कोई एंडपॉइंट क्यों नहीं है
मॉडल, रनटाइम और विश्लेषण सभी ब्राउज़र में डाउनलोड होते हैं और वहीं चलते हैं। यह एक परिनियोजन विकल्प नहीं है जिसे फ़्लैग के साथ उलटा किया जा सके; यह संपूर्ण वास्तुकला है, और यही कारण है कि एक छवि कभी भी उस डिवाइस को नहीं छोड़ती है जिस पर इसकी जाँच की जाती है।
एक API इसे उलट देता है। कोई किसी सर्वर पर एक छवि भेजता है, सर्वर इसे स्कोर करता है और एक नंबर वापस भेजता है, और छवि अब किसी और के नियंत्रित बुनियादी ढांचे पर मौजूद है, चाहे कितनी भी संक्षेप में और कितनी भी अच्छी नीयत क्यों न हो।
एक ऐसे टूल के लिए जिसका पूरा प्रस्ताव यह है कि कुछ भी अपलोड नहीं किया जाता है, अपलोड एंडपॉइंट की पेशकश करना उत्पाद का अपने आप से खंडन करना होगा। इसलिए यह पृष्ठ किसी रोडमैप का वर्णन नहीं करता है; यह एक सीमा का वर्णन करता है और इसके बारे में क्या करना है, यह बताता है।
इसे स्पष्ट रूप से कहना उचित है क्योंकि इसका विकल्प बदतर है। एक ऐसा पृष्ठ जो एक ऐसे एंडपॉइंट का संकेत देता है जो मौजूद नहीं है, एक इंजीनियर की दोपहर को बर्बाद कर देता है, और इस साइट पर मूल्य निर्धारण पृष्ठ पहले ही बता चुका है कि कोई भुगतान किया गया टियर और कोई API नहीं है।
स्वचालन वास्तव में किसके लिए है
एंडपॉइंट तक पहुँचने से पहले नौकरी के बारे में सटीक होना उचित है, क्योंकि इच्छित स्वचालन का एक अच्छा हिस्सा किसी अन्य तरीके से बेहतर हल किया जाता है।
| एक सेवा की आवश्यकता है | ब्राउज़र टूल काम करता है | मानव कदम बेहतर है | |
|---|---|---|---|
| बड़े पैमाने पर उपयोगकर्ता अपलोड की स्क्रीनिंग | Yes मात्रा और विलंबता | No | No |
| आपूर्तिकर्ता डिलीवरी की जाँच करना | No | Yes 25 का एक बैच इसे कवर करता है | Partly |
| दावा बंडल की समीक्षा करना | No | Yes प्रति सबमिशन एक बैच | Yes निर्णय ही काम है |
| अपनी खुद की साइट का ऑडिट करना | Partly केवल अगर बहुत विशाल हो | Yes निकालें और बैच करें | No |
उन चार पंक्तियों में से तीन एक व्यक्ति द्वारा बैच चलाने से संतुष्ट होती हैं, जो किसी भी कोड को लिखने से पहले स्थापित करने लायक है। पहली पंक्ति वास्तव में अलग है, और यह वह है जिसे होस्टेड सेवा की आवश्यकता है।
यदि आपको वास्तव में स्वचालन की आवश्यकता है
तीन ईमानदार रास्ते हैं, और प्रत्येक कुछ अलग व्यापार करता है। अन्यथा नाटक करना किसी की मदद नहीं करता है।
| विकल्प | व्यापार | उपयुक्तता |
|---|---|---|
| एक व्यावसायिक API | छवियाँ आपके बुनियादी ढांचे को छोड़ देती हैं | उच्च मात्रा, कम संवेदनशीलता |
| एक ओपन मॉडल को खुद होस्ट करें | इंजीनियरिंग और हार्डवेयर समय | संवेदनशील डेटा, इन-हाउस क्षमता |
| इसे अपने नियंत्रित ब्राउज़र में चलाएं | अजीब लेकिन निजी | मध्यम वॉल्यूम, सख्त गोपनीयता |
| स्क्रीनिंग के बजाय सैंपल लेना | कवरेज आंशिक है | अधिकांश वास्तविक कार्यभार |
| एक मानव समीक्षा चरण | धीमा, बेहतर निर्णय | किसी व्यक्ति को प्रभावित करने वाली कोई भी चीज़ |
तीसरी पंक्ति स्पष्टीकरण की हकदार है क्योंकि इसका कम उपयोग किया जाता है। आपकी अपनी मशीन पर चलने वाला एक हेडलेस ब्राउज़र, जो किसी ऐसे पेज को चलाता है जो स्थानीय स्तर पर विश्लेषण करता है, बिना किसी इमेज को कहीं भी भेजे ऑटोमेट करने का एक वैध तरीका है। यह साधारण है और काम करता है।
चौथी पंक्ति वह है जिसे अधिकांश टीमों को चुनना चाहिए और शायद ही कभी विचार करना चाहिए। हर इमेज की स्क्रीनिंग करना महंगा है और आमतौर पर अनावश्यक है; दस प्रतिशत का नमूना लेना, साथ ही किसी ऐसे स्रोत से सब कुछ जिसने पहले एक समस्या पैदा की है, लागत के एक अंश पर सबसे महत्वपूर्ण चीज़ों को पकड़ लेता है।
यदि आप सेल्फ-हॉस्ट करते हैं
