AI бөлүштүрүү жана окутуу автоматташтыруу

1) Максаты жана принциптери

Максаты: ишенимдүү жана ойнотулуп берилиштерди айлантуу → fich → моделдер → чечимдер → пикир, минималдуу убакыт-убакыт жана тобокелдик/нарк контролдоо менен.

• Pipeline-as-Code: бардык (DAG, конфиги, тесттер, саясатчылар) - Git, PR жана ревю аркылуу.
• Determinism: маалыматтардын/коддун/контейнерлердин/көз карандылыктын белгиленген версиялары.
• Separation of Concerns: DataOps, FeatureOps, TrainOps, DeployOps, MonitorOps.
• Guarded Automation: автоматташтырылган, бирок сапаты, коопсуздугу жана комплаенс "дарбазалары" менен.
• Privacy by Design: PII минималдаштыруу, резиденттүүлүк, аудит.

2) Катмарларды жана Conveyor Архитектура

1. Ingest & Bronze: ишенимдүү кабыл алуу окуялар/батч (CDC, шиналар, retrailer, DLQ).
2. Silver (нормалдаштыруу/байытуу): SCD, акча/убакыт, тазалоо, дедуп.
3. Gold (Showrooms): окутуу/отчеттуулук үчүн предметтик таблицалар жана маалыматтар.
4. Feature Store: бирдиктүү формулалар онлайн/оффлайн, версиялар жана SLO.
5. Train & Validate: тандоо даярдоо, окутуу, калибрлөө, баалоо/чек-оюн.
6. Registry & Promotion: моделдердин реестри, сапат карталары, промоушн саясаты.
7. Serving: REST/gRPC/Batch, Fich кэш, Fich желектери, canary/shadow.
8. Monitor & Feedback: SLI/SLO, дрейф/калибрлөө, онлайн лейблдер, auto-retrain.

3) Оркестр: DAG үлгүлөрү

Daily CT (D + 1): түнкү маалымат айлампасы → сүрөт → окуу → валидация → реестрге талапкер.
Event-Driven Retrain: PSI/ECE/expected-cost же Release схемалар боюнча триггер.
Rolling Windows: маалыматтарды "жылма терезе" менен weekly/monthly кайра даярдоо.
Blue/Green Artifacts: бардык артефакттар иммутабелдүү (hash), параллелдүү версиялар.
Double-write v1/v2: кош жазуу жана барабар салыштыруу аркылуу схемалар/fich көчүрүү.

python with DAG("ct_daily", schedule="@daily", start_date=..., catchup=False) as dag:
bronze = BashOperator(task_id="ingest_cdc", bash_command="ingest.sh")
silver = BashOperator(task_id="silver_norm", bash_command="dbt run --models silver")
gold  = BashOperator(task_id="gold_marts", bash_command="dbt run --models gold")
feats = BashOperator(task_id="feature_store_publish", bash_command="features publish")
ds   = BashOperator(task_id="build_dataset", bash_command="dataset build --asof {{ ds }}")
train = BashOperator(task_id="train", bash_command="trainer run --config conf.yaml")
eval  = BashOperator(task_id="evaluate", bash_command="eval run --gate conf/gates.yaml")
reg  = BashOperator(task_id="register", bash_command="registry add --stage Staging")
bronze >> silver >> gold >> feats >> ds >> train >> eval >> reg

4) Маалымат топтомдору жана үлгүлөрү

Point-in-time join жана fich/лейблдер үчүн "келечексиз".
Базарлар/тенанттар/убакыт боюнча стратификация, holdout жана ачыкка чыгаруу үчүн "gap".
Версиялоо: 'data _ version', 'logic _ version', 'asof _ date'; WORM-снапшот.

5) Feature Store жана барабар онлайн/offline

Бирдиктүү өзгөчөлүгү fich (аты-жөнү, формула, ээси, SLO, тесттер).
Онлайн = оффлайн: трансформациялардын жалпы коду; барабар сыноо (MAE/MAPE).
TTL жана кэш: терезелер 10м/1ч/1д; таймауттар/ретрациялар; фолбэки "last_known_good".

yaml name: bets_sum_7d owner: ml-risk offline: {source: silver.fact_bets, window: "[-7d,0)"}
online: {compute: "streaming_window: 7d", ttl: "10m"}
tests:
- compare_online_offline_max_abs_diff: 0.5 slo: {latency_ms_p95: 20, availability: 0.999}

6) окутуу Automation (CT) жана сапаттуу гейтс

CT-цикл: даярдоо → окутуу → калибрлөө → баа → талапкер каттоо.

