ہے کہ ہم ایم ایل "لائف سائیکل" سے گزرنے اور اس پروگرام کو تربیتی ماحول سے پیداواری ماحول میں لانے کے طریقہ کار کو آگے بڑھاتے ہیں۔

مقامی مشین پر ایم ایل ٹریننگ لگانے اور اس کے بعد عملدرآمد کو سرور پر مبنی نظام میں منتقل کرنے کے مذکورہ بالا ماڈل کو استعمال کرنے کی ایک آسان وجہ یہ ہے کہ فرائض کی لازمی علیحدگی کا فائدہ ہے۔ عام طور پر ، آپ چاہتے ہیں کہ تربیت کو الگ تھلگ رکھا جائے ، تاکہ آپ کی واضح تصویر ہو کہ تربیت کہاں سے شروع ہوتی ہے اور رکتی ہے ، اور جہاں جانچ شروع ہوتی ہے۔ KDNuggets کا یہ مضمون ایک موٹے قسم کے اصول پر اس اصول پر بات کرتا ہے جبکہ مقامی مشین پر تربیت کے نظام کو الگ تھلگ کرنے کی کچھ دوسری وجوہات سے بھی گزر رہا ہے۔ اس ماڈل کے ل One ایک اور بنیادی قدر تجویز یہ ہے کہ ، بہت مختلف فن تعمیرات پر تربیت اور ٹیسٹ سیٹ کے ساتھ ، آپ مشترکہ ٹرین / ٹیسٹ کے لئے مختص کے بارے میں کبھی بھی الجھن میں نہیں پڑیں گے!

ایک اور دلچسپ فائدہ سائبر سکیورٹی کے ساتھ کرنا ہے۔ ماہرین نے بتایا کہ اگر آپ کے پاس مقامی مشین پر ٹرین کا ابتدائی عمل ہے تو ، اسے انٹرنیٹ سے منسلک کرنے کی ضرورت نہیں ہے! یہ سیکیورٹی کو بنیادی انداز میں وسیع کرتا ہے ، اس عمل کو "انکیوبیٹنگ" کرتے وقت تک پروڈکشن کی دنیا سے ٹکرا جاتا ہے ، جہاں آپ کو سرور ماڈل میں مناسب سکیورٹی تیار کرنا ہوگی۔


اس کے علاوہ ، ان میں سے کچھ "الگ تھلگ" ماڈل تصوراتی بڑھے اور چھپے ہوئے معاملات جیسے مسائل میں مددگار ثابت ہوسکتے ہیں - "غیرجانبداری" کے اصول نے ڈویلپرز کو متنبہ کیا ہے کہ اعداد و شمار "وقت گزرنے کے ساتھ" ایک جیسے نہیں رہتے ہیں "(اس بات پر منحصر ہے کہ کیا پیمائش کی جا رہی ہے) اور کہ ٹیس مرحلے کو ٹرین کے مرحلے سے مماثل بنانے میں ڈھیر ساری موافقت لے سکتی ہے۔ یا ، کچھ معاملات میں ، ٹرین اور ٹیسٹ کے عمل ایک دوسرے کے ساتھ مل جاتے ہیں ، جس سے الجھن پیدا ہوتی ہے۔

پہلی بار کسی سرور پر ٹیسٹ مرحلے کو متعین کرنے سے مختلف "بلیک باکس" ماڈل کی سہولت مل سکتی ہے جہاں آپ ڈیٹا کی موافقت کے مسئلے کو حل کرتے ہیں۔ کچھ معاملات میں ، یہ متعدد پلیٹ فارمز پر تبدیلی کے احکامات لگانے کے بے کار عمل کو ختم کرتا ہے۔

اس کے بعد ، سرور ماحول واضح طور پر اصل وقت یا متحرک عملوں کی خدمت کرتا ہے جس میں انجینئرز ڈیٹا کی منتقلی اور کوڈ ماڈلز تک رسائی حاصل کرنا چاہیں گے جو ایم ایل میں پیداوار کے لئے بہترین کام کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، AWS لیمبڈا مائیکرو فنکشنز (یا لیمبڈا اور S3 آبجیکٹ اسٹوریج کا مرکب) کو سنبھالنے کے لئے اور کنیکٹیویٹی (سرور کے بغیر) کے لئے ایک پرکشش اختیار ہوسکتا ہے جو ناممکن ہوجاتا ہے۔


یہ کچھ معاملات ہیں جو ڈویلپرز اس کے بارے میں سوچ سکتے ہیں جب وہ اس بات پر غور کرتے ہیں کہ ٹیسٹنگ اور پیداوار سے ایم ایل مراحل کی تقسیم کیسے کی جائے۔