MLflow

MLflow, ML yaşam döngüsünü kolaylaştıran, deney takibi, kod paketleme, model yönetimi ve iş birliği için araçlar sunan açık kaynaklı bir platformdur. Bileşenleri, farklı ortamlarda tekrarlanabilirliği, dağıtımı ve yaşam döngüsü kontrolünü artırır.

MLflow, makine öğrenimi (ML) yaşam döngüsünü kolaylaştırmak ve yönetmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur; makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi, dağıtımı ve yönetiminde karşılaşılan karmaşıklıkları ele alır. Veri bilimcilerinin ve makine öğrenimi mühendislerinin deneyleri takip etmesini, kodu paketlemesini, modelleri yönetmesini ve daha düzenli ve verimli bir şekilde iş birliği yapmasını sağlayan bir dizi araç sunar. MLflow, kütüphane bağımsızdır ve çok çeşitli makine öğrenimi framework’leri ve kütüphaneleriyle uyumludur.

MLflow’un Temel Bileşenleri

MLflow, makine öğrenimi iş akışında her biri belirli bir amaca hizmet eden dört ana bileşen etrafında yapılandırılmıştır:

1. MLflow Tracking

Nedir?
MLflow Tracking, makine öğrenimi deneylerini kaydetmek için bir API ve arayüz sunan bir bileşendir. Parametreleri, kod sürümlerini, metrikleri ve çıktı dosyalarını (artifaktlar) kaydeder ve sorgular.

Kullanım Alanı
Bir veri bilimci, farklı deneylerde kullanılan hiperparametreleri MLflow Tracking ile kaydedip bunların model performansına etkisini karşılaştırabilir. Örneğin, bir sinir ağı eğitilirken farklı öğrenme oranları ve batch boyutları kaydedilip analiz edilerek en iyi sonucu veren yapılandırma tespit edilebilir.

Örnek
Bir modelin eğitimi sırasında öğrenme oranı, batch boyutu gibi parametrelerin ve doğruluk, kayıp gibi metriklerin kaydedilmesi. Bu bilgiler, birden fazla koşunun görselleştirilmeye ve karşılaştırılmasına yardımcı olarak en etkili hiperparametre ayarlarının belirlenmesini sağlar.

2. MLflow Projects

Nedir?
MLflow Projects, makine öğrenimi kodunu paketlemek ve paylaşmak için standart bir format sunar. Proje bağımlılıklarını ve çalışma ortamlarını tanımlayarak deneylerin tekrarlanabilir ve taşınabilir olmasını sağlar.

Kullanım Alanı
Farklı ekipler arasında bir projede iş birliği yapılırken veya modeller farklı ortamlara dağıtılırken, MLflow Projects kodun nerede çalıştırılırsa çalıştırılsın tutarlı şekilde çalışmasını sağlar.

Örnek
Bir MLproject dosyası içeren bir proje dizini; bu dosya kodun nasıl çalıştırılacağını, bağımlılıklarını ve giriş noktalarını belirtir. Bu kurulum, ekibin çalışmalarını kolayca paylaşmasına ve farklı ortamlarda sonuçları tekrar etmesine olanak tanır.

3. MLflow Models

Nedir?
MLflow Models, makine öğrenimi modellerini çoklu platformlarda dağıtılabilir bir formatta paketlemenizi sağlayan bir bileşendir. Gerçek zamanlı veya batch çıkarımını destekler.

Kullanım Alanı
Bir model eğitildikten sonra, veri bilimci modeli ve bağımlılıklarını MLflow Models ile paketleyerek AWS SageMaker veya Azure ML gibi bulut platformlarında dağıtıma hazır hale getirebilir.

Örnek
Eğitilmiş bir modeli MLflow formatında kaydetmek; bu, serileştirilmiş model dosyası ve bir MLmodel yapılandırma dosyasını içerir. Böylece model, farklı ortamlarda kolayca yüklenip çıkarım için kullanılabilir.

4. MLflow Model Registry

Nedir?
Model Registry, MLflow Modellerinin yaşam döngüsünü yönetmek için merkezi bir depodur. Model versiyonlama, aşama geçişleri ve açıklamalar sunarak doğru yönetişim ve iş birliği sağlar.

Kullanım Alanı
Üretim ortamında, Model Registry MLOps ekiplerinin model sürümlerini yönetmesine, değişiklikleri takip etmesine ve model dağıtım aşamalarını geliştirmeden üretime kadar kontrol etmesine yardımcı olur.

Örnek
Bir modeli MLflow Model Registry’ye kaydetmek, ona bir sürüm numarası vermek ve “Hazırlık” ile “Üretim” gibi aşamalar arasında geçirerek kontrollü bir yayın süreci sağlamak.

MLflow Kullanmanın Faydaları

MLflow, makine öğrenimi geliştirme sürecini iyileştiren çeşitli avantajlar sunar:

1. Kolaylaştırılmış Deney Takibi: MLflow, deneylerin kaydedilmesi ve karşılaştırılması için birleşik bir arayüz sunarak tekrarlanabilirlik ve iş birliği sağlar.
2. Gelişmiş İş Birliği: Deney verilerini merkezileştirip ortak bir platform sunarak veri bilimcileri ve mühendisler arasında bilgi paylaşımını ve ekip çalışmasını teşvik eder.
3. Verimli Model Dağıtımı: MLflow Models, paketleme ve dağıtım sürecini standartlaştırır, modellerin geliştirmeden üretime kolayca aktarılmasını sağlar.
4. Kapsamlı Model Yönetimi: Model Registry, sürümleme ve aşama geçişleri dahil olmak üzere verimli yaşam döngüsü yönetimi sağlar ve modellerin kontrollü şekilde dağıtılmasını temin eder.
5. Tekrarlanabilir Pipelinelar: MLflow Projects ve Pipelinelar, tutarlı ve ölçeklenebilir makine öğrenimi iş akışları oluşturmada tekrarlanabilirlik sağlar.
6