تسجيل المعلمات والمقاييس والنتائج
التقطوا المعلمات الفائقة والنتائج والملفات لكل عملية تشغيل.
تسجيل المعلمات والمقاييس والنتائج درس مجاني في MLOps Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 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.
ثلاثة أشياء لتسجيلها
تلتقط داخل عملية التشغيل ثلاثة أنواع من البيانات: المعلمات التي اخترتها، والمقاييس التي قستها، والملفات التي أنتجتها.
سجّل معلمة
المعلمة هي مدخلة اخترتها، مثل معدل التعلّم أو عمق الشجرة. سجّلها مرة واحدة حتى تعرف دائمًا كيفية إعداد عملية التشغيل.
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)سجّل عدة معلمات دفعة واحدة
هل لديك قاموس إعدادات كامل؟ استخدم log_params لتسجيل كل مفتاح وقيمة في استدعاء واحد بدلًا من كتابتها سطرًا تلو الآخر.
mlflow.log_params({"max_depth": 6, "n_estimators": 200})سجّل مقياسًا
المقياس هو رقم حققه نموذجك، مثل الدقة أو الخسارة. سجّله حتى يمكن ترتيب عمليات التشغيل ومقارنتها لاحقًا.
mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)يمكن أن تتضمن المقاييس خطوات
تتغير المقاييس أثناء التدريب. مرّر step لتسجيل الخسارة عند كل حقبة، وسيرسم MLflow منحنى يمكنك فحصه في الواجهة.
for epoch in range(10):
mlflow.log_metric("loss", loss, step=epoch)ما هو المنتج؟
المنتج هو أي ملف تنتجه عملية تشغيل: نموذج محفوظ، أو مخطط، أو صورة لمصفوفة الالتباس، أو ملف CSV للتنبؤات.
سجّل منتجًا
استخدم log_artifact لإرفاق ملف محلي بعملية التشغيل. ينسخه MLflow إلى مخزن المنتجات، فيبقى مرتبطًا بتلك التجربة.
mlflow.log_artifact("confusion_matrix.png")المعلمات مقابل المقاييس
القاعدة العامة: المعلمة مدخلة تتحكم فيها، أما المقياس فهو مخرج تقيسه. ويجعل تسجيل كليهما عمليات التشغيل قابلة للمقارنة بالكامل.
أضف وسومًا إلى عمليات التشغيل
أضف وسمًا لوصف عملية تشغيل بملاحظات حرة، مثل إصدار البيانات أو الشخص الذي شغّلها. تجعل الوسوم البحث لاحقًا أسهل بكثير.
mlflow.set_tag("data_version", "v3")كل شيء موجود في عملية التشغيل
ترتبط كل معلمة ومقياس ومنتج بـ عملية التشغيل النشطة. أغلق عملية التشغيل، فتتجمد تلك اللقطة إلى الأبد لتعود إليها لاحقًا.
سجّل مبكرًا وباستمرار
التسجيل رخيص، أما فقدانه فمؤلم. التقط كل شيء قد يكون مهمًا، لأنك لن تتمكن أبدًا من إعادة بناء عملية تشغيل لم تسجلها.
تحقق سريع
لنتحقق من قدرتك على التمييز بين المعلمات والمقاييس.
مراجعة
سجّلت المعلمات، والمقاييس مع الخطوات، والمنتجات، والوسوم. تحتوي عملية التشغيل الآن على قصتها الكاملة، وهي جاهزة للمقارنة مع غيرها. ✅
الأسئلة الشائعة
هل درس «تسجيل المعلمات والمقاييس والنتائج» مجاني؟
نعم — نص درس «تسجيل المعلمات والمقاييس والنتائج» 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 «تسجيل المعلمات والمقاييس والنتائج»؟
التقطوا المعلمات الفائقة والنتائج والملفات لكل عملية تشغيل. 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 2 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «تسجيل المعلمات والمقاييس والنتائج»؟
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