Bir Hizmet ve API'sini Tanımlayın
Çalıştırıcıları türü belirtilmiş bir hizmet uç noktası üzerinden sunun.
Bir Hizmet ve API'sini Tanımlayın, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. 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.
Service Nedir
BentoML'de bir Service, dağıttığınız birimdir. Modelinizi sarar ve istemcilerin çağırabileceği bir veya daha fazla API uç noktası sunar. 🛎️
Runner Modeli Çalıştırır
Bir runner, kaydedilmiş modelin BentoML tarafından iyileştirilmiş sarmalayıcısıdır. Çıkarımı kendi çalışanında gerçekleştirerek API'nin duyarlı kalmasını sağlar.
runner = bentoml.sklearn.get("iris_clf:latest").to_runner()Service Oluşturun
Bir hizmeti adlandırıp runner'larını geçirerek oluşturursunuz. Service nesnesi, BentoML'nin sunduğu ve ölçeklediği nesnedir.
svc = bentoml.Service("iris_classifier", runners=[runner])Bir Uç Nokta Ekleyin
@svc.api dekoratörüyle bir işlevi API olarak sunarsınız. Bu işlev, çağrılabilir bir HTTP rotasına dönüşür.
@svc.api(input=..., output=...)
def classify(data):
...Girdi ve Çıktıyı Bildirin
BentoML'nin doğrulama ve serileştirme yapabilmesi için tür belirtilmiş IO tanımlayıcıları ayarlarsınız. NumpyNdarray, diziler beklemesi ve döndürmesi gerektiğini belirtir.
from bentoml.io import NumpyNdarrayİçeride Runner'ı Çağırın
API işlevinin içinde modele runner üzerinden erişirsiniz. run kullanmak, girdiyi model çalışanına gönderir ve sonucu döndürür.
result = runner.predict.run(data)
return resultservice.py Dosyasına Koyun
BentoML, kural gereği kodunuzu belirli bir dosyada arar. Hizmeti projenizin kök dizinindeki service.py dosyasına yerleştirin.
Yerel Olarak Sunun
Tek bir komut geliştirme sunucusunu başlatır. bentoml serve, dosyayı ve svc nesnesini gösterir, ardından değişiklikleri izler.
bentoml serve service:svc --reloadSözlükler İçin JSON Kullanın
Her API dizilerle iletişim kurmaz. İstemcileriniz sözlük gönderip bekliyorsa tanımlayıcıyı JSON olarak değiştirin.
from bentoml.io import JSONYerleşik Swagger Belgeleri
Çalışmaya başladıktan sonra BentoML, her uç noktayı tarayıcıda test edebilmeniz için kök URL'de etkileşimli Swagger belgeleri sunar. 🎉
Bir curl Çağrısıyla Test Edin
Canlı uç noktaya terminalinizden erişebilirsiniz. Hızlı bir curl POST isteği örnek girdiyi gönderir ve döndürdüğü tahmini gösterir.
curl -X POST localhost:3000/classify -d "[[5.1,3.5,1.4,0.2]]"Hızlı Kontrol
Modelinizi bir API işlevinin içinden çağırmak istiyorsunuz. Kullanmanız gereken doğru sarmalayıcı nedir?
Özet
Bir çalıştırıcıyı Service'e dönüştürdünüz, tür tanımlı IO ile bir @svc.api uç noktası açtınız, bunu service.py içine yerleştirdiniz ve yerleşik belgelerle sundunuz. Canlı API hazır! 🙌
Sıkça Sorulan Sorular
“Bir Hizmet ve API'sini Tanımlayın” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Bir Hizmet ve API'sini Tanımlayın” 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 Hizmet ve API'sini Tanımlayın” dersinde ne öğreneceğim?
Çalıştırıcıları türü belirtilmiş bir hizmet uç noktası üzerinden sunun. 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 2. dersidir.
“Bir Hizmet ve API'sini Tanımlayın” 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