MLOps Academy · पाठ

अपने पहले मॉडल संस्करण को पंजीकृत करें

प्रशिक्षित मॉडल को MLflow Model Registry में भेजें।

पाठ 1, कुल 4 में से13 चरण

अपने पहले मॉडल संस्करण को पंजीकृत करें, CoddyKit पर MLOps Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 1वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह MLOps Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। MLOps Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

रजिस्ट्री क्या होती है

मॉडल रजिस्ट्री आपके प्रशिक्षित मॉडलों की केंद्रीय सूची होती है। लैपटॉप पर बिखरी फ़ाइलों के बजाय हर मॉडल एक ही स्थान पर संस्करण संख्या के साथ रहता है। 📚

Runs और पंजीकृत मॉडल

MLflow का run प्रशिक्षण के एक प्रयास को दर्ज करता है। पंजीकृत मॉडल एक नामित प्रविष्टि होती है, जो आपके चुने और आगे बढ़ाने योग्य सर्वोत्तम run की ओर संकेत करती है।

पंजीकरण से पहले लॉग करें

आप किसी मॉडल को हमेशा पहले run के अंदर log करते हैं। लॉग करने से आर्टिफ़ैक्ट सुरक्षित होता है, ताकि बाद में रजिस्ट्री किसी ठोस वस्तु की ओर संकेत कर सके।

import mlflow
with mlflow.start_run():
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

एक कॉल में पंजीकरण करें

सबसे तेज़ तरीका registered_model_name तर्क का उपयोग करना है। इसे log_model में दें और MLflow आपके लिए रजिस्ट्री प्रविष्टि तथा पहला संस्करण बना देगा।

mlflow.sklearn.log_model(
    model, "model",
    registered_model_name="churn-classifier")

संस्करण 1 से शुरू होते हैं

आपका पहला पंजीकरण version 1 बन जाता है। उसी नाम के अंतर्गत हर अगला पंजीकरण संस्करण संख्या अपने-आप बढ़ा देता है, इसलिए इतिहास कभी मिटता नहीं है।

पिछले Run से पंजीकरण करें

क्या मॉडल पहले ही लॉग किया जा चुका है? mlflow.register_model के साथ उसके run URI का संदर्भ देकर बाद में भी उसे register कर सकते हैं।

mlflow.register_model(
    "runs:/<run_id>/model",
    "churn-classifier")

Runs URI

वह runs:/ URI MLflow को आर्टिफ़ैक्ट ढूँढ़ने का तरीका बताता है। इसमें run id और मॉडल लॉग करते समय उपयोग किया गया आर्टिफ़ैक्ट पथ शामिल होते हैं।

Tracking URI

अपने कोड को सही सर्वर से जोड़ने के लिए tracking URI सेट करें। इसके बिना MLflow इसके बजाय सब कुछ स्थानीय mlruns फ़ोल्डर में पंजीकृत करेगा।

mlflow.set_tracking_uri(
    "http://localhost:5000")

इसे UI में देखें

MLflow UI खोलें और Models टैब पर क्लिक करें। आपका नया मॉडल नाम वहाँ दिखाई देगा और उसके नीचे version 1 सूचीबद्ध होगा, जिसे आप देख सकते हैं।

नाम पहचानकर्ता होते हैं

fraud-detector जैसा स्पष्ट और स्थिर नाम चुनें। टीम के सदस्य और कोड इसी नाम से मॉडल लोड करते हैं, इसलिए बाद में नाम बदलने से उससे जुड़े सभी संदर्भ टूट जाते हैं।

क्लाइंट से पुष्टि करें

MlflowClient आपको कोड में पंजीकरण की पुष्टि करने देता है। मॉडल को नाम से प्राप्त करें और मौजूद संस्करणों को पढ़ें।

from mlflow import MlflowClient
c = MlflowClient()
print(c.get_registered_model("churn-classifier"))

त्वरित जाँच

आइए जाँचें कि पहला पंजीकरण किस संख्या से शुरू होता है।

इंटरैक्टिव पाठ में इसका उत्तर दें

पुनरावलोकन

आपने एक मॉडल लॉग किया, उसे रजिस्ट्री का नाम दिया और version 1 प्राप्त किया। अब आपके सर्वोत्तम मॉडल का एक ऐसा ठिकाना है जिसे टीम का कोई भी सदस्य ढूँढ़ सकता है। 🎉

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पाठ्यक्रम: 30
पाठ: 120

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “अपने पहले मॉडल संस्करण को पंजीकृत करें” पाठ निःशुल्क है?

हाँ—“अपने पहले मॉडल संस्करण को पंजीकृत करें” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और MLOps Academy पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। MLOps Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“अपने पहले मॉडल संस्करण को पंजीकृत करें” में मैं क्या सीखूँगा?

प्रशिक्षित मॉडल को MLflow Model Registry में भेजें। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ MLOps Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या MLOps Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर MLOps Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 1वाँ पाठ है।

“अपने पहले मॉडल संस्करण को पंजीकृत करें” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस MLOps Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर MLOps Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

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