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

26 lines
3.1 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# 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.