0Pricing
Deep Learning Academy · Ders

Weights & Biases ile Deneyleri İzleme

Ölçümleri, yapılandırmaları ve yapıtları kaydedin.

Weights & Biases ile Deneyleri İzleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 1. 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.

Deneyleri Neden İzlemelisiniz

Bir modeli küçük değişikliklerle onlarca kez çalıştıracaksınız. Kayıtlar olmadan neyin işe yaradığını unutursunuz. Deney izleme, ilerlemenin hiçbir zaman kaybolmaması için her çalışmayı kaydeder. 📊

Weights & Biases ile Tanışın

Weights and Biases, genellikle wandb olarak yazılır; her eğitim çalışmasının ölçümlerini, ayarlarını ve çıktılarını tek bir panoda kaydeden popüler bir araçtır.

pip install wandb

Bir Çalışma Başlatın

Tek bir çağrı, izlenen yeni bir oturum açar. wandb.init, projenizi adlandırarak her çalışmanın kolay karşılaştırma için aynı yerde toplanmasını sağlar.

import wandb
wandb.init(project="mnist-cnn")

Yapılandırmanızı Kaydedin

Öğrenme oranı ve yığın boyutu gibi, bir çalışmayı şekillendiren ayarları kaydedin. Bu yapılandırmayı saklamak, her sonucu tam olarak hangi tarifin oluşturduğuna bağlamanızı sağlar.

wandb.config.update({"lr": 0.001, "batch_size": 32})

Her Adımda Ölçümleri Kaydedin

Döngünüzün içinde önem verdiğiniz sayıları gönderin. wandb.log, kaybı ve doğruluğu kaydederek bunların zaman içinde canlı eğriler olarak çizilmesini sağlar.

wandb.log({"loss": loss.item(), "acc": acc})

Canlı Panolar

Kaydedilen her sayı bir web panosuna aktarılır. Eğitim eğrilerinin gerçek zamanlı güncellenmesini izler ve saatler boşa gitmeden önce kontrolden çıkan bir çalışmayı fark edersiniz.

Çalışmaları Yan Yana Karşılaştırın

Asıl güç karşılaştırmadadır. Birçok çalışmayı üst üste getirdiğinizde pano, doğruluğunuzu gerçekten hangi hiperparametrelerin yükselttiğini gösterir.

Yapay Ürünleri Kaydedin

Sayıların yanı sıra dosyaları da saklayabilirsiniz. Eğitilmiş bir kontrol noktasını yapay ürün olarak kaydetmek, tam ağırlıkları onları oluşturan çalışmayla eşleştirir.

wandb.save("model.pt")

Temiz Bir Şekilde Bitirin

Eğitim sona erdiğinde, tüm verilerin sunucuya aktarılması için oturumu kapatın. wandb.finish çağrısı çalışmayı tamamlandı olarak işaretler ve incelenmeye hazır hale getirir.

wandb.finish()

Süpürmeler Sizin İçin Arama Yapar

Elle ayar yapmaktan yoruldunuz mu? Bir wandb süpürmesi, bir ayar aralığında birçok çalışma başlatır ve hangi bileşimin otomatik olarak kazandığını bildirir.

İzleme Bir Ekip Alışkanlığıdır

Kaydedilen çalışmalar ortak bir geçmiş oluşturur. Ekip arkadaşlarınız aynı panoyu açıp sonuçlarınızı anında görür; böylece çalışmanız yeniden üretilebilir ve güvenilir hale gelir.

Hızlı Kontrol

Eğitim sırasında kayıp gibi ölçümleri hangi çağrı kaydeder?

Özet

Çalışmaları wandb ile izlemeyi öğrendiniz: bir projeyi init ile başlatın, yapılandırmayı ve ölçümleri kaydedin, yapay ürünleri saklayın ve bitirin. Artık her deney kayıt altında. 🎉

Sıkça Sorulan Sorular

“Weights & Biases ile Deneyleri İzleme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Weights & Biases ile Deneyleri İzleme” 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.

“Weights & Biases ile Deneyleri İzleme” dersinde ne öğreneceğim?

Ölçümleri, yapılandırmaları ve yapıtları kaydedin. 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 1. dersidir.

“Weights & Biases ile Deneyleri İzleme” 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

  1. Weights & Biases ile Deneyleri İzleme
  2. Verileri ve Modelleri Sürümlendirme
  3. Veri ve Model Kaymasını Algılama
  4. Yeniden Eğitim Pipeline'larını Otomatikleştirme
← Deep Learning Academy Sayfasına Dön