Parametreleri, Metrikleri ve Yapıtları Günlüğe Kaydetme

Bir çalıştırmanın içinde üç tür veri yakalarsınız: seçtiğiniz parametreler, ölçtüğünüz ölçümler ve ürettiğiniz dosyalar.

Parametre, öğrenme oranı veya ağaç derinliği gibi seçtiğiniz bir girdidir. Bir kez günlüğe kaydedin; böylece çalıştırmanın nasıl yapılandırıldığını her zaman bilin.

Elinizde tam bir yapılandırma sözlüğü mü var? Her anahtarı ve değeri, satır satır yazmak yerine tek çağrıda kaydetmek için log_params kullanın.

Ölçüm, doğruluk veya kayıp gibi modelinizin elde ettiği bir sayıdır. Çalıştırmaların daha sonra sıralanıp karşılaştırılabilmesi için onu günlüğe kaydedin.

Ölçümler eğitim sırasında değişir. Her dönemdeki kaybı günlüğe kaydetmek için bir step geçirin; MLflow da arayüzde inceleyebileceğiniz bir eğri çizer.

Ürün, bir çalıştırmanın ürettiği herhangi bir dosyadır: kaydedilmiş bir model, grafik, karmaşıklık matrisi görseli veya tahminlerden oluşan bir CSV.

Yerel bir dosyayı çalıştırmaya eklemek için log_artifact kullanın. MLflow dosyayı ürün deposuna kopyalar; böylece dosya o deneye bağlı kalır.

Temel kural şöyledir: parametre kontrol ettiğiniz bir girdidir, ölçüm ise ölçtüğünüz bir çıktıdır. İkisini de günlüğe kaydetmek, çalıştırmaları tamamen karşılaştırılabilir hâle getirir.

Bir çalıştırmayı veri sürümü veya onu kimin başlattığı gibi serbest biçimli notlarla etiketlemek için etiket ekleyin. Etiketler daha sonra aramayı çok kolaylaştırır.

Her parametre, ölçüm ve ürün etkin çalıştırmaya bağlanır. Çalıştırmayı kapattığınızda bu anlık görüntü sonsuza dek dondurulur ve daha sonra yeniden incelenebilir.

Günlüğe kaydetmek ucuz, kaybetmek acı vericidir. Önemli olabilecek her şeyi yakalayın; çünkü kaydetmediğiniz bir çalıştırmayı hiçbir zaman yeniden oluşturamazsınız.

Parametreleri ölçümlerden ayırt edebildiğinizi kontrol edelim.

Parametreleri, adımlı ölçümleri, ürünleri ve etiketleri günlüğe kaydettiniz. Artık bir çalıştırma tüm hikâyesini taşıyor ve diğerleriyle karşılaştırılmaya hazır. ✅