2.2 KiB
2.2 KiB
Политика переобучения
Цель
Спроектировать pipeline с проверками данных, challenger и rollback.
Теория перед выполнением
Что сделать
- Определить триггеры CT, cooldown, минимальный объём новых labels и бюджет.
- Нарисовать архитектуру пути
data -> train -> evaluate -> register -> rollout. - Написать псевдокод или конфиг orchestration с идемпотентными стадиями.
- Задать data-, quality-, slice-, security- и load-gates для challenger.
- Описать approvals, shadow/canary, остановку rollout и проверенный rollback.
- Оформить решения и допущения в отчёте.
Результат
Диаграмма, псевдокод/конфиг и список защитных проверок.
Решение разместите рядом в solution/. Не коммитьте большие данные,
веса или секреты.
Критерии приёмки
- Переобучение не выкатывается автоматически без quality gates.
- Архитектура и псевдокод/конфиг однозначно показывают входы, состояния и владельцев стадий.
- Выводы подтверждаются измерениями и не выходят за пределы эксперимента.
Вопросы для самопроверки
- Что мешает training loop при постоянном drift?
- Какие gates блокируют обучение, регистрацию и rollout?
- Как delayed labels влияют на promotion и rollback?
- Можно ли восстановить предыдущую совместимую релизную единицу?