MLflow, PyTorch ve TensorFlow ile Derin Öğrenme MLOps

Hiperparametreleri, sinir ağı mimarilerini ve eğitim veri kümelerini ayarladıkça derin öğrenme deneyimlerini yönetmek hızla kaotik bir hâl alabilir. Yapılandırılmış bir iş akışı olmadan, hangi eğitim çalışmasının en iyi modeli ürettiğini takip etmek neredeyse imkansızdır. Bu metin tabanlı kurs, derin öğrenme projelerinize düzen getirmek için MLflow kullanarak MLOps temelleri konusunda size rehberlik eder. Deneylerinizin tamamen tekrarlanabilir ve daıtıma hazır olmasını sağlayarak parametreleri, metrikleri ve yapıtları sistematik olarak nasıl günlüğe kaydedeceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Temel MLOps kavramlarını ve modern iş akışlarında deney takibinin rolünü anlamak; Hiperparametreleri, metrikleri ve sistem ayrıntılarını yakalamak için MLflow takibini yapılandırmak; Eğitim sırasında PyTorch ve TensorFlow modellerini, parametrelerini ve kayıp eğrilerini günlüğe kaydetmek; MLflow Model Kayıt Defterini kullanarak model sürümlerini ve geçişlerini yönetmek; En iyi performans gösteren sinir ağı yapılandırmalarını belirlemek için farklı eğitim çalışmalarını karşılaştırmak; Derin öğrenme modellerini paketlemek ve dağıtmak için modern en iyi uygulamaları uygulamak. Temel MLOps ilkelerini keşfederek ve MLflow takip ortamınızı kurarak başlayacaksınız. Buradan itibaren PyTorch ve TensorFlow betiklerini izlemeye, deneyleri organize etmeye ve sürüm kontrolü için model kayıt defterini kullanmaya geçeceksiniz. Bu kurs, manuel model eğitiminden yapılandırılmış iş akışlarına geçiş yapmak isteyen başlangıç düzeyindeki veri bilimcileri, makine öğrenimi meraklıları ve geliştiriciler için tasarlanmıştır; daha önce MLflow deneyimi gerekmez. Bugün organize, profesyonel ve tekrarlanabilir derin öğrenme boru hatları oluşturmaya başlayın.