ai_learning/modules/15_ml_engineering/notes/glossary.md

3.1 KiB
Raw Permalink Blame History

Глоссарий модуля 15

  • Artifact — неизменяемый файл результата запуска: модель, метрики, график или манифест.
  • Backpressure — ограничение приёма работы, когда система не успевает её обрабатывать.
  • Batch inference — предсказание для конечной группы объектов по расписанию или запуску.
  • Circuit breaker — временная остановка вызовов нестабильной зависимости.
  • Contract test — тест совместимости интерфейса с формальной схемой.
  • Data contract — соглашение о структуре, семантике, качестве и версиях данных.
  • Golden dataset — небольшой зафиксированный набор входов и ожидаемых результатов.
  • Idempotency — свойство повторного выполнения не менять итог после первого успешного запуска.
  • Latency — время выполнения одного запроса; обычно анализируют перцентили.
  • Liveness — признак того, что процесс жив и его не нужно перезапускать.
  • Model contract/signature — формальное описание входов, выходов и типов модели.
  • Model registry — каталог версий моделей, их метаданных, статусов и алиасов.
  • ONNX — переносимый формат вычислительного графа модели.
  • Online inference — получение предсказания синхронно с запросом.
  • p95/p99 — значение, не превышаемое соответственно 95%/99% наблюдений.
  • Parity test — сравнение результатов двух реализаций в пределах допуска.
  • Provenance — происхождение артефакта: код, данные, параметры и окружение.
  • Readiness — готовность экземпляра принимать пользовательский трафик.
  • SLO — измеримая целевая характеристика сервиса, например p95 < 100 мс.
  • Smoke test — короткая проверка основного end-to-end пути.
  • Throughput — число обработанных объектов или запросов за единицу времени.
  • Training-serving skew — различие вычислений или данных между обучением и инференсом.
  • Vectorization — обработка массива одной оптимизированной операцией вместо цикла.