Kanarya Dağıtımları: Önce Az Sayıda Kullanıcıya Sunun
Trafiğin küçük bir bölümünü yeni modele kaydırın.
Kanarya Dağıtımları: Önce Az Sayıda Kullanıcıya Sunun, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps 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, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Canary Nedir
Canary dağıtımı, yeni modelinizi önce gerçek trafiğin küçük bir bölümüne gönderir; böylece siz izlerken oluşabilecek zarar sınırlı kalır. 🐤
Neden Herkese Birden Sunmamalı
Tüm trafiği bir kerede yeni bir modele geçirmek, bir toplu dağıtımdır: model hatalıysa her kullanıcı bunu anında hisseder.
Bilerek Küçük Başlayın
Canary dağıtımları genellikle trafiğin %5'i civarında başlar. Bu oran gerçek sinyaller toplamak için yeterlidir, ancak kötü bir modelin kullanıcılarınızı neredeyse hiç etkilemeyeceği kadar küçüktür.
Kararlı Model ve Aday Model
Kararlı model champion, canary ise aday modeldir. İkisi de aynı gerçek istekler üzerinde karşılaştırma yapabilmeniz için aynı anda canlı çalışır.
Oranı Artırmadan Önce İzleyin
Canary kendi trafik bölümüne hizmet verirken hata oranını, gecikmeyi ve temel iş metriklerini champion ile yan yana izlersiniz.
Kademeli Olarak Artırın
Canary sağlıklı görünüyorsa payını aşamalı olarak, örneğin %5, %25, %50 ve ardından %100'e yükseltirsiniz; her seviyede kontrol etmek için duraklarsınız.
Trafiği Bölme
Bir yönlendirici veya vekil sunucu, her isteğin hangi modele gideceğine karar verir. Bu basit bölme, her yirmi çağrıdan birini canary sürümüne gönderir.
import random
def route(request, canary_pct=5):
if random.uniform(0, 100) < canary_pct:
return canary_model.predict(request)
return champion_model.predict(request)Hangi Modelin Hizmet Verdiğini Etiketleyin
Her isteği hangi modelin işlediğini günlüğe kaydedin. Her tahminde bir sürüm etiketi yoksa daha sonra hangi metriklerin hangi modele ait olduğunu belirleyemezsiniz.
log.info("prediction", extra={
"model_version": "v2-canary",
"latency_ms": latency,
})Bölümleri Karşılaştırılabilir Tutun
Aynı kişinin her zaman aynı modele gitmesi için kullanıcı kimliğinin kararlı özetine göre yönlendirin. İstek başına rastgele bölme, adil bir karşılaştırmayı zorlaştırır.
Hızla Geri Çıkın
Asıl amaç hızlıca çıkabilmektir. Canary sorun çıkarırsa trafiğini %0'a düşürürsünüz ve kullanıcılar hiçbir şey fark etmez.
Canary ve Blue-Green Karşılaştırması
Blue-green iki eksiksiz ortamı korur ve bunlar arasında geçiş yapar. Canary ise trafiği kademeli olarak yönlendirir; böylece daha hassas kontrol ve daha erken uyarı sağlar.
Kısa Kontrol
Canary'nin temelindeki fikri kontrol edelim.
Özet
Bir canary, yeni modelinizi önce çok küçük bir bölüme sunar, champion ile karşılaştırır, yalnızca sağlıklıysa oranı artırır ve sağlıklı değilse anında geri alır. ✅
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
“Kanarya Dağıtımları: Önce Az Sayıda Kullanıcıya Sunun” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Kanarya Dağıtımları: Önce Az Sayıda Kullanıcıya Sunun” 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.
“Kanarya Dağıtımları: Önce Az Sayıda Kullanıcıya Sunun” dersinde ne öğreneceğim?
Trafiğin küçük bir bölümünü yeni modele kaydırın. 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 1. dersidir.
“Kanarya Dağıtımları: Önce Az Sayıda Kullanıcıya Sunun” 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
- Kanarya Dağıtımları: Önce Az Sayıda Kullanıcıya Sunun
- Kullanıcıları Etkilemeden Gölge Trafiği Kullanın
- Otomatik Geri Alma Ölçütlerini Tanımlayın
- Argo Rollouts ile Aşamalı Teslimat