Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme
Yeni veriden yeniden dağıtılmış modele kadar.
Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Modellerin Yenilenmesi Gerekir
Kayma ortaya çıktığında modelin yeni verilerden öğrenmesi gerekir. Bunu her seferinde elle yapmak yavaş ve hataya açık olduğundan bir iş akışı oluştururuz. 🔄
İş Akışı Nedir
Yeniden eğitim iş akışı, yalnızca otomatik adımlardan oluşan bir zincirdir. Her aşama sırayla çalışır ve düğmelere basan bir insan olmadan çıktısını bir sonrakine aktarır.
Birinci Aşama: Yeni Verileri Alın
İş akışı, en güncel örnekleri alarak başlar. Bu veri alımı adımı yeni kayıtları toplar ve çalıştırmanın yeniden üretilebilir kalması için onları sürümler.
def fetch_data():
return load_latest("prod_logs")İkinci Aşama: Eğitin
Ardından iş akışı, birleştirilmiş verilerle yeni bir model eğitir. Bu eğitim adımı döngünüzü yeniden kullanır, ancak belirli bir programa göre gözetimsiz çalışır.
def train(data):
model = build_model()
return fit(model, data)Üçüncü Aşama: Değerlendirin
Modeli asla körü körüne kullanıma sunmayın. Bir değerlendirme adımı, yeni modeli ayrılmış bir küme üzerinde puanlar; böylece modelin yalnızca daha yeni değil, gerçekten daha iyi olduğunu bilirsiniz.
score = evaluate(model, test_set)Kaliteyi Koşul Olarak Kullanın
Bir modeli ancak bunu hak ediyorsa kullanıma alın. Basit bir kapı, yeni puanı canlı puanla karşılaştırır ve gerilemenin kullanıcılara ulaşmasını engeller.
if score > current_score:
deploy(model)Bir Programa Göre Tetikleyin
İş akışları çoğu zaman bir zamanlayıcıyla çalışır. Bir cron tetikleyicisi her gece veya her hafta çalışır; böylece yeniden eğitim, birinin başlatmayı hatırlamasına gerek kalmadan düzenli biçimde gerçekleşir.
0 3 * * 0 python pipeline.pyVeya Kaymayla Tetikleyin
Daha da akıllıca bir yaklaşım, izleme sisteminin iş akışını başlatmasına izin vermektir. Kayma kontrolünüz bir uyarı verdiğinde, hızlı tepki verebilmeniz için yeniden eğitimi bir olay olarak başlatır.
Yürütücüler Her Şeyi Çalıştırır
Airflow veya Prefect gibi araçlar aşamaları birbirine bağlar, başarısızlıkları yeniden dener ve neyin ne zaman çalıştığını ve başarılı olup olmadığını gösteren açık bir grafik sunar.
Döngüyü Kapatın
Dağıtılmış bir model yeni günlükler üretir, izleme sistemi kaymayı fark eder, iş akışı yeniden eğitim yapar ve daha iyi bir model kullanıma sunulur. Bu kendi kendini iyileştiren döngü, MLOps'un hedefidir.
Otomasyon Sizi Özgürleştirir
Döngü çalışırken sürekli sorun gidermeyi bırakıp geliştirmeye başlarsınız. Sistem modelleri güncel tutarken siz gerçek deneylere odaklanırsınız. 🚀
Hızlı Kontrol
Daha kötü bir modelin otomatik olarak kullanıma alınmasını ne engeller?
Özet
Yeniden eğitimi otomatikleştirmeyi öğrendiniz: verileri alın, eğitin, değerlendirin, kaliteyi koşul olarak kullanın, programa veya kaymaya göre tetikleyin ve MLOps döngüsünü kapatın. 🎉
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme” dersinde ne öğreneceğim?
Yeni veriden yeniden dağıtılmış modele kadar. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Weights & Biases ile Deneyleri İzleme
- Verileri ve Modelleri Sürümlendirme
- Veri ve Model Kaymasını Algılama
- Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme