Los sistemas de Machine Learning deben diseñarse y desarrollarse de tal manera que sean escalables.
Como en tales sistemas de ML, lo que importa son los datos y el conocimiento que tiene, por lo que si tiene un alto conocimiento, el sistema responderá de manera excelente.
Su pregunta dice, ¿cómo se puede identificar si la máquina puede escalar o no? Lo que puede verificar es cómo su sistema responde a múltiples consultas y entradas al sistema por parte del usuario final. Si ese tiempo de respuesta es menor, su sistema es escalable y puede aumentar el número de solicitudes (sistema) en una instancia. Una vez que el sistema comienza a procesar los datos lentamente, debe comprender que el modelo inicial del sistema se ha vuelto escalable y ahora, si desea hacerlo más escalable, debe cambiar el modelo del sistema ML.
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Otro parámetro es la calidad de salida que puede verificar cuando hay múltiples entradas al mismo tiempo. Si la calidad de salida es buena y no se degrada, puede escalar el sistema aún más, pero si se degrada, debe hacer algunos cambios en el modelo ML.
Entonces, básicamente, la cantidad de entradas y la calidad de las salidas le hacen determinar si su sistema es escalable o no.
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