Model qeydiyyatı nədir və hansı alətləri istifadə etdiniz (MLflow, W&B)?

Model qeydiyyatı, maş learning modellərinin mərkəzləşdirilmiş saxlama yeri və versiya idarəetmə sistemidir. Bu, modelləri izləməyə, saxlamağa, müqayisə etməyə və yerləşdirməyə imkan verir və modellərin həyat dövrü üzərində nəzarəti təmin edir.

Model qeydiyyatının əsas funksiyaları:

• Metadata ilə modellərin saxlanması (versiya, parametrlər, metriklər).
• Modellərin versiyalarının idarə olunması.
• Modellərin statusunu dəyişdirmək imkanı (məsələn, staging, istehsal).
• Avtomatik yerləşdirmə üçün CI/CD boru xətləri ilə inteqrasiya.

Tez-tez istifadə olunan alətlər:

• MLflow Model Registry — MLflow-un bir hissəsi, modellərin saxlanmasını, versiya idarəetməsini və mərhələlər arasında keçidləri təmin edir.
• Weights & Biases (W&B) — təcrübələri izləmək və modelləri idarə etmək üçün platforma, o cümlədən metriklər və versiyalar ilə vizuallaşdırma ilə model qeydiyyatı.

MLflow istifadə edərək modeli qeydiyyata alma nümunəsi:

import mlflow
import mlflow.sklearn

with mlflow.start_run():
    model = train_model()
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
    mlflow.register_model("runs:/<run_id>/model", "MyModel")

Bu şəkildə, model qeydiyyatı modellərlə işləməyi təşkil etməyə kömək edir, onların təkrar istifadəsini və yerləşdirilməsini asanlaşdırır.