• Off-line: PR-AUC ≥ эталон − δ; ECE ≤ 0. 05; expected-cost ≤ лимит.
• Slice/Fairness: кандайдыр бир slays ≤ Y% боюнча метр кулап; disparate impact нормалдуу.
• Барабарлыгы fich: ок.
• Наркы: убакыт/ресурстар ≤ бюджет.

yaml gates:
pr_auc_min: 0.42 ece_max: 0.05 expected_cost_delta_max: 0.0 slice_drop_max_pct: 10 features_equivalence_p95_abs_diff_max: 0.5

7) Үлгүлөрдүн реестри жана промоушн

Карта модели: маалыматтар, терезелер, Чичи, метр off/online, калибрлөө, тобокелдиктер, ээси.
Stages: `Staging → Production → Archived`; далилденген гейтс аркылуу гана жарнамаланат.
Кайтаруу саясаты: Акыркы прод-версиялардын N ≥ сактоо; one-click rollback.

8) CI/CD/CT: кантип туташтыруу керек

CI (код/тесттер): бирдик/интеграциялык/контракттык тесттер, линтерлер, security-сканерлер.
CD (тейлөө): Docker/K8s/Helm/Fiche желектери, canary/shadow/blue-green.
CT (маалымат/окутуу): график/окуялар боюнча оркестр; артефакттар → реестр.
Promomotion Gates: жашыл онлайн SLO (canary ≥ X саат) менен auto-релиз.

9) Көп ижара жана резиденттүүлүк

Тенанттар/региондор: изоляцияланган пайплайндар жана шифрлөө ачкычтары (EEA/UK/BR); негизсиз аймактар аралык join's тыюу салуу.
Secrets: KMS/CMK, Secret Manager; Логдордо токендештирилген ID.
DSAR/RTBF саясаты: Phiches жана Logs эсептөө проекциялары жана тандоо редакторлору; Юридикалык Hold учурларда үчүн.

10) Мониторинг → пикир → retrain

SLI/SLO: latency p95/p99, 5xx, coverage, cost/request; PSI/KL, ECE, expected-cost.
Онлайн этикеткалар: прокси (саат/күн) жана кармалган (D + 7/D + 30/D + 90).
Auto-аракеттер: recalibration/threshold update → shadow retrain → canary → promotion.
Runbooks: деградация сценарийлери (дрейф, калибрлөө, фич-кэш, провайдерлер).

11) Коопсуздук, RG/AML жана чечим саясаты

Guardrails: pre/post-filter, caps жыштыгы, cooldown, тыюу тизмелери.
Policy Shielding: модель → чечим → чыпкасы саясаты → иш-аракет.
Аудит: 'model _ id/version', 'feature _ version', 'threshold', 'policy _ id', себептери.
WORM архиви: релиздер, сапат отчеттору, тест журналдары/промоушн.

12) Наркы жана аткаруу

Жол Profile: Fich (30-60%), Inference (20-40%), IO/тармак.
Cost-dashboard: cost/request, cost/feature, GPU/CPU-саат, small-files.
оптималдаштыруу: материалдык оор fich offline, ысык терезе кэш, INT8/FP16, repley/backfill боюнча квота.
Chargeback: бюджетти командалар/базарлар боюнча бөлүштүрөбүз, "кымбат" фичтерди көзөмөлдөйбүз.

