التسجيل التلقائي بسطر واحد من التعليمات البرمجية
اسمحوا لـMLflow بالتقاط عمليات تشغيل sklearn وPyTorch تلقائيًا.
التسجيل التلقائي بسطر واحد من التعليمات البرمجية درس مجاني في MLOps Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 4 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في MLOps Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.
التسجيل اليدوي ممل
سرعان ما يصبح استدعاء log_param وlog_metric لكل قيمة أمرًا مملًا. يلتقط MLflow معظم ذلك تلقائيًا من خلال autolog.
سطر واحد لتفعيله
أضف استدعاءً واحدًا قبل التدريب، وسيرتبط autolog بمكتبتك ليسجل المعلمات والمقاييس والنموذج بنفسه.
import mlflow
mlflow.autolog()التسجيل التلقائي في Sklearn
عند تفعيل التسجيل التلقائي لـ sklearn، يؤدي استدعاء fit إلى تسجيل معلماتك الفائقة ودرجات التدريب والمقدِّر المدرَّب دون أي شيفرة إضافية.
mlflow.sklearn.autolog()
model.fit(X_train, y_train)التسجيل التلقائي في PyTorch
في التعلّم العميق، يعمل autolog عبر PyTorch Lightning، إذ يلتقط مقاييس الحقب ونقاط الحفظ أثناء تشغيل حلقة التدريب.
mlflow.pytorch.autolog()يبدأ عمليات التشغيل نيابةً عنك
يمكن لـ autolog بدء تشغيل تلقائيًا عند استدعاء fit. ولا تحتاج حتى إلى كتلة start_run صريحة في النصوص البرمجية البسيطة.
ما الذي يسجّله
يسجّل autolog تلقائيًا المعلمات الفائقة ومقاييس التقييم والنموذج المدرَّب، وغالبًا توقيعًا يصف المدخلات والمخرجات.
الدمج بين التلقائي واليدوي
يمكن استخدام autolog والتسجيل اليدوي معًا. اترك له تسجيل الأساسيات، ثم أضف log_metric الخاص بك لنتيجة مخصصة لا يعرفها.
mlflow.autolog()
mlflow.log_metric("business_roi", roi)ضبط ما يتم تسجيله
يقبل autolog خيارات مختلفة. تتيح لك علامات مثل log_models تخطي المصنوعات الثقيلة أو كتم التحذيرات للحفاظ على خفة التشغيلات وسرعتها.
mlflow.sklearn.autolog(log_models=False)دعم العديد من المكتبات
تنطبق الفكرة نفسها على XGBoost وLightGBM وKeras وغيرها. يعرف كل تكامل كيفية استخراج المعلمات والمقاييس المناسبة نيابةً عنك.
اعرف حدوده
يتميز autolog بالسهولة، لكنه ليس سحريًا. فهو لا يسجّل أي شيء مخصص لمشروعك، لذا سجّل بنفسك مقاييس المجال والمصنوعات المهمة.
اجعل autolog هو الخيار الافتراضي
ابدأ كل مشروع بتفعيل autolog. ستحصل مجانًا على تتبّع غني، ثم أضف التسجيل اليدوي فقط عندما يقدّم قيمة حقيقية.
تحقق سريع
لنتحقق مما يتولاه autolog وما لا يتولاه.
مراجعة
فعّلتم autolog، ورأيتم أنه يسجّل المعلمات والمقاييس والنماذج مجانًا، وتعلمتم إضافة سجلات يدوية عندما لا يكفي. ✅
تعلم Python مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا
اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.
- الدورات
- 30
- الدروس
- 120
الأسئلة الشائعة
هل درس «التسجيل التلقائي بسطر واحد من التعليمات البرمجية» مجاني؟
نعم — نص درس «التسجيل التلقائي بسطر واحد من التعليمات البرمجية» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة MLOps Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «التسجيل التلقائي بسطر واحد من التعليمات البرمجية»؟
اسمحوا لـMLflow بالتقاط عمليات تشغيل sklearn وPyTorch تلقائيًا. تتمرن على MLOps Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ MLOps Academy؟
لا تُشترط خبرة سابقة. MLOps Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 4 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «التسجيل التلقائي بسطر واحد من التعليمات البرمجية»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس MLOps Academy هذا؟
نعم. كل درس في MLOps Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- تثبيت MLflow وبدء التتبع
- تسجيل المعلمات والمقاييس والنتائج
- مقارنة عمليات التشغيل في واجهة MLflow
- التسجيل التلقائي بسطر واحد من التعليمات البرمجية