Үлгілерді бейімдеп оқыту

1) Неге бейімделу керек

Әлем релиз-циклдарға қарағанда жылдам өзгеруде. Бейімделген оқыту модельге жаңа деректерге/режимдерге толық қайта құрастырусыз бейімделуге мүмкіндік береді: сапаны ұстап тұру, дрейфке реакция уақытын қысқарту және иелену құнын төмендету.

• Source, feature, label, concept.
• Жылжуды анықтау мен параметрлерді жаңарту арасындағы ең аз латенттілік.
• Бақыланатын құн және тәуекелдер (privacy/fairness/қауіпсіздік).

2) Дрейфтердің түрлері мен сигналдары

Data (covariate) drift: X үлестірімі өзгерді.
Label drift: сынып жиілігі/labeling саясаты.

Сигналдар: PSI/JS/KS фич бойынша, калибрлеу мониторингі, holdout/проксизамераларда метриктердің құлауы, адамның оверрайдтар үлесінің өсуі, шағымдарда/инциденттерде дәнекерлеу.

3) Бейімдеуді іске қосу триггерлері

Шекті: PSI> X, p-value <α, калибрлеу синхрондалмаған.
Уақытша: күнделікті/апта сайынғы/сырғымалы терезелер.
Оқиғалық: өнімнің жаңа нұсқасы, прайсинг, нарыққа шығу.
Экономикалық: cost-to-error/шығындар үлесі> лимит.

Триггерлер policy-as-code ретінде кодталады және review өтеді.

4) Бейімделген оқыту архетиптері

1. Batch re-train (терезе бойынша қайта оқыту): қарапайым және сенімді; баяу әрекет етеді.
2. Incremental/online learn: ағындағы таразыны жаңарту; бір сәтте, бірақ ұмыту қаупі.
3. Warm-start fine-tune: өткен модельді іске қосу, жаңа терезеде қосымша оқу.
4. PEFT/LoRA/Adapters (LLM/векторлар): толық FT жоқ жылдам тар жаңартулар.
5. Distillation/Teacher → Student: сәулетті/доменді ауыстырғанда білімді ауыстыру.
6. Domain adaptation/transfer: базисті мұздату + «басты» жіңішке теңшеу.
7. Meta-learning/Hypernets: үлгілер саны аз қайта оқытуды жеделдетеді.
8. Bandits/RL: ортаға жауап ретінде саясатты бейімдеу.
9. Federated learning: шикі деректерді шығарусыз дербестендіру.

5) Деректер режимдері бойынша стратегиялар

Стриминг: онлайн-оңтайландырғыштар (SGD/Адам/Adagrad), EMA таразылары, жылжымалы терезелер, анти-ұмытуға арналған rehearsal-буфер.
Микро-батчи: тұрақты mini-fit (сағат/күн), валидация бойынша early-stop.
Batch терезелері: домен бойынша rolling 7/14/30d, сирек сыныптарға арналған стратификация.
Few-shot: PEFT/Adapters, prompt-tuning, LLM үшін retrieval-ендірме.

6) Апаттық ұмытуды бақылау

Rehearsal (өткен деректердің тірек іріктемесі).
Regularization: EWC/LwF/ELR - бұрынғы маңыздылықтан қашқаны үшін айыппұл.
Distillation: Зәкірлік деректерде өткен модельге KLD.
Mixture-of-Experts/condition on context: сегменттер бойынша әртүрлі мамандар.
Freeze- & -thaw: базисті мұздату, жоғарғы қабаттарды пысықтау.

7) Дербестендіру және сегменттілік

Global + Local heads: жалпы база, сегменттегі «бастар» (өңір/арна/VIP).
Per-user adapters/embeddings: пайдаланушының жеңіл жады.
Мәтін бойынша Gating: трафиктің үздік сарапшыға роутингі (MoE/routers).
Fairness-гварды: топтардың тепе-теңдігін төмендетпеу үшін дербестендіру.

8) Active Learning (контурдағы адам)

Таңбалау сұрауының стратегиялары: максималды белгісіздік, margin/entropy, core-set, disagreement committee.
Бюджеттер мен мерзімдер: белгілеуге арналған күндік квоталар, жауаптың SLA.
Белгілеулерді қабылдау: аннотаторлардың келісімін бақылау, шағын алтын тестілер.
Циклдің тұйықталуы: жаңа нақты белгілерде дереу толық оқу.

9) Оңтайландырғыштар мен кестелерді таңдау

Онлайн: Adagrad/AdamW decay, clip-grad, EMA параметрлерімен.
Schedules: cosine restarts, one-cycle, warmup→decay.
Кесте үшін: incremental GBDT (ағаштарды жаңарту/ағаштарды қосу).
LLM үшін: төмен lr. LoRA rank тапсырма бойынша, регламент бойынша сапа дропын бақылау.

10) Бейімделуге арналған деректер

Онлайн буфер: жаңа жағымды/жағымсыз жағдайлар, сынып балансы.
Reweighting: importance weighting при covariate drift.
Hard-examples mining: маңызды қателер.
Data contracts: сұлбалар/сапа/PII бетперде - прод-ағындағыдай.

11) Бейімделу режимінде сапаны бағалау

Pre-/Post-lift: A/B немесе түсіндірілетін квази-эксперимент.
Rolling validation: уақытша сплиттер, out-of-time тест.
Guardrails: калибрлеу, toxicity/abuse, қауіпсіз сенімділік шегі.
Worst-segment tracking: орта ғана емес, нашар сегменттің мониторингі.
Staleness KPI: соңғы сәтті бейімделу сәтінен бастап уақыт.

