Bir Bento Oluşturup Kapsayıcılaştırın
Kodu, modeli ve bağımlılıkları dağıtılabilir bir Bento içinde paketleyin.
Bir Bento Oluşturup Kapsayıcılaştırın, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps 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, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bento Nedir
Bir Bento, BentoML'nin oluşturduğu dağıtılabilir pakettir. Hizmet kodunuzu, modeli ve tam bağımlılıklarını tek bir arşivde toplar. 📦
bentofile
Derlemeyi bir bentofile.yaml içinde tanımlarsınız. Bu dosya, hizmet giriş noktasını belirtir ve nelerin dahil edileceğini listeler.
service: "service:svc"Dosyalarınızı Dahil Edin
BentoML'ye hangi kaynak dosyalarının pakete ekleneceğini söylersiniz. include anahtarı, yalnızca ihtiyacınız olan kodun gönderilmesi için dosya kalıplarını kabul eder.
include:
- "*.py"Python Paketlerini Sabitleyin
Bağımlılıklar doğrudan bentofile içinde bulunur. python altında paketleri listelersiniz; böylece derleme bunları paket içinde çözümler.
python:
packages:
- scikit-learnBento'yu Derleyin
Tek bir komut her şeyi bir araya getirir. bentoml build, bentofile dosyasını okur ve deponuzda sürümlendirilmiş bir Bento oluşturur.
bentoml buildBentolarınızı Listeleyin
Derlenen Bentolar modellerinizin yanında görünür. Her birini adı ve sürüm etiketiyle görmek için bentoml list komutunu çalıştırın.
bentoml listKapsayıcılaştırma Neden Gerekli
Bir Bento'nun hâlâ bir çalışma ortamına ihtiyacı vardır. Onu bir Docker imajına dönüştürmek, her makinede veya bulutta aynı şekilde çalışmasını sağlar. 🐳
Tek Komutla İmaj Oluşturun
BentoML, Dockerfile'ı sizin için yazar. bentoml containerize, bir Bento etiketi alır ve çalıştırılmaya hazır bir imaj oluşturur.
bentoml containerize iris_classifier:latestKapsayıcıyı Çalıştırın
Artık bu normal bir imajdır. docker run ile başlatabilir, isteklerin içerideki hizmete ulaşması için bağlantı noktasını eşleyebilirsiniz.
docker run -p 3000:3000 iris_classifier:latestHer Yerde Dağıtın
Bu imaj, dağıtılabilir yapıtınızdır. Onu bir kayıt deposuna gönderdiğinizde herhangi bir bulut çalışma ortamı veya Kubernetes kümesi imajı çekip sunabilir. 🚀
Docker Temel İmajını Belirleyin
İmajınızın altındaki çalışma ortamını denetleyebilirsiniz. bentofile içindeki docker bölümü, bir Python sürümü veya temel imaj seçmenizi sağlar.
docker:
python_version: "3.11"Hızlı Kontrol
bentoml build komutunu çalıştırdınız ve bir Bento elde ettiniz. bentoml containerize bunun üzerine ne ekler?
Özet
Bir bentofile tanımladınız, kodu ve bağımlılıkları paketlemek için bentoml build komutunu çalıştırdınız, ardından bunu herhangi bir buluta gönderilmeye hazır bir Docker imajına dönüştürdünüz. Baştan sona tamamlandı! 🙌
Sıkça Sorulan Sorular
“Bir Bento Oluşturup Kapsayıcılaştırın” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Bir Bento Oluşturup Kapsayıcılaştırın” 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.
“Bir Bento Oluşturup Kapsayıcılaştırın” dersinde ne öğreneceğim?
Kodu, modeli ve bağımlılıkları dağıtılabilir bir Bento içinde paketleyin. 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 4. dersidir.
“Bir Bento Oluşturup Kapsayıcılaştırın” 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
- Bir Modeli Bento Mağazasına Kaydedin
- Bir Hizmet ve API'sini Tanımlayın
- Uyarlamalı Mikro Toplu İşlemeyi Etkinleştirin
- Bir Bento Oluşturup Kapsayıcılaştırın