यह लोगों के अनुमान से अधिक प्राप्त करने योग्य है, क्योंकि इस क्षेत्र में अनुसंधान मॉडल काफी हद तक सार्वजनिक हैं। अनुमत लाइसेंस के साथ प्रकाशित चेकपॉइंट, एक इन्फेरेंस रनटाइम और एक मामूली सर्वर व्यावसायिक सेवा द्वारा बेची जाने वाली चीज़ों की अधिकांश नकल करेगा।
आप जिस चीज़ को अपनाते हैं वह मॉडल के आसपास की हर चीज़ है। जैसे-जैसे जनरेटर बदलते हैं, इसे वर्तमान रखना, अपनी खुद की सामग्री के लिए एक थ्रेशोल्ड को कैलिब्रेट करना, अपनी खुद की फॉल्स पॉजिटिव दर को मापना, और किसी ऐसे व्यक्ति का होना जो चुनौती दिए जाने पर परिणाम की व्याख्या कर सके।
वह अंतिम बिंदु छिपी हुई लागत है। कोई ऐसी डिटेक्शन क्षमता जिसे संगठन में कोई भी बचाव करने के लिए पर्याप्त रूप से नहीं समझता है, पहली बार उस पर आधारित निर्णय पर सवाल उठाए जाने पर एक दायित्व बन जाती है, और वह सवाल आखिरकार हमेशा आता है।
आप जो भी बनाएं, इसे इसमें शामिल करें
दो डिज़ाइन निर्णय इस बात से अधिक मायने रखते हैं कि आप किस मॉडल का उपयोग करते हैं, और दोनों इस बारे में हैं कि स्कोर के बाद क्या होता है।
किसी स्कोर को कभी भी किसी व्यक्ति के बारे में स्वचालित रूप से निर्णय न लेने दें। फ़्लैग को किसी इंसान के पास भेजें, मॉडल के कहने के बजाय इंसान ने जो तय किया उसे रिकॉर्ड करें, और सुनिश्चित करें कि प्रभावित होने वाले व्यक्ति को बताया जा सके कि किसी चीज़ पर सवाल क्यों उठाया गया था।
और स्कोर नहीं, परिणामों को स्टोर करें। नामित उपयोगकर्ताओं या आपूर्तिकर्ताओं से जुड़े नंबरों का एक खोजने योग्य इतिहास एक प्रोफाइलिंग रिकॉर्ड है जिसे अपने स्वयं के औचित्य की आवश्यकता होगी, कोई परिचालन मूल्य नहीं जोड़ता है, और जैसे ही कोई अपने डेटा का अनुरोध करता है, एक समस्या बन जाता है।
एक यथार्थवादी शुरुआती बिंदु
ऑटोमेशन चाहने वाले यहाँ आने वाली अधिकांश टीमों के लिए, समझदार पहले संस्करण में बिल्कुल भी इंजीनियरिंग शामिल नहीं है। एक व्यक्ति, आने वाली प्रत्येक सबमिशन के लिए एक बैच, और उन्होंने जो पाया उसके बारे में फ़ाइल में एक नोट।
यह एक सप्ताह के भीतर कुछ मूल्यवान उत्पन्न करता है: इस बात की समझ कि आपकी अपनी सामग्री क्या स्कोर करती है। शुरुआत में लगभग किसी के पास यह नहीं होता है, और इसके बिना आपके द्वारा कोड में सेट किया गया कोई भी थ्रेशोल्ड एक ऐसे वितरण के बारे में अनुमान होता है जिसे आपने कभी नहीं मापा है।
एक बार जब आप जान जाते हैं कि आपकी इमेज कहाँ बैठती हैं, तो ऑटोमेशन का मामला सैद्धांतिक के बजाय ठोस हो जाता है। आप जान जाएंगे कि एक सप्ताह में कितनी सबमिशन वास्तव में देखने लायक हैं, और अक्सर जवाब इंजीनियरिंग को अनावश्यक बना देता है।
जहाँ ऐसा नहीं होता है, आप कम से कम किसी प्रकाशित बेसलाइन के बजाय एक मापी गई बेसलाइन के विरुद्ध ऑटोमेट कर रहे होंगे, जो एक ऐसे नियंत्रण के बीच का अंतर है जो आपके डेटा पर काम करता है और एक ऐसे नियंत्रण के बीच है जो किसी और के बेंचमार्क पर काम करता है।
कुछ भी बनाने से पहले क्या मापें
तीन संख्याएं एक अस्पष्ट इरादे को एक विशिष्टता में बदल देती हैं, और तीनों एक पखवाड़े तक हाथों से बैच चलाने से आती हैं।
आपकी अपनी सामग्री का वितरण: आपके सामान्य स्रोतों से वास्तविक इमेज वास्तव में कहाँ उतरती हैं। लगभग हर टीम आश्चर्यचकित होती है, आमतौर पर इसलिए क्योंकि उनके इनपुट उनकी तुलना में अधिक संसाधित होते हैं जो उन्हें एहसास हुआ था।
आपकी अपनी फॉल्स पॉजिटिव दर: जब कोई जांच करता है तो कितनी बार कोई फ़्लैग साधारण प्रोसेसिंग निकला। यह वह संख्या है जो तय करती है कि कोई नियंत्रण वास्तविक लोगों पर उपयोग करने योग्य है या नहीं, और यह किसी विक्रेता पृष्ठ पर कभी भी संख्या नहीं होती है।
वह वॉल्यूम जिसे वास्तव में फ़्लैग किया जाएगा: एक सप्ताह में कितने आइटमों को किसी इंसान को देखने की आवश्यकता होगी। यदि वह संख्या छोटी है, तो आप जिस ऑटोमेशन की योजना बना रहे थे वह एक स्प्रेडशीट और एक आदत है।