12) MLOps: процесс және артефактілер

Model Registry: нұсқа, күні, деректер терезесі, хеш фичтер, гиперлер, артефактілер (PEFT).
Data Lineage: дереккөздерден feature store дейін; оқыту қималарын мұздату.
Pipelines: DAG для fit→eval→promote→canary→rollout, с auto-revert.
Shadow/Canary: нақты трафиктегі прод-нұсқаға қарсы салыстыру.
Observability: latency/cost, drift, fairness, safety, override-rate.
Release policy: «promote» -ді кім және қандай метриктер кезінде басады.

13) Қауіпсіздік, құпиялылық, құқықтар

PII азайту және бүркемелеу, әсіресе стриминг буферлерінде.
Privacy-preserving бейімделуі: FL/secure aggregation, DP-клиптер/сезімтал домендерге арналған шулар.
Этика: жоғары тәуекелді шешімдерде автоадаптқа тыйым салу (human-in-the-loop міндетті).
Білімді иеліктен шығару: дистилляция/орнатылатын тұзақ кілттер арқылы ағып кетуді бақылау.

14) Экономика және SLO бейімдеу

SLA жаңартулары: мысалы, TTA (time-to-adapt) ≤ дрейф кезінде 4 сағат.
Budget guardrails: GPU-сағат/тәулік лимиттері, egress/сақтау орнында cap.
Cost-aware саясаты: түнгі терезелер, сындарлы модельдер басымдығы, PEFT орнына толық FT.
Кэш/ретривер: LLM үшін - толық оқытусыз groundedness арттырамыз.

15) Антипаттерндер

«Әрқашан және барлық жерде үйрену»: бақылаусыз online-fit → құрлыққа дрейф.
rehearsal/regularization болмауы: апатты ұмыту.
Оффлайн/online eval жоқ: «көзбен» релиздері.
Шағымдарда/апелляцияларда қайта оқыту: қаскүнемдердің кері байланысты пайдалануы.
Домендерді араластыру: роутингсіз радикалды әртүрлі сегменттер үшін бірыңғай үлгі.
Нөлдік трассалану: қайта оқытылған нәрсені ойнатуға болмайды.

16) Енгізу жол картасы

1. Discovery: дрейф картасы, сегменттер, критикалық метриктер және тәуекелдер; режимін таңдаңыз (batch/online/PEFT).
2. Мониторинг: PSI/калибрлеу/бизнес-guardrails; алаңдар мен панельдер.
3. MVP-бейімдеу: rolling window + warm-start; canary + auto-revert.
4. Қауіпсіздік/priv: маскалар, қажет болған жағдайда FL/DP; логтар аудиті.
5. Active Learning: бюджетпен және SLA-мен белгілеу ілмегі.
6. Scale: сегментті бас/МоЕ, rehearsal-буферлер, дистилляция.
7. Optimization: PEFT/LoRA, cost-aware кестесі, мета-оқыту, триггерлерді автоматты түрде таңдау.

17) Автоадаптацияны қосу алдындағы чек-парақ

• Триггерлер (PSI/метриктер), табалдырықтар мен терезелер, owner және эскалация арнасы анықталған.
• offline eval және онлайн canary/shadow бар; guardrail-метрика және promote критерийлері.
• rehearsal/distillation/unutуға қарсы жүйелеу қосылды.
• Деректер/салмақтар/PEFT-дельта нұсқаланады; window snapshot сақталады.
• privacy/PII-саясаты салынған; буферлерге кіру аудиті.
• Ресурстар бюджеттері мен лимиттері; авариялық тоқтату және auto-rollback.
• Құжаттама: Model Card (жаңартылған қолданылу аймағы), runbooks оқиғалар.

18) Шағын үлгілер (псевдо-YAML/код)

Автоадаптация саясаты

yaml adapt_policy:
triggers:
- type: psi_feature; feature: device_os; threshold: 0. 2; window: 7d
- type: metric_drop; metric: auc; delta: -0. 03; window: 3d mode: warm_start_finetune method:
lora: {rank: 8, alpha: 16, lr: 2e-4, epochs: 1}
rehearsal:
buffer_days: 30 size: 200k guardrails:
min_calibration: ece<=0. 03 worst_segment_auc>=0. 78 rollout: {canary: 10%, promote_after_hours: 6, rollback_on_guardrail_fail: true}
budgets: {gpu_hours_day: 40}

Online-жаңарту (нобай)

python for batch in stream():
x,y = batch. features, batch. labels loss = model. loss(x,y) + reg_ewc(theta, theta_old, fisher, λ=0. 5)
loss. backward(); clip_grad_norm_(model. parameters(), 1. 0)
opt. step(); ema. update(model); opt. zero_grad()
if t % eval_k == 0: online_eval()

Active Learning кезегі

yaml al_queue:
strategy: "entropy"
daily_budget: 3000 sla_labeling_h: 24 golden_checks: true

19) Қорытынды

Модельдерді бейімделген оқыту - «жаттығуды қайта бастау» емес, инженерлік контур: дрейфтің детекциясы → қауіпсіз және үнемді бейімделу → сапа мен әділеттілікті тексеру → жылдам қайтару мүмкіндігі бар бақыланатын релиз. Мониторингті, PEFT/online-стратегияларды, rehearsal қарсы және қатаң guardrails біріктіру арқылы, сіз деректермен бірге сенімді өзгеретін және өлшенетін пайда әкелетін модельдер аласыз.