MLOps Academy · Ders

Birleştirmeleri Model Kalitesine Bağlayın

Yeni model daha düşük puan alırsa PR'ı engelleyin.

3. ders / 413 adım

Birleştirmeleri Model Kalitesine Bağlayın, 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.

Birleştirme Noktasında Bir Kapı

Bir kalite kapısı, yeni model yeterince iyi değilse çekme isteğinin birleştirilmesini engeller. Böylece model kalitesi bir umuda değil, kesin bir kurala dönüşür. 🚧

Kod Testleri Neden Yeterli Değildir

Kod tüm testleri geçebilir, ancak yine de daha kötü bir model üretebilir. Kullanıcıları korumak için doğruluk veya F1 gibi ölçütü ayrıca denetlemeniz gerekir.

Koruyucu Tek Bir Ölçüt Seçin

Görevinizdeki başarıyı yansıtan tek bir birincil ölçüt seçin. Aynı anda çok fazla sayıya göre kapı koymak, her PR'ı kafa karıştırıcı bir pazarlığa dönüştürür.

Açık Bir Eşik Belirleyin

Asgari kabul düzeyini, yani eşiğinizi tanımlayın. Yeni model bunun altında puan alırsa derleme başarısız olur ve birleştirme otomatik olarak engellenir.

MIN_ACCURACY = 0.85

Sabit Bir Kümede Değerlendirin

Her zaman aynı ayrılmış test kümesine göre puanlayın. Dondurulmuş bir değerlendirme kümesi, her çekme isteği ve çalıştırma arasındaki karşılaştırmaları adil kılar.

Derlemeyi Bilerek Başarısız Kılın

CI'da sıfır olmayan bir kodla çıkan bir adım işi başarısız olarak işaretler. Böylece ölçüt hedefi tutturamazsa birleştirmeyi durdurmak için bilerek hata üretirsiniz.

if acc < MIN_ACCURACY:
    raise SystemExit(f"acc {acc} below bar")

Şampiyonla Karşılaştırın

Daha akıllı bir kapı, yeni modeli üretimdeki mevcut temel çizgiyle karşılaştırır ve yalnızca sabit bir sayıya ulaşılmasını değil, gerilemelerin de birleştirilmesini engeller.

assert new_acc >= baseline_acc

Dal Koruması Bunu Zorunlu Kılar

GitHub'da CI işini dal koruması altında bir zorunlu denetim olarak işaretleyin. Böylece kapınız geçene kadar birleştirme düğmesi devre dışı kalır.

Sayıyı PR'da Gösterin

İnceleyenlerin görmesi için puanı yazdırın. Ölçütü gösteren açık bir günlük satırı veya PR yorumu, kırmızı X'i insanların güveneceği bir açıklamaya dönüştürür.

print(f"::notice::accuracy={acc:.3f}")

İncelenmiş Bir Geçersiz Kılmaya İzin Verin

Bazen küçük bir düşüş sorun değildir. Bir insanın, inceleme onayı aracılığıyla başarısız kapıyı geçersiz kılmasına izin verin; böylece kural ekibe tamamen engel olmadan yol gösterir.

Dalgalı Puanlara Karşı Korunun

Bir tohum ve kararlı bir test kümesi belirleyin; böylece aynı model aynı sayıyı üretir. Belirlenimci bir eval, kapının sırf şanssızlık yüzünden başarısız olmasını önler.

Hızlı Kontrol

Model çok zayıf olduğunda bir CI adımı birleştirmeyi gerçekten nasıl engeller?

Özet

Tek bir ölçüt seçin, bir eşik belirleyin veya temel çizgiyi aşın ve hedef tutmadığında derlemeyi başarısız kılın. İşi zorunlu olarak işaretleyin; böylece zayıf bir model hiçbir zaman sessizce birleştirilemez.

Başlamak ücretsiz

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

“Birleştirmeleri Model Kalitesine Bağlayın” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Birleştirmeleri Model Kalitesine Bağlayın” 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.

“Birleştirmeleri Model Kalitesine Bağlayın” dersinde ne öğreneceğim?

Yeni model daha düşük puan alırsa PR'ı engelleyin. 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.

“Birleştirmeleri Model Kalitesine Bağlayın” 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

  1. Modeller için CI/CD Ne Anlama Gelir
  2. Makine Öğrenimi İçin Bir GitHub Actions İş Akışı
  3. Birleştirmeleri Model Kalitesine Bağlayın
  4. Sürümde İmajı Derleyip Gönderin
← MLOps Academy Sayfasına Dön