Free lesson · GenAI Engineering Leader
Team Structure for AI కోసం API మరియు ఇంటర్‌ఫేస్ లేయర్‌ను నిర్మించండి
platform team, agent team, ml team మరియు hybrid structures సహా design team topologies కోసం నిర్మించిన ఫంక్షనాలిటీని బహిర్గతం చేసే API endpoints, CLI commands లేదా UI components ను సృష్టించండి.
Course: GenAI Engineering Leadership · Chapter 2 · Team Structure for AI
Free to read — no subscription required.
పరిచయం
ప్రత్యేక ML బృందం లేకుండా GenAIని స్కేల్ చేసే బృందాలలో ప్రతి ప్రోడక్ట్ స్క్వాడ్ విడిగా మోడల్స్‌ను ఎంచుకుంటుంది — నకిలీ ఈవాల్స్, అస్థిరమైన నాణ్యత, మరియు ఎవరూ అంచనా వేయలేని సర్వింగ్ ఖర్చు. ఈ పాఠం రీసెర్చ్ మరియు ప్రొడక్షన్ ఇంజినీరింగ్ మధ్యలో ఉండే ML/మోడల్ బృందాన్ని ఎలా నిర్మించాలో వివరిస్తుంది. రీసెర్చ్ మరియు ప్రొడక్షన్ ధోరణులను ఎలా సమతుల్యం చేయాలి, స్పష్టమైన హ్యాండ్‌ఆఫ్ గేట్‌లతో మోడల్ లైఫ్‌సైకిల్‌ను ఎలా నిర్వచించాలి, మరియు అప్లికేషన్ బృందాలు మోడల్స్‌ను నమ్మకమైన బిల్డింగ్ బ్లాక్స్‌గా వినియోగించుకునేలా ఈవాల్యుయేషన్ మరియు ఎక్స్‌పెరిమెంట్ ట్రాకింగ్‌ను ఎలా కేంద్రీకరించాలి అనేది మీరు నేర్చుకుంటారు.
ముఖ్య పదజాలం
- ModelArtifact — స్టేటస్, ఓనర్, మరియు ఈవాల్ స్కోర్‌లను కలిగి ఉండే వెర్షన్ చేయబడిన మోడల్ రికార్డు (experimental, staging, production, deprecated); మోడల్ లైఫ్‌సైకిల్ గుండా వెళ్ళేటప్పుడు రిజిస్ట్రీ ట్రాక్ చేసే యూనిట్.
- MLTeamMember — ఒక రోల్ మరియు ఓరియంటేషన్ ఫీల్డ్ (research లేదా production); ఓరియంటేషన్‌ను బయటపెట్టడం వలన బృందం యొక్క రీసెర్చ్-ప్రొడక్షన్ సమతుల్యత యాదృచ్ఛికంగా కాకుండా ఆడిట్ చేయదగినదిగా మారుతుంది.
- HandoffProtocol — లైఫ్‌సైకిల్ దశల మధ్య మోడల్‌ను ప్రమోట్ చేయడానికి స్పష్టమైన గేట్ ప్రమాణాలు మరియు పేరు పెట్టబడిన బాధ్యతాయుత రోల్; అనధికారిక "బాగానే ఉన్నట్టుంది" ప్రమోషన్‌ను ధృవీకరించదగిన చెక్‌లతో భర్తీ చేస్తుంది.
- మోడల్ కార్డ్ — ప్రతి రిజిస్టర్ చేయబడిన మోడల్ కోసం ఆర్కిటెక్చర్, ట్రైనింగ్ డేటా, ఈవాల్యుయేషన్ స్కోర్‌లు, సిఫార్సు చేయబడిన వినియోగ సందర్భాలు, మరియు తెలిసిన వైఫల్య రీతులను వివరించే ప్రామాణిక డాక్యుమెంట్, తద్వారా అప్లికేషన్ బృందాలు పూర్తి అవగాహనతో మోడల్‌ను స్వీకరిస్తాయి.
భావనలు
ML బృందం యొక్క ప్రధాన పని సంస్థలోని మిగిలిన వారి తరఫున మోడల్ లైఫ్‌సైకిల్‌ను సొంతం చేసుకోవడం: మోడల్స్‌ను ఎంచుకోవడం, సమర్థనీయమైనప్పుడు ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయడం, భాగస్వామ్య బెంచ్‌మార్క్‌లకు వ్యతిరేకంగా వాటిని మూల్యాంకనం చేయడం, మరియు స్పష్టమైన హ్యాండ్‌ఆఫ్ గేట్‌ల ద్వారా experimental → staging → production దశల గుండా వాటిని ప్రమోట్ చేయడం. అంతర్గతంగా, అన్వేషణ స్థిరమైన ఆర్టిఫ్యాక్ట్‌లను అణచివేయకుండా మరియు దానికి విరుద్ధంగా జరగకుండా బృందం రీసెర్చ్ మరియు ప్రొడక్షన్ ధోరణులను సమతుల్యం చేయాలి. బాహ్యంగా, ఇది మూడు భాగస్వామ్య సేవలను అందిస్తుంది — మోడల్ రిజిస్ట్రీ, ఈవాల్యుయేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్, మరియు ఎక్స్‌పెరిమెంట్ ట్రాకింగ్ — ఇవి వ్యక్తిగత పరిశోధకుల జ్ఞానాన్ని సంస్థాగత జ్ఞానంగా మారుస్తాయి మరియు అప్లికేషన్ బృందాలు మోడల్ నిర్ణయాలను స్వతంత్రంగా మళ్ళీ తీసుకోకుండా నివారిస్తాయి.
