Naikkan Model Terbaik ke Produksi
Pilih pemenang dan siapkan untuk penyajian.
Naikkan Model Terbaik ke Produksi adalah pelajaran MLOps Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 2 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar MLOps Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.
Pilih yang Terbaik
Sekarang Anda memiliki beberapa versi yang terdaftar. Promosi berarti memilih versi yang benar-benar harus digunakan layanan Anda, lalu menandainya sebagai Produksi. 🏆
Tampilkan Daftar Versi
Gunakan MlflowClient untuk mengambil semua versi model agar Anda dapat membandingkannya sebelum memilih.
from mlflow import MlflowClient
client = MlflowClient()
versions = client.search_model_versions("name='churn-classifier'")Bandingkan Berdasarkan Metrik
Setiap versi terhubung kembali ke eksekusinya, sehingga Anda dapat membaca akurasi eksekusi tersebut dan memilih skor tertinggi secara terprogram.
for v in versions:
run = client.get_run(v.run_id)
print(v.version, run.data.metrics["accuracy"])Alias, Bukan Tahap
MLflow yang lebih baru menggunakan alias bernama seperti champion, bukan tahap tetap. Alias adalah penunjuk yang dapat dipindahkan ke satu versi pilihan.
Tetapkan Alias Champion
Arahkan alias champion ke versi terbaik Anda. Kode penyajian kemudian selalu dapat meminta champion dan memperoleh pilihan terbaru.
client.set_registered_model_alias(
name="churn-classifier",
alias="champion",
version="3",
)Tahap Masih Berfungsi
Pada penyiapan lama, Anda dapat memindahkan versi ke tahap Produksi. Gagasannya sama: tandai versi mana yang sedang aktif.
client.transition_model_version_stage(
name="churn-classifier",
version=3,
stage="Production",
)Arsipkan Versi Lama
Saat mempromosikan versi baru, pindahkan versi aktif sebelumnya. Dengan tahap, itu berarti Diarsipkan; dengan alias, Anda cukup mengarahkan ulang penunjuknya.
Beri Tag pada Keputusan
Tambahkan tag yang mencatat alasan versi ini menang. Rekan tim di masa mendatang akan berterima kasih atas jejak kecil ini saat mengaudit pilihan tersebut.
client.set_model_version_tag(
"churn-classifier", "3",
"approved_by", "data-team",
)Promosi Dapat Dibatalkan
Karena versi lama tetap disimpan, Anda dapat langsung mengarahkan kembali champion ke versi sebelumnya jika versi baru bermasalah. 🔁
Pemeriksaan Singkat
Apa keunggulan utama alias model seperti champion?
Penyajian Tetap Terpisah
Keuntungan besarnya: API Anda tidak pernah menyebut versi 3. API meminta champion, sehingga promosi menjadi perubahan pada registri, bukan penerapan kode.
Promosikan dengan Yakin
Bandingkan, lalu promosikan hanya versi yang mengungguli pilihan saat ini. Mengaitkan promosi dengan metrik mencegah model yang lemah masuk ke produksi.
Ringkasan: Memilih Model Aktif
Anda menampilkan daftar versi, membandingkan metrik, menetapkan alias champion, memberi tag pada alasannya, dan menjaga agar pilihan dapat dibatalkan. Itulah promosi yang aman. ✅
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Naikkan Model Terbaik ke Produksi” gratis?
Ya — teks lengkap “Naikkan Model Terbaik ke Produksi” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus MLOps Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Naikkan Model Terbaik ke Produksi”?
Pilih pemenang dan siapkan untuk penyajian. Kamu berlatih MLOps Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai MLOps Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. MLOps Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 2 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Naikkan Model Terbaik ke Produksi” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran MLOps Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Latih dan Catat ke Registry
- Naikkan Model Terbaik ke Produksi
- Sajikan Model Produksi
- Telusuri Perjalanan Pulang-Pergi Prediksi