MLOps Academy · Ders

Çalıştırmaları params.yaml ile Parametreleştirin

Kodu düzenlemeden hiperparametre taraması yapın.

Çalıştırmaları params.yaml ile Parametreleştirin, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. 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.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

Stop Editing Code to Tune

Changing a learning rate by editing train.py is messy and hard to track. DVC reads settings from a file called params.yaml instead. 🎛️

What params.yaml Holds

The params.yaml file is plain YAML holding your hyperparameters, grouped by stage. It becomes the single place to change run settings.

train:
  learning_rate: 0.01
  epochs: 20
prep:
  test_size: 0.2

Declare Params in a Stage

Tell a stage which params it uses with the -p flag. DVC then watches those values for changes, just like file dependencies.

dvc stage add -n train \
  -p train.learning_rate,train.epochs \
  -d data/prepared python train.py

Read Params in Python

In your script, load the YAML and pull the values you need. The code stays generic while the numbers live in params.yaml.

import yaml
p = yaml.safe_load(open("params.yaml"))
lr = p["train"]["learning_rate"]

Change a Value, Re-Run

Edit a param and run dvc repro. DVC sees the value changed and re-runs only the stages that declared that param.

Override Params from the CLI

You can override a value for one run without editing the file using dvc exp run --set-param. Great for quick what-if checks.

dvc exp run --set-param train.epochs=50

Sweep with Experiments

DVC experiments let you queue many param combinations at once, so you can sweep a grid of values without touching code.

dvc exp run --set-param train.learning_rate=0.001
dvc exp run --set-param train.learning_rate=0.1

Compare Runs in a Table

Run dvc exp show to see every experiment's params and metrics side by side. Spotting the best combination becomes a glance.

dvc exp show

Pair Params with Metrics

Declare your output scores as metrics so DVC links each param set to its result. Tuning then becomes a clear cause-and-effect.

Params Live in Git Too

Because params.yaml is text, every tuning change is captured in Git history. You always know which settings produced which model.

Reproducible Sweeps

With params in a file and outputs as metrics, anyone can rerun your exact sweep and get the same numbers. That is real reproducibility.

Quick Check

Recall how params drive re-runs.

Recap: Parameterized Runs

You moved settings into params.yaml, declared them per stage, and swept values with experiments. Tuning is now code-free and reproducible. 🧪

Sıkça Sorulan Sorular

“Çalıştırmaları params.yaml ile Parametreleştirin” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Çalıştırmaları params.yaml ile Parametreleştirin” 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.

“Çalıştırmaları params.yaml ile Parametreleştirin” dersinde ne öğreneceğim?

Kodu düzenlemeden hiperparametre taraması yapın. 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 4. dersidir.

“Çalıştırmaları params.yaml ile Parametreleştirin” 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

Aşamalar: Alma, Hazırlama, Eğitim, Değerlendirme
DVC Aşamalarıyla Bir İşlem Hattı Tanımlayın
Değişmeyen Adımları Önbelleğe Alıp Atlayın
Çalıştırmaları params.yaml ile Parametreleştirin

← MLOps Academy Sayfasına Dön