MLOps Academy · Ders

Eğitin ve Kayıt Defterine Günlükleyin

Eğitimi çalıştırın ve ortaya çıkan modeli kaydedin.

1. ders / 413 adım

Eğitin ve Kayıt Defterine Günlükleyin, 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.

Tek Çalıştırma, Eksiksiz Kayıt

Bu ders, eğitimi ve kayıt defterini bir araya getirir. Bir model eğitir, ardından yeniden kullanılabilir ve sürümlenmiş bir yapıt olması için onu MLflow Model Registry'ye gönderirsiniz. 🚀

İzleme Çalıştırması Başlatın

Eğitiminizi mlflow.start_run() içine alın. Bu blok içinde kaydettiğiniz her şey, kendi kimliği ve zaman damgası olan tek bir çalıştırmaya ait olur.

import mlflow

with mlflow.start_run() as run:
    # train and log here
    print(run.info.run_id)

Modelinizi Eğitin

Çalıştırmanın içinde tahminleyicinizi her zamanki gibi eğitin. MLflow izliyor diye eğitim kodu değişmez.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

Parametreleri Günlüğe Kaydedin

Yaptığınız seçimleri log_param ile kaydedin. Aylar sonra, bu modelin tam olarak hangi ayarlarla üretildiğini böyle hatırlarsınız.

mlflow.log_param("n_estimators", 100)
mlflow.log_param("max_depth", None)

Metrikleri Günlüğe Kaydedin

Ne kadar iyi çalıştığını log_metric ile kaydedin. Metrikler, daha sonra çalıştırmaları karşılaştırırken sıralama yapacağınız sayılardır.

acc = model.score(X_test, y_test)
mlflow.log_metric("accuracy", acc)

Model Yapıtını Günlüğe Kaydedin

Eğitilmiş modeli çalıştırmaya kaydetmek için mlflow.sklearn.log_model kullanın. MLflow ağırlıkları, çeşniyi ve ortamı birlikte saklar.

mlflow.sklearn.log_model(
    sk_model=model,
    name="model",
)

Günlüğe Kaydederken Kayıt Altına Alın

registered_model_name değerini aktarın; MLflow modeli günlüğe kaydeder ve tek adımda yeni bir sürümü kayıt defterine ekler. En temiz yol budur.

mlflow.sklearn.log_model(
    sk_model=model,
    name="model",
    registered_model_name="churn-classifier",
)

Sonradan Kayıt Altına Alın

Bir modeli zaten günlüğe kaydettiniz mi? Yeniden eğitim yapmadan kayıt defterine eklemek için çalıştırma URI'siyle register_model çağırın.

uri = "runs:/<run_id>/model"
mlflow.register_model(uri, "churn-classifier")

Sürümler Otomatik Artar

Aynı adı yeniden kaydederseniz 2. sürümü, ardından 3. sürümü ve devamını alırsınız. Kayıt defteri eski sürümlerin üzerine yazmadan hepsini saklar.

Hızlı Kontrol

Zaten var olan bir adla model günlüğe kaydederseniz ne olur?

İnteraktif derste cevapla

Çalıştırma Doğrulandı

Bloktan çıkıldıktan sonra çalıştırma FINISHED olarak işaretlenir. Parametreleriniz, metrikleriniz ve kayıtlı model sürümünüz artık kalıcı olarak ilişkilendirilmiştir.

Kullanıcı Arayüzünde Bulun

MLflow kullanıcı arayüzünü açtığınızda çalıştırmanız kendi deneyi altında görünür; yeni model sürümü de Models sekmesinde listelenir. Hiçbir şey kaybolmaz.

Özet: Eğit, Günlüğe Kaydet, Kayıt Altına Al

Bir çalıştırmanın içinde eğitim yaptınız, parametreleri ve metrikleri günlüğe kaydettiniz, modeli kaydettiniz ve bir sürümü kayıt altına aldınız. Eğit, günlüğe kaydet, kayıt altına al: gerçek bir işlem hattının başlangıcı budur. ✅

Başlamak ücretsiz

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

Ücretsiz öğrenmeye başla Tüm kursu görüntüle

Sıkça Sorulan Sorular

“Eğitin ve Kayıt Defterine Günlükleyin” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Eğitin ve Kayıt Defterine Günlükleyin” 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.

“Eğitin ve Kayıt Defterine Günlükleyin” dersinde ne öğreneceğim?

Eğitimi çalıştırın ve ortaya çıkan modeli 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.

“Eğitin ve Kayıt Defterine Günlükleyin” 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

← MLOps Academy Sayfasına Dön