บทนำ Inrto มา
ในกระบวนการสร้าง AI Modelเริ่มต้นในเฟส POC จะทำงานคนเดียวโดยอาศัยโน้ตบุ๊กไฟล์เดียวและชุดข้อมูลขนาดเล็กเพื่อพิสูจน์ไอเดีย เตรียมข้อมูลเบื้องต้น การฝึกโมเดลด้วยพารามิเตอร์ไม่กี่ชุด และการประเมินผลด้วยตัวชี้วัดอย่าง accuracy/loss เพื่อดูว่าควรไปต่อหรือไม่ เมื่อพิสูจน์ได้แล้ว งานจะขยับสู่การทำงานเป็นทีมที่ต้องจัดระบบให้ “ทำซ้ำได้” ผ่านการจัดการเวอร์ชันข้อมูล/โค้ด การบันทึกผลการทดลอง (metrics, parameters, artifacts) และการแชร์ผลผ่านแดชบอร์ด เพื่อให้ Data/ML Engineer และนักวิจัยร่วมกันปรับแต่งโมเดลและทดสอบใช้งานผ่านบริการทดลอง (เช่น REST API ภายใน); เมื่อโมเดลเตรียมขึ้น production ในระดับองค์กร วงจร ML จะยกระดับเป็น MLOps เต็มรูปแบบ ครอบคลุมการดึงข้อมูลจากแหล่งจริงด้วย pipeline (batch/streaming), การฝึกอัตโนมัติด้วย workflow และ CI/CD, การควบคุมเวอร์ชันและสถานะโมเดลผ่าน Model Registry (เช่น Staging → Production), การดีพลอยแบบสเกลได้ด้วยคอนเทนเนอร์/ออร์เคสเตรชัน, และการมอนิเตอร์ประสิทธิภาพ/ความเสถียรเพื่อจับ data drift หรือ concept drift; ข้อมูลฟีดแบ็กจากการใช้งานจริงจะถูกวนกลับเพื่อรีเทรน ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และอัปเดตโมเดลตามกติกา governance/approval ที่ชัดเจน ทำให้ทีมสามารถ “ส่งมอบ” ได้อย่างมั่นใจและ “ปรับปรุงต่อเนื่อง” จนโมเดลสอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจทั้งด้านคุณภาพ ประสิทธิภาพ และความคุ้มค่าในการดูแลรักษา.
Top comments (0)