Tahminler için Yapılandırılmış Günlükler
Girdileri, çıktıları ve gecikmeyi JSON olarak günlükleyin.
Tahminler için Yapılandırılmış Günlükler, 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.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Why Log Predictions
Once your model serves real users, you cannot watch it by hand. Logging every prediction is how you see what it actually does in production. 📊
Plain Text Is Painful
A log line like "got request, returned 0.91" reads fine to you but is brutal to search at scale. Machines need structure, not prose.
Structured Logging
Structured logging means each log line is a small object of named fields, not a sentence. Tools can then filter, group, and aggregate them instantly.
JSON Is the Format
The common choice is one JSON object per line. Every field has a key, so log systems parse it the same way every time.
{"event": "prediction", "model": "churn-v3", "score": 0.91}What to Log per Prediction
For each call, capture the inputs, the output, and how long it took. Together these let you debug, audit, and measure quality later.
Log the Latency
Always record latency in milliseconds. It is your earliest warning that a model or its server is starting to struggle.
import time
start = time.perf_counter()
score = model.predict(x)
latency_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000Add an ID to Trace It
Give every request a unique request_id. Later you can follow one prediction across logs, dashboards, and the eventual real outcome.
import uuid
request_id = str(uuid.uuid4())Build the Log Record
Collect your fields into one dictionary. This single record becomes one searchable JSON line in your logs.
record = {
"request_id": request_id,
"model": "churn-v3",
"score": score,
"latency_ms": latency_ms,
}Emit JSON with the Logger
Use Python's built-in logging module and dump the record as JSON. Never use print, which skips levels and timestamps.
import json, logging
log = logging.getLogger("predictions")
log.info(json.dumps(record))Never Log Raw Secrets
Be careful what goes in. Skip passwords, tokens, and raw PII, or hash sensitive fields before they ever touch a log line. 🔒
Ship Logs Somewhere Central
Logs on one server vanish when it restarts. Forward them to a central store like Loki or CloudWatch so they outlive any single container.
Quick Check
You want prediction logs you can search and aggregate at scale. What format fits best?
Recap
You log every prediction as a structured JSON record with inputs, output, latency, and an id, then ship it somewhere central. That is your eyes in production. ✅
Sıkça Sorulan Sorular
“Tahminler için Yapılandırılmış Günlükler” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Tahminler için Yapılandırılmış Günlükler” 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.
“Tahminler için Yapılandırılmış Günlükler” dersinde ne öğreneceğim?
Girdileri, çıktıları ve gecikmeyi JSON olarak günlükleyin. 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.
“Tahminler için Yapılandırılmış Günlükler” 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
- Tahminler için Yapılandırılmış Günlükler
- Metrikleri Prometheus ile Sunun
- Bir Grafana Panosu Oluşturun
- Gecikme ve Hata Ani Artışları için Uyarı Verin