MLflow ile Makine Öğrenme Yaşam Döngüsü Yönetimi

Makine öğrenimi modelleri oluşturmak savaşın sadece yarısı; deneyleri takip etmek, sonuçları tekrarlamak ve modelleri üretime dağıtmak hızlı bir şekilde kaotik hale gelebilir.Yapısal bir iş akışı olmadan, kod sürümleri, hiperparametreler ve model artefaktları yönetmek büyük bir boğaza dönüşür. Bu metin tabanlı kurs, sondan sonlara kadar makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platform olan MLflow'un temel bileşenleri boyunca size rehberlik eder. Sistemik olarak deneyleri izleme, tekrarlanabilirlik için kodunuzu paketleme ve güvenle modelleri dağıtma yollarını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Makine öğrenimi yaşam döngüsü ve MLflow'un mimarisinin temel kavramlarını anlayın. - MLflow Tracking ve otomatik kayıt kullanarak deneyleri, parametreleri, metrikleri ve artefaktları izleyin. - MLflow Projeleri kullanarak tekrar kullanılabilir, tekrarlanabilir yürüyüşlere makine öğrenimi kodu paketleyin. - MLflow Model Registry'yi kullanarak farklı safhalarda modelleri yönetin, sürümleyin ve geçiş yapın. - MLflow Modelleri kullanarak üretim ortamlarına eğitilmiş modeller yerleştirin. - Modelleri değerlendirmek ve büyük dil modeli uyarı ve çıkışlarını izlemek için modern MLflow özelliklerini uygulayın. MLflow'un her bir çekirdek bileşeni için yazılı açıklamalar ve pratik kod parçalarına dalmadan önce temel makine öğrenimi yaşam döngüsü kavramları ve terminolojisini öğrenerek başlayabilirsiniz.Kurs, ilk deney kurulumundan son model dağıtımına kadar adım adım size rehberlik eder. Bu ders, temel Python ve makine öğrenimi kavramlarını anlayan ancak çalışma akışlarını organize etmek ve ölçeklendirmek isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, makine eğitim mühendisleri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. MLflow ile önceden tecrübe gerekmez. Makine öğrenimi projelerinizi organize etmeye başlayın ve bugün tekrarlanabilir iş akışlarını oluşturun.