13) Мисалдар (фрагменттер)

yaml apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Workflow metadata: {name: ct-daily}
spec:
entrypoint: pipeline templates:
- name: pipeline dag:
tasks:
- name: gold template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "dbt run --models gold"}]}
- name: features dependencies: [gold]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "features publish"}]}
- name: train dependencies: [features]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "trainer run --config conf.yaml"}]}
- name: eval dependencies: [train]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "eval run --gate conf/gates.yaml"}]}
- name: task inputs: {parameters: [{name: cmd}]}
container: {image: "ml/ct:latest", command: ["/bin/bash","-lc"], args: ["{{inputs.parameters.cmd}}"]}

python ok = (pr_auc >= gate.pr_auc_min and ece <= gate.ece_max and expected_cost_delta <= gate.expected_cost_delta_max and slice_drop_pct <= gate.slice_drop_max_pct and features_equivalence_p95_abs_diff <= gate.features_equivalence_p95_abs_diff_max)
exit(0 if ok else 1)

yaml promotion:
require:
- offline_gates_passed
- canary_online_hours >= 24
- slo_green: [latency_p95, error_rate, coverage]
- drift_warn_rate <= 5%

14) Процесстер жана RACI

• Data Eng — Ingest/Silver/Gold, Feature Store, CDC/Backfill;
• Data Science - үлгүлөрү/окутуу/калибрлөө/гейт;
• MLOps - оркестр/реестр/тейлөө/байкоо.
• A (Accountable): Head of Data / CDO.
• C (Consulted): Compliance/DPO (PII/RG/AML/DSAR), Security (KMS/аудит), SRE (SLO/наркы), Finance (бюджеттер/ROI), Product.
• I (Informed): Маркетинг/Операциялар/Колдоо.

15) Ишке ашыруунун жол картасы

1. DAG «daily CT»: Bronze→Silver→Gold→Feature Store→Train→Eval→Registry(Staging).

2. Feature Store v1 жана онлайн/оффлайн барабар сыноо.

3. Гейтс сапаты (PR-AUC/ECE/expected-cost/slice).

4. Модель реестри, карта жана WORM-релиздер архиви.

• Auto-recalibration/threshold update, онлайн SLO боюнча canary-promotion.
• Event-driven retrain дрейф боюнча; миграция үчүн dual-write v1/v2.
• Cost-дашборддор жана backfill/репликалар боюнча квоталар; multi-tenant изоляция.

• Слайддар жана auto-репортаж боюнча fairness саясаты.
• Көп региондук резиденттүүлүк (EEA/UK/BR) өзүнчө ачкычтар менен.
• Авто-ретрейн график жана окуялар боюнча, автоген документациясы пайплайндар.

16) Прод-даярдыктын чек-тизмеси

• Pipeline-as-Code в Git; CI тесттер (бирдик/интеграция/келишимдер/коопсуздук).
• Bronze/Silver/Gold жана Feature Store туруктуу; барабар fich жашыл.
• Гейтс offline өттү; модель картасы толтурулган; WORM Archive түзүлгөн.
• Canary ≥ 24 саат жашыл SLO менен; rollback жана kill-switch баскычы иштейт.
• Мониторинг Drift/ECE/expected-cost жана онлайн этикеткалар кирет.
• PII/резиденттик/DSAR/RTBF/мыйзамдуу Hold сакталат; аудит орнотулган.
• Бюджетте наркы; кэш/квота/чичелер жана репликалар боюнча лимиттер активдүү.

17) Анти-үлгүлөрү жана тобокелдиктер

Кол, "бир жолу колдонулуучу" оркестр тышкары кадамдар; жок Git-тарыхы.
Гейтсиз жана картасыз окутуу; "кол менен" жарнамаланат.
Макулдашылбаган онлайн/оффлайн чүчүкулак → өндүрүштүк айырмачылыктар.
Ignor Drift/калибрлөө/expected-cost; ROC-AUC гана "көрүнүшү үчүн".
Резиденттүүлүктүн жоктугу/PII-саясат; "чийки" ID логин.
Чексиз backfill/replies → жарылуу наркы жана SLA таасири.

18) Жыйынтык

AI пайплайндар ноутбуктардын топтому эмес, баалуулук конвейери болуп саналат. маалымат катмарларын, Feature Store жана CT/CI/CD, сапаты жана коопсуздук оюндарды кошуу, дрейф боюнча retrain автоматташтыруу, онлайн/оффлайн эквиваленттүүлүгүн жана ачык-айкын экономиканы сактоо. Ошентип, сиз базар жана убакыт боюнча масштабдуу тез, алдын ала жана комплаенттүү "маалыматтар → модель → эффект" циклин аласыз.