حفظ إعدادات التشغيل كاملة
احفظ البيئة والإعدادات لجعل التشغيل قابلاً لإعادة الإنتاج بالكامل.
حفظ إعدادات التشغيل كاملة 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.
الإصدارات المثبتة ليست سوى نصف القصة
ثبّتّم الحزم والبذور، لكن للتشغيل أيضًا إعدادات مثل معدل التعلم وحجم الدفعة. سجّلوا إعدادات التشغيل كاملةً أيضًا. 🗂️
توقف عن تضمين القيم مباشرةً في الكود
الأرقام المدفونة داخل الكود غير مرئية لاحقًا. انقلوا كل إعداد قابل للضبط إلى config واحد يمكنكم قراءته بنظرة واحدة.
ملف إعداد YAML
يحتوي config.yaml الصغير على معلماتكم الفائقة بنص واضح وسهل القراءة، ويعيش بجوار الكود مباشرةً.
lr: 0.001
batch_size: 32
epochs: 10
seed: 42تحميله في Python
اقرؤوا الملف مرة واحدة عند بدء التشغيل باستخدام yaml.safe_load، ثم مرّروا القيم إلى كود التدريب.
import yaml
cfg = yaml.safe_load(open('config.yaml'))سجّل إصدار الكود
لا يكفي الإعداد إذا تغيّر الكود. سجّلوا git commit الدقيق حتى تعرفوا أي كود أنتج التشغيل.
git rev-parse HEADسجّل البيئة
احفظوا لقطة pip freeze مع كل تشغيل حتى تعرفوا بدقة إصدارات المكتبات التي كانت مثبتة.
pip freeze > run_env.txtسجّل إصدار البيانات كلقطة
يعطي الكود نفسه على بيانات مختلفة نماذج مختلفة، لذا سجّلوا إصدار البيانات أو التجزئة التي زوّدت هذا التشغيل بالبيانات.
سجّل الإعداد في MLflow
تخزّن أدوات مثل MLflow إعداداتكم بوصفها params قابلة للبحث، فتربط الإعداد مباشرةً بمقاييس التشغيل.
mlflow.log_params(cfg)التجاوز من سطر الأوامر
تتيح أدوات مثل Hydra تعديل أي قيمة في الإعداد من سطر الأوامر دون تحرير الملف إطلاقًا.
python train.py lr=0.01 epochs=20اجمع مصنوعات التشغيل
خزّنوا الإعداد والبيئة والإيداع والبذرة معًا في سجل تشغيل واحد. وهذه الحزمة هي ما يتيح لكم إعادة إنشاء النتيجة.
اختبار قابلية إعادة الإنتاج
الاختبار الحقيقي هو: سلّموا سجل التشغيل إلى أحد أعضاء الفريق، فَيحصل على النموذج نفسه. وإن لم يحدث ذلك، فهناك شيء لم يُسجّل.
تحقق سريع
حفظتم الإعداد والبذرة، لكن إعادة التشغيل ما زالت مختلفة. ما العنصر الأكثر احتمالًا أن يكون مفقودًا؟
مراجعة
تسجّلون الآن إعدادات التشغيل كاملةً: المعلمات الفائقة، وإيداع git، والبيئة، وإصدار البيانات، والبذرة، بحيث يمكن إعادة إنشاء أي تشغيل بسلاسة. 📦
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 «حفظ إعدادات التشغيل كاملة» مجاني؟
نعم — نص درس «حفظ إعدادات التشغيل كاملة» 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 «حفظ إعدادات التشغيل كاملة»؟
احفظ البيئة والإعدادات لجعل التشغيل قابلاً لإعادة الإنتاج بالكامل. 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 «حفظ إعدادات التشغيل كاملة»؟
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 الاعتماديات باستخدام requirements.txt
- عزل المشاريع باستخدام البيئات الافتراضية
- تهيئة العشوائية لتشغيلات قابلة للتكرار
- حفظ إعدادات التشغيل كاملة