ML బృందం సొంతం చేసుకునే మోడల్ లైఫ్‌సైకిల్, మరియు అది అందించే భాగస్వామ్య సేవలు ఇలా ఉంటాయి:
కోడ్ వాక్‌త్రూ
మునుపటి విభాగం ఆధారంగా, ModelArtifact, MLTeamMember, మరియు HandoffProtocol ఒక కనీస మోడల్-లైఫ్‌సైకిల్ హార్నెస్‌గా ఎలా కలిసి పనిచేస్తాయో ఇక్కడ ఉంది — బృందం నిర్మాణాన్ని మరియు లైఫ్‌సైకిల్ గేట్‌లను కోడ్‌లో ఆడిట్ చేయదగినదిగా చేసే మూడు డేటాక్లాస్‌లు.
Code snippetpython
1from dataclasses import dataclass, field 2 3@dataclass 4class ModelArtifact: 5 name: str 6 status: str # experimental | staging | production | deprecated 7 owner: str 8 eval_scores: dict[str, float] = field(default_factory=dict) 9 10@dataclass 11class MLTeamMember: 12 role: str 13 orientation: str # research | production 14 15@dataclass 16class HandoffProtocol: 17 from_stage: str 18 to_stage: str 19 gate_criteria: list[str] 20 responsible_role: str 21 22staging_to_prod = HandoffProtocol( 23 from_stage="staging", 24 to_stage="production", 25 gate_criteria=[ 26 "p99 latency within SLO", 27 "safety evaluation passes all guardrails", 28 "rollback procedure documented and tested", 29 ], 30 responsible_role="ML Production Engineer", 31)
మీ రిజిస్ట్రీలోని ప్రతి ModelArtifactకు ఓనర్ ఉన్నప్పుడు, ప్రతి బృంద సభ్యుడి ఓరియంటేషన్ నమోదు చేయబడినప్పుడు, మరియు సరిపోలే HandoffProtocol.gate_criteria జాబితాను సంతృప్తిపరచడం ద్వారా మాత్రమే మోడల్ దశలను దాటగలిగినప్పుడు ఇది పనిచేస్తుందని మీకు తెలుస్తుంది.
విభాగ అనువర్తనం
చేయవలసినవి మరియు చేయకూడనివి
ఇప్పుడు మీరు అమలును పూర్తి చేశారు కాబట్టి, క్రింది పద్ధతులు మన్నికైన విధానాన్ని బలహీనమైన విధానం నుండి వేరు చేస్తాయి.
చేయవలసినవి
- experimental, staging, మరియు production దశల మధ్య ప్రతి మార్పుకు పేరు పెట్టబడిన గేట్ ప్రమాణాలతో స్పష్టమైన హ్యాండ్‌ఆఫ్ ప్రోటోకాల్‌లను నిర్వచించండి.
- రీసెర్చ్-ప్రొడక్షన్ సిబ్బంది నిష్పత్తిని ట్రాక్ చేయండి మరియు సంస్థ పరిపక్వత చెందుతున్న కొద్దీ దాన్ని తిరిగి సమతుల్యం చేయండి, సాధారణంగా కాలక్రమేణా ప్రొడక్షన్ వైపు మొగ్గు చూపుతూ.
- ఈవాల్యుయేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను మరియు ఎక్స్‌పెరిమెంట్ ట్రాకింగ్‌ను ML బృందంలో కేంద్రీకరించండి, తద్వారా అప్లికేషన్ బృందాలు స్థిరమైన నాణ్యతా ప్రమాణాన్ని పంచుకుంటాయి మరియు మోడల్ నిర్ణయాలు పునరుత్పాదకంగా ఉంటాయి.
చేయకూడనివి
- ధృవీకరించబడిన గేట్ ప్రమాణాలకు బదులుగా అనధికారిక అంగీకారం ("బాగానే ఉన్నట్టుంది") ద్వారా మోడల్స్ ప్రొడక్షన్‌కు చేరుకోనివ్వకండి.
- ప్రతి అప్లికేషన్ బృందం తన సొంత ఈవాల్యుయేషన్ పద్ధతిని నిర్మించుకోవడానికి అనుమతించకండి, ఎందుకంటే విభిన్న బెంచ్‌మార్క్‌లు వినియోగ సందర్భాల మధ్య నాణ్యత పోలికను అసాధ్యం చేస్తాయి.
- పరిశోధకుల ప్రయోగాలను వ్యక్తిగత నోట్‌బుక్‌లలో మాత్రమే ఉండనివ్వకండి; ట్రాక్ చేయని ప్రయోగాలకు తర్వాత సంస్థాగత ప్రశ్నలుగా సమాధానం ఇవ్వలేము.
A hands-on lab comes with this lesson — real code, in a cloud IDE. Create a free account to run it. No card.
Free account · no card · straight to the lab
Or get the full path — from
Listen to this lesson
Audio overviews of this lesson's labs and its chapter, from GenBodha Bytes.
- Build the API and interface layer for Team Structure for AILab6 min
- Team Structure for AIChapter overview25 min
More free lessons in GenAI Engineering Leadership
- Ch 1Design the data model and schema for Hiring GenAI Engineers
- Ch 2Build the API and interface layer for Team Structure for AIYou are here
- Ch 3Deploy and operate Career Ladders for AI Engineers in production