tag ModelYönetimi
Weights & Biases (W&B) (Weights & Biases (W&B))
Bu sayfada ModelYönetimi (Weights & Biases (W&B) (Weights & Biases (W&B))) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Weights & Biases (W&B veya wandb), makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerinde deney takibi, model yönetimi ve veri seti sürümleme için geliştirilmiş kapsamlı bir MLOps platformudur. 2018 yılında Lukas Biewald, Chris Van Pelt ve Scott Condron tarafından kurulan bu platform, OpenAI, NVIDIA, Toyota Research ve dünya genelindeki binlerce araştırma ekibi tarafından aktif olarak kullanılmaktadır. W&B'nin temel bileşeni Run Tracking özelliğidir. Her model eğitim koşusunda kayıp (loss), doğruluk (accuracy) ve öğrenme hızı gibi metrikler, kullanılan hiperparametreler ile GPU ve CPU kullanımı otomatik olarak kaydedilir. Bu sayede ekipler farklı deneyleri kolayca karşılaştırabilir ve en iyi konfigürasyonu hızla belirleyebilir. Sweeps (süpürmeler) modülü, Grid Search, Random Search ve Bayesian Optimization yöntemleriyle hiperparametre optimizasyonunu otomatikleştirir. Araştırmacılar yüzlerce deney konfigürasyonunu paralel olarak çalıştırarak en yüksek performanslı modeli tespit edebilir. Artifacts özelliği, veri setlerini ve eğitilmiş model ağırlıklarını sürümlü biçimde saklar. Hangi modelin hangi veri seti üzerinde, hangi kodla eğitildiği bilgisi tamamen izlenebilir hale gelir; bu, yeniden üretilebilirlik (reproducibility) açısından kritik öneme sahiptir. W&B Tables, model tahminlerini etiketli örnek verilerle birlikte görselleştirmek için tasarlanmıştır. Görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti projelerinde hatalı tahminleri hızla analiz etmeyi kolaylaştırır. W&B Reports ise ekip içi ve kamuya açık paylaşım için etkileşimli raporlar oluşturur; grafikleri, notları ve kod bloklarını bir arada sunar. Platform, PyTorch, TensorFlow, Keras, Hugging Face Transformers, JAX ve scikit-learn gibi tüm popüler ML kütüphaneleriyle yerel entegrasyon sunar. Bireysel kullanıcılar ve küçük ekipler için ücretsiz olan W&B, kurumsal müşterilere özel bulut veya şirket içi dağıtım seçenekleri de sunmaktadır.
Weights & Biases (W&B) (Weights & Biases (W&B))
Weights & Biases (W&B veya wandb), makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerinde deney takibi, model yönetimi ve veri seti sürümleme için geliştirilmiş kapsamlı bir MLOps platformudur. 2018 yılında Lukas Biewald, Chris Van Pelt ve Scott Condron tarafından kurulan bu platform, OpenAI, NVIDIA, Toyota Research ve dünya genelindeki binlerce araştırma ekibi tarafından aktif olarak kullanılmaktadır. W&B'nin temel bileşeni Run Tracking özelliğidir. Her model eğitim koşusunda kayıp (loss), doğruluk (accuracy) ve öğrenme hızı gibi metrikler, kullanılan hiperparametreler ile GPU ve CPU kullanımı otomatik olarak kaydedilir. Bu sayede ekipler farklı deneyleri kolayca karşılaştırabilir ve en iyi konfigürasyonu hızla belirleyebilir. Sweeps (süpürmeler) modülü, Grid Search, Random Search ve Bayesian Optimization yöntemleriyle hiperparametre optimizasyonunu otomatikleştirir. Araştırmacılar yüzlerce deney konfigürasyonunu paralel olarak çalıştırarak en yüksek performanslı modeli tespit edebilir. Artifacts özelliği, veri setlerini ve eğitilmiş model ağırlıklarını sürümlü biçimde saklar. Hangi modelin hangi veri seti üzerinde, hangi kodla eğitildiği bilgisi tamamen izlenebilir hale gelir; bu, yeniden üretilebilirlik (reproducibility) açısından kritik öneme sahiptir. W&B Tables, model tahminlerini etiketli örnek verilerle birlikte görselleştirmek için tasarlanmıştır. Görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti projelerinde hatalı tahminleri hızla analiz etmeyi kolaylaştırır. W&B Reports ise ekip içi ve kamuya açık paylaşım için etkileşimli raporlar oluşturur; grafikleri, notları ve kod bloklarını bir arada sunar. Platform, PyTorch, TensorFlow, Keras, Hugging Face Transformers, JAX ve scikit-learn gibi tüm popüler ML kütüphaneleriyle yerel entegrasyon sunar. Bireysel kullanıcılar ve küçük ekipler için ücretsiz olan W&B, kurumsal müşterilere özel bulut veya şirket içi dağıtım seçenekleri de sunmaktadır.
Model Registry (Model Kayıt Defteri)
Model Kayıt Defteri (Model Registry), makine öğrenimi (ML) operasyonlarının (MLOps) temel altyapı bileşenlerinden biridir. Yazılım geliştirmede kullanılan Git sürüm kontrol sistemi veya PyPI paket yöneticisi gibi araçların ML modelleri için tasarlanmış işlevsel eşdeğeridir; eğitilmiş modellerin merkezi bir depoda saklanmasını, sürümlenmesini ve yaşam döngüsünün yönetilmesini sağlar. Bir ML modeli her yeniden eğitildiğinde, oluşturulan model dosyaları ve meta veriler kayıt defterine yüklenerek numaralı bir sürüm elde eder. Bu sürüme; kullanılan veri kümesinin sürümü, hiperparametre değerleri, doğruluk metrikleri, F1 skoru, eğitim kodu commit hash'i ve sorumlu ekip üyesi bilgisi gibi veriler otomatik olarak iliştirilebilir. Bu sayede herhangi bir modeli tek komutla yeniden oluşturmak ya da geçmiş sürümüne rollback yapmak mümkün olur. Model kayıt defterleri genellikle üç temel aşama kavramını destekler: Staging (üretim öncesi nihai test ortamı), Production (canlı trafiğe hizmet veren onaylı model) ve Archived (artık kullanılmayan ama tarihsel kayıt için saklanan model). Ekipler veya otomatik kalite kapıları, modeli bu aşamalar arasında terfi ettirme (promote) ya da geri çekme (rollback) yetkisine sahiptir. Bu yapının başlıca faydaları şöyle sıralanabilir: Yeniden üretilebilirlik — bir yıl önceki üretim modelini tam bağlamıyla geri almak mümkün olur; Denetlenebilirlik — hangi modelin ne zaman, kim tarafından devreye alındığı otomatik kayıt altına alınır; İş birliği — farklı ekiplerin aynı model üzerinde bağımsız çalışabilmesi sağlanır; Uyumluluk — GDPR ve HIPAA gibi yasal düzenlemeler için gereken denetim izi otomatik oluşturulur. Sektörde en yaygın araçlar arasında açık kaynaklı MLflow Model Registry (Databricks ekosistemi), Amazon SageMaker Model Registry, Google Vertex AI Model Registry ve Azure Machine Learning Model Registry sayılabilir. Büyük organizasyonlarda model kayıt defteri, Feature Store ve CI/CD pipeline'larıyla birlikte kurgulanan bütünleşik bir MLOps platformunun ayrılmaz parçası haline gelmiştir.