0Pricing
MLOps Academy · Ders

MLflow Kurulumu ve İzlemeye Başlama

İzleme sunucusunu başlatın ve kodunuzu ona yönlendirin.

MLflow Kurulumu ve İzlemeye Başlama, 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.

Neden İzleyelim?

Onlarca deney çalıştırır ve en iyi puanı hangi ayarların verdiğini unutursunuz. MLflow her çalıştırmayı kaydeder; böylece hiçbir sonuç bir daha kaybolmaz.

Kurun

MLflow yalnızca bir Python paketidir. Tek bir pip install komutu size kitaplığı, bir izleme API'sini ve çalıştırmalara göz atabileceğiniz yerleşik bir web arayüzünü sağlar.

pip install mlflow

İzleme Sunucusu

İzleme sunucusu, çalıştırmaların saklandığı yerdir. Birini yerel olarak başlatın; sunucu 5000 numaralı bağlantı noktasında bir API ve pano sunar.

mlflow server --host 127.0.0.1 --port 5000

Kodunuzu Ona Yönlendirin

set_tracking_uri ile MLflow'a sunucunun nerede olduğunu bildirin. Bundan sonra günlüğe kaydettiğiniz her çalıştırma bu sunucuya gider.

import mlflow
mlflow.set_tracking_uri("http://127.0.0.1:5000")

Çalıştırma Nedir?

Çalıştırma, eğitim kodunuzun bir kez yürütülmesidir. Seçtiğiniz parametreleri, elde ettiğiniz ölçümleri ve kaydettiğiniz dosyaları bir araya getirir.

Bir Çalıştırma Başlatın

Eğitiminizi start_run içine alın. MLflow bir çalıştırma açar, ona benzersiz bir ID verir ve blok sona erdiğinde düzgünce kapatır.

with mlflow.start_run():
    train_model()

Deneyler Çalıştırmaları Gruplar

Bir deney, ilişkili çalıştırmalar için adlandırılmış bir klasördür. Bir tane ayarlayarak, devir oranı modeli denemelerinizin dağılmak yerine birlikte tutulmasını sağlayın.

mlflow.set_experiment("churn-model")

Çalıştırmalar Nerede Saklanır?

MLflow arka planda çalıştırma üst verilerini SQLite veya Postgres veritabanı gibi bir arka uç deposuna yazar; böylece bu veriler yeniden başlatmalardan sonra da korunur.

Yerel Dosya Kipi

Henüz sunucu yok mu? MLflow yerel bir mlruns klasörüne geri döner. Hızlı testler için harikadır; ancak ekipler için paylaşılan bir sunucu daha iyidir.

Arayüzü Açın

Günlüğe kaydettiğiniz her şeye MLflow arayüzünde göz atın. Çalıştırmalarınızı sıralanabilir bir tablo olarak görmek için sunucu URL'sini bir tarayıcıda açmanız yeterlidir.

İzleme İlk Adımdır

İzleme, MLOps'un temelidir. Her çalıştırma yakalandığında modelleri güvenle karşılaştırabilir, yeniden üretebilir ve kullanıma sunabilirsiniz.

Hızlı Kontrol

Kodunuzu MLflow'a nasıl bağladığınızı kontrol edelim.

Özet

MLflow'u kurdunuz, bir izleme sunucusu başlattınız, kodunuzu ona yönlendirdiniz ve bir çalıştırma açtınız. Artık her deneyin bir yeri var. ✅

Sıkça Sorulan Sorular

“MLflow Kurulumu ve İzlemeye Başlama” dersi ücretsiz mi?

Evet — “MLflow Kurulumu ve İzlemeye Başlama” 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.

“MLflow Kurulumu ve İzlemeye Başlama” dersinde ne öğreneceğim?

İzleme sunucusunu başlatın ve kodunuzu ona yönlendirin. 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.

“MLflow Kurulumu ve İzlemeye Başlama” 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. MLflow Kurulumu ve İzlemeye Başlama
  2. Parametreleri, Metrikleri ve Yapıtları Günlüğe Kaydetme
  3. MLflow Arayüzünde Çalıştırmaları Karşılaştırma
  4. Tek Satır Kodla Otomatik Günlükleme
← MLOps Academy Sayfasına Dön