Denetim İzleri ve Yeniden Üretilebilirlik
Geçmişteki herhangi bir tahmini istendiğinde yeniden oluşturun.
Denetim İzleri ve Yeniden Üretilebilirlik, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Denetim İzi Nedir
Denetim izi, kimin neyi ne zaman yaptığını gösteren, değiştirilmeye karşı dayanıklı bir kayıttır; böylece herhangi bir model kararının üzerinden uzun zaman geçtikten sonra bile açıklanabilmesini sağlar. 🧾
Her Tahmini Yeniden Oluşturun
Amaç basit ama katıdır: Aylar önceki bir tahmin verildiğinde, bu tahmini üreten modeli ve girdileri eksiksiz biçimde yeniden oluşturmanız gerekir.
Her Tahmini Günlüğe Kaydedin
Daha sonra denetim yapabilmek için isteği şimdi yakalayın. Her çağrıda özellikleri, çıktıyı ve model sürümünü kaydedin.
log = {"ts": now(), "model_version": "3",
"inputs": features, "prediction": y}
prediction_store.write(log)Model Sürümünü Sabitleyin
Tek başına bir tahmin denetimler için işe yaramaz. Hangi modelin yanıt verdiğini tam olarak bilmek için model sürümünü her zaman tahminin yanında saklayın.
Sürümden Derlemeye
İzlenebilirlik, bu sürümü derlemesine bağlar. Kayıt defterindeki sürüm, onu oluşturan veri ve kodu barındıran bir MLflow çalıştırmasına işaret eder.
Çalıştırmayı Yeniden Üretin
Çalıştırma kimliğiyle ortamı yeniden oluşturabilirsiniz: günlüğe kaydedilmiş işlemeyi teslim alın, sabitlenmiş verileri geri yükleyin ve eğitimi yeniden çalıştırın.
run = mlflow.get_run(run_id)
commit = run.data.tags["git_commit"]
subprocess.run(["git", "checkout", commit])Günlükleri Değiştirilemez Yapın
Düzenleyebildiğiniz bir denetim günlüğü hiçbir şeyi kanıtlamaz. Kayıtların eklenebildiği ancak sessizce değiştirilemediği yalnızca eklemeli depolamaya yazın.
Saklama Politikası Tutun
Kayıtların ne kadar süreyle tutulması gerektiğine karar verin. Düzenlemeye tabi alanlar çoğu zaman yıllarca saklama gerektirir; bu nedenle süreyi tesadüfen değil, bilinçli olarak belirleyin.
Ortamı Kaydedin
Tek başına kod yeterli değildir. Farklı bir kitaplık sürümü sonucu sessizce değiştirebileceğinden, sabitlenmiş bağımlılıkları da günlüğe kaydedin.
mlflow.log_artifact("requirements.txt")Varsayılan Olarak Denetime Hazır Olun
Püf noktası, izleri otomatik hâle getirmektir. Her çalıştırma ve istekte günlük kaydı tutulduğunda, son dakikada telaşlanmak yerine her zaman denetime hazır olursunuz. ✅
Doğrulamak İçin Yeniden Oynatın
Bir sonucu kanıtlamak için günlüğe kaydedilen girdileri yeniden oluşturulmuş modele verin. Eşleşen çıktı, izin gerçekten yeniden üretilebilir olduğunu doğrular.
Hızlı Kontrol
Eski bir tahmini yeniden oluşturmak için neleri günlüğe kaydetmeniz gerektiğini düşünün.
Özet
Denetim izlerinin her tahmini sürümüyle birlikte nasıl günlüğe kaydettiğini, değişmez biçimde yazdığını ve geçmişteki herhangi bir sonucu tamamen yeniden üretmek için izlenebilirlik kullandığını gördünüz. ✅
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
“Denetim İzleri ve Yeniden Üretilebilirlik” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Denetim İzleri ve Yeniden Üretilebilirlik” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MLOps Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Denetim İzleri ve Yeniden Üretilebilirlik” dersinde ne öğreneceğim?
Geçmişteki herhangi bir tahmini istendiğinde yeniden oluşturun. MLOps Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
MLOps Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MLOps Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Denetim İzleri ve Yeniden Üretilebilirlik” 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 MLOps Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her MLOps 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
- Veriden Modele Soy Geçmişini İzleyin
- Model Kartları Yazın
- Denetim İzleri ve Yeniden Üretilebilirlik
- Erişim Denetimi ve Uyumluluk