tag ModelTakip

Bu sayfada ModelTakip etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

MLflow, makine öğrenmesi yaşam döngüsünü uçtan uca yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir MLOps platformudur. 2018 yılında Databricks tarafından başlatılan proje, kısa sürede yapay zeka ve veri bilimi topluluğunun en yaygın benimsenen araçlarından biri hâline gelmiştir. MLflow'un temel felsefesi, ML projelerinde sıkça yaşanan yeniden üretilemezlik ve organizasyon sorunlarını sistematik biçimde çözmektir. Platform dört ana bileşenden oluşur: MLflow Tracking, MLflow Projects, MLflow Models ve MLflow Model Registry. MLflow Tracking bileşeni deney parametrelerini, metriklerini, yapıtlarını ve kaynak kodunu merkezi bir depoda kayıt altına alır; böylece farklı model konfigürasyonlarını karşılaştırmak ve en iyi performansı veren yaklaşımı bulmak kolaylaşır. Bir veri bilimcisi aynı sinir ağı mimarisini farklı öğrenme hızları, veri ön işleme adımları veya hiperparametre kümeleriyle eğittiğinde MLflow her çalışmayı otomatik olarak kayıt altına alır ve görsel karşılaştırma araçları sunar. MLflow Projects bileşeni, kodu ve bağımlılıkları bir araya getiren yeniden kullanılabilir paketler oluşturmayı mümkün kılar; farklı takımların birbirinin çalışmalarını kolaylıkla çoğaltmasına olanak tanır. MLflow Models ise eğitilmiş modeli çoklu dağıtım biçimlerine dönüştürür: REST API, Python fonksiyonu, Docker konteyneri veya Apache Spark UDF olarak sunulabilir. Model Registry bileşeni, modellerin geliştirme aşamasından üretim ortamına geçişini yönetir; staging, production ve archived gibi durum etiketleriyle model sürümleme sürecini düzenler ve takım onaylarını gerektiren iş akışları tanımlamayı destekler. MLflow, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost ve LangChain gibi popüler kütüphanelerle yerel entegrasyona sahiptir. Bulut ortamlarında AWS SageMaker, Azure ML ve Google Vertex AI ile de birlikte çalışabilir. Açık kaynak yapısı kurumların kendi altyapılarında çalıştırmasına ve ihtiyaca göre özelleştirmesine imkân tanır. GitHub üzerinde on binlerce yıldızla güçlü bir topluluk desteğine sahip olan platform, büyük ölçekli kuruluşlarda ve araştırma kurumlarında giderek yaygınlaşmaktadır. MLflow 2.x sürümüyle birlikte LLM izleme yetenekleri genişlemiş, prompt mühendisliği ve model değerlendirme araçları eklenmiştir.

science

MLflow (MLflow)

MLflow, makine öğrenmesi yaşam döngüsünü uçtan uca yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir MLOps platformudur. 2018 yılında Databricks tarafından başlatılan proje, kısa sürede yapay zeka ve veri bilimi topluluğunun en yaygın benimsenen araçlarından biri hâline gelmiştir. MLflow'un temel felsefesi, ML projelerinde sıkça yaşanan yeniden üretilemezlik ve organizasyon sorunlarını sistematik biçimde çözmektir. Platform dört ana bileşenden oluşur: MLflow Tracking, MLflow Projects, MLflow Models ve MLflow Model Registry. MLflow Tracking bileşeni deney parametrelerini, metriklerini, yapıtlarını ve kaynak kodunu merkezi bir depoda kayıt altına alır; böylece farklı model konfigürasyonlarını karşılaştırmak ve en iyi performansı veren yaklaşımı bulmak kolaylaşır. Bir veri bilimcisi aynı sinir ağı mimarisini farklı öğrenme hızları, veri ön işleme adımları veya hiperparametre kümeleriyle eğittiğinde MLflow her çalışmayı otomatik olarak kayıt altına alır ve görsel karşılaştırma araçları sunar. MLflow Projects bileşeni, kodu ve bağımlılıkları bir araya getiren yeniden kullanılabilir paketler oluşturmayı mümkün kılar; farklı takımların birbirinin çalışmalarını kolaylıkla çoğaltmasına olanak tanır. MLflow Models ise eğitilmiş modeli çoklu dağıtım biçimlerine dönüştürür: REST API, Python fonksiyonu, Docker konteyneri veya Apache Spark UDF olarak sunulabilir. Model Registry bileşeni, modellerin geliştirme aşamasından üretim ortamına geçişini yönetir; staging, production ve archived gibi durum etiketleriyle model sürümleme sürecini düzenler ve takım onaylarını gerektiren iş akışları tanımlamayı destekler. MLflow, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost ve LangChain gibi popüler kütüphanelerle yerel entegrasyona sahiptir. Bulut ortamlarında AWS SageMaker, Azure ML ve Google Vertex AI ile de birlikte çalışabilir. Açık kaynak yapısı kurumların kendi altyapılarında çalıştırmasına ve ihtiyaca göre özelleştirmesine imkân tanır. GitHub üzerinde on binlerce yıldızla güçlü bir topluluk desteğine sahip olan platform, büyük ölçekli kuruluşlarda ve araştırma kurumlarında giderek yaygınlaşmaktadır. MLflow 2.x sürümüyle birlikte LLM izleme yetenekleri genişlemiş, prompt mühendisliği ve model değerlendirme araçları eklenmiştir.

arrow_forward