実行設定をすべて記録する
環境と設定を保存し、実行を完全に再現できるようにします。
「実行設定をすべて記録する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
Pins Are Only Half the Story
You pinned packages and seeds, but a run also has knobs like learning rate and batch size. Capture the full run config too. 🗂️
Stop Hardcoding Values
Numbers buried inside code are invisible later. Pull every tunable knob into one config you can read at a glance.
A YAML Config File
A small config.yaml holds your hyperparameters in plain, readable text that lives right next to your code.
lr: 0.001
batch_size: 32
epochs: 10
seed: 42Load It in Python
Read the file once at startup with yaml.safe_load and pass the values into your training code.
import yaml
cfg = yaml.safe_load(open('config.yaml'))Capture the Code Version
Config is not enough if the code changed. Record the exact git commit so you know which code produced the run.
git rev-parse HEADCapture the Environment
Save a pip freeze snapshot with each run so you know precisely which library versions were installed.
pip freeze > run_env.txtSnapshot the Data Version
Same code on different data gives different models, so log the data version or hash that fed this run.
Log Config to MLflow
Tools like MLflow store your settings as searchable params, tying config straight to the run's metrics.
mlflow.log_params(cfg)Override From the CLI
Tools like Hydra let you tweak any config value from the command line without editing the file at all.
python train.py lr=0.01 epochs=20Bundle the Run Artifacts
Store the config, env, commit, and seed together as one run record. That bundle is what lets you rebuild a result.
The Reproducibility Test
The real test: hand your run record to a teammate and they get the same model. If not, something went uncaptured.
Quick Check
You saved your config and seed but a rerun still differs. What is most likely missing?
Recap
You now capture the full run config: hyperparameters, git commit, environment, data version, and seed, so any run rebuilds cleanly. 📦
よくある質問
「実行設定をすべて記録する」レッスンは無料ですか？
はい。「実行設定をすべて記録する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「実行設定をすべて記録する」で何を学びますか？
環境と設定を保存し、実行を完全に再現できるようにします。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「実行設定をすべて記録する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。