דורשים ניסיון בפרודקשן ואין לי! מה לעשות?

איך עושים את זה? קחו פרויקט אישי שעשיתם בעבר ופרקו אותו דרך העיניים של פרודקשן – נסחו את הבעיות הפוטנציאליות ומצאו להן פתרונות לפי ארבעת השלבים המפורטים. כשאתם מציגים את הפרויקט בראיון עבודה, שלבו שיקולים אלה לאורך כל הפרויקט. אם אחד השלבים לא היה רלוונטי לפרויקט שלכם כי הוא לא עלה לפרודקשן, אמרו: "אם הייתי מעביר/ה את הפרויקט לפרודקשן, הייתי מתייחס/ת גם לנושאים הבאים." כך תראו למראיין שאתם מודעים לכל השיקולים וההשלכות.

🔹 שלב 1: איסוף ועיבוד דאטה

כל פרויקט ML טוב מתחיל בנתונים איכותיים. לפני המעבר לפרודקשן, כדאי לוודא:

✅ נתונים נאספים בצורה עקבית ושיטתית

✅ ניטור זמינות הדאטה (Data Monitoring)

✅ גודל ועלויות אחסון

✅ קיימים מנגנוני fallback (למשל איסוף חוזר אם יש כשל)

✅ חלוקה נכונה לסטים של train/validation/test למניעת הטיית מודל.

🔹 שלב 2: בחירת ארכיטקטורה ואימון המודל

בחירת המודל משפיעה ישירות על הביצועים שלו בפרודקשן.

✅ אופי השימוש במודל Batch vs. Real-time

✅ לוודא שהדאטה בפרודקשן דומה לדאטה שאיתו אומן המודל (tdata drif)

✅ הגדרת מדדי הצלחה רלוונטיים (precision/recall)

✅ הכללה של המודל: לדוגמה שימוש ב-augmentation

🔹 שלב 3: אופטימיזציה וטיוב לפני פרודקשן

כדי לוודא שהמודל יעבוד בזמן אמת ובסביבה משתנה, חשוב לבצע אופטימיזציות:

✅ כיול סף החלטה אופטימלי לשיפור האיזון בין recall ל-precision.

✅ שיפור התמודדות עם שינויים בתנאי סביבה: לדוגמה בדאטה ויזואלי שינויים בתאורה.

✅ הורדת זמני עיבוד כדי לעמוד בדרישות real-time.

✅ הוספת מנגנוני ניטור לאיכות המודל לאורך זמן.

🔹 שלב 4: העברה לפרודקשן

📌 תחזוקתיות – המודל בפרודקשן, אבל איך מתחזקים אותו?

✅ תיעוד מקיף של המערכת והגדרות המודל.

✅ מנגנון לעדכון מודלים אוטומטי.

✅ ניטור ביצועים לאורך זמן עם התראות לחריגות.

✅ ממשק לכיול פרמטרים והערכת תוצאות.

📌 אינטגרציה עם מערכות עסקיות

✅ חיבור המודל למערכות הייצור בפועל.

✅ בניית מערכת התראות לזיהוי תקלות וסטיות בביצועים.

✅ דו"חות ביצועים אוטומטיים שיעזרו לעקוב אחרי המודל לאורך זמן.

📌 מה עוד ניתן לעשות?

✅ למדו כלים Hands-on כמו AWS/GCP/Azure, MLflow, Kubernetes, Airflow, Feature Stores.

✅ תקשיבו לפודקאסטים על MLOps – זה אחד התחומים הכי מבוקשים היום!

✅ לכו למיטאפים וסדנאות קידוד - תצברו נסין מעשי