Bir Modeli Bento Mağazasına Kaydedin
Bir model yapıtını BentoML ile kaydedin.
Bir Modeli Bento Mağazasına Kaydedin, 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.
BentoML ile Tanışın
BentoML, modelleri, toplu işleme ve ölçekleme yerleşik olacak şekilde paketleyip sunan bir Python çatısıdır; böylece çok miktarda hazır kod yazmanız gerekmez. 🚀
Kurulumunu Yapın
Başlamak için tek bir komut yeterlidir. bentoml paketini, diğer Python paketleri gibi pip ile kurarsınız.
pip install bentomlBento Store
Bento Store, makinenizde bulunan yerel bir kayıt deposudur. Kaydettiğiniz her model, bir ad ve otomatik sürüm etiketiyle buraya yerleşir.
Önce Bir Şey Eğitin
Bir modeli kaydedebilmek için önce ona ihtiyacınız vardır. Burada bazı veriler üzerinde basit bir scikit-learn sınıflandırıcısı eğitirsiniz.
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
clf.fit(X, y)Çatı API'siyle Kaydedin
BentoML her çatı için bir yardımcı sunar. scikit-learn için, bir ad ve eğitilmiş modelle bentoml.sklearn.save_model çağrısı yaparsınız.
import bentoml
bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf)Adlar ve Etiketler
Her kayıt, iris_clf:abc123 gibi bir etiket oluşturur. İki noktanın önündeki ad aynı kalırken, sonrasındaki sürüm her kayıtta değişir.
Diğer Çatılar da Desteklenir
Aynı düzen her yerde çalışır. Modülü kullandığınız çatıya göre değiştirin; örneğin bentoml.pytorch veya bentoml.xgboost kullanabilirsiniz.
bentoml.pytorch.save_model("net", model)Modellerinizi Listeleyin
Depodaki her şeyi terminalinizden görebilirsiniz. bentoml models list komutu adları, etiketleri ve boyutları gösterir.
bentoml models listGeri Yükleyin
Kaydedilmiş bir modeli kullanmak için onu etiketiyle yüklersiniz. latest değerini geçirmek, bir karma değeri sabit kodlamadan en yeni sürümü getirir.
model = bentoml.sklearn.load_model("iris_clf:latest")Özel Üst Veriler Ekleyin
Kaydetme sırasında ek bilgiler saklayabilirsiniz. Doğruluk gibi üst veriler eklendiğinde modelle birlikte taşınır ve ekip arkadaşlarınız onun ne olduğunu bilir.
bentoml.sklearn.save_model("iris_clf", clf, metadata={"acc": 0.96})Eski Sürümleri Temizleyin
Depo zamanla dolabilir. Artık ihtiyaç duymadığınız her şeyi bentoml models delete komutu ve bir etiketle budayabilirsiniz.
bentoml models delete iris_clf:abc123Hızlı Kontrol
Aynı ad için save_model işlevini iki kez çalıştırdınız. İki kaydı birbirinden ne ayırır?
Özet
BentoML'yi kurdunuz, bir çatı yardımcısıyla modeli Bento Store'a kaydettiniz, listelediniz ve etiketiyle geri yüklediniz. Model artık yönetiliyor! 🙌
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
“Bir Modeli Bento Mağazasına Kaydedin” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Bir Modeli Bento Mağazasına Kaydedin” 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 Modeli Bento Mağazasına Kaydedin” dersinde ne öğreneceğim?
Bir model yapıtını BentoML ile kaydedin. 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.
“Bir Modeli Bento Mağazasına Kaydedin” 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