تهيئة التشغيل بالمعاملات باستخدام params.yaml
اختبر المعاملات الفائقة دون تعديل الشيفرة.
تهيئة التشغيل بالمعاملات باستخدام params.yaml 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.
توقفوا عن تعديل الشيفرة لضبط الإعدادات
إن تغيير معدل التعلم عبر تعديل train.py فوضوي وصعب التتبع. لذلك يقرأ DVC الإعدادات من ملف يُسمى params.yaml بدلًا من ذلك. 🎛️
محتويات params.yaml
ملف params.yaml هو ملف YAML نصي يحتوي على المعلمات الفائقة، مجمّعة حسب المرحلة. ويصبح المكان الوحيد لتغيير إعدادات التشغيل.
train:
learning_rate: 0.01
epochs: 20
prep:
test_size: 0.2تحديد المعلمات في مرحلة
أخبروا المرحلة بالمعلمات التي تستخدمها عبر الخيار -p. عندها يراقب DVC هذه القيم بحثًا عن التغييرات، تمامًا كما يراقب تبعيات الملفات.
dvc stage add -n train \
-p train.learning_rate,train.epochs \
-d data/prepared python train.pyقراءة المعلمات في Python
في البرنامج النصي، حمّلوا ملف YAML واستخرجوا القيم التي تحتاجون إليها. وتظل الشيفرة عامة، بينما توجد الأرقام في params.yaml.
import yaml
p = yaml.safe_load(open("params.yaml"))
lr = p["train"]["learning_rate"]غيّروا قيمة وأعيدوا التشغيل
عدّلوا إحدى المعلمات وشغّلوا dvc repro. يكتشف DVC تغيّر القيمة ويعيد تشغيل المراحل التي أعلنت عن استخدام تلك المعلمة فقط.
تجاوز المعلمات من CLI
يمكنكم تجاوز قيمة لتشغيل واحد دون تعديل الملف باستخدام dvc exp run --set-param. وهذا مناسب لاختبارات «ماذا لو» السريعة.
dvc exp run --set-param train.epochs=50إجراء مسح باستخدام التجارب
تتيح لكم التجارب في DVC وضع العديد من مجموعات المعلمات في قائمة الانتظار دفعةً واحدة، بحيث يمكنكم مسح شبكة من القيم دون لمس الشيفرة.
dvc exp run --set-param train.learning_rate=0.001
dvc exp run --set-param train.learning_rate=0.1مقارنة عمليات التشغيل في جدول
شغّلوا dvc exp show لعرض معلمات كل تجربة ومقاييسها جنبًا إلى جنب. وسيصبح العثور على أفضل مجموعة مسألة نظرة سريعة.
dvc exp showإقران المعلمات بالمقاييس
حدّدوا درجات المخرجات باعتبارها مقاييس حتى يربط DVC كل مجموعة معلمات بنتيجتها. وعندها يصبح الضبط علاقة واضحة بين السبب والنتيجة.
توجد المعلمات في Git أيضًا
بما أن params.yaml ملف نصي، يُسجَّل كل تغيير في الضبط ضمن سجل Git. وستعرفون دائمًا الإعدادات التي أنتجت كل نموذج.
عمليات مسح قابلة لإعادة الإنتاج
عند حفظ المعلمات في ملف والمخرجات كمقاييس، يستطيع أي شخص إعادة تشغيل المسح نفسه تمامًا والحصول على الأرقام نفسها. هذه هي قابلية إعادة الإنتاج الحقيقية.
تحقق سريع
تذكّروا كيف تؤدي المعلمات إلى إعادة التشغيل.
مراجعة: عمليات التشغيل المعلَّمة بالمعلمات
نقلتم الإعدادات إلى params.yaml، وحددتموها لكل مرحلة، ومسحتم القيم باستخدام التجارب. وأصبح الضبط الآن دون تعديل للشيفرة وقابلًا لإعادة الإنتاج. 🧪
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 «تهيئة التشغيل بالمعاملات باستخدام params.yaml» مجاني؟
نعم — نص درس «تهيئة التشغيل بالمعاملات باستخدام params.yaml» 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 «تهيئة التشغيل بالمعاملات باستخدام params.yaml»؟
اختبر المعاملات الفائقة دون تعديل الشيفرة. 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 «تهيئة التشغيل بالمعاملات باستخدام params.yaml»؟
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
- المراحل: الإدخال والإعداد والتدريب والتقييم
- تحديد مسار باستخدام مراحل DVC
- تخزين الخطوات غير المتغيرة مؤقتاً وتجاوزها
- تهيئة التشغيل بالمعاملات باستخدام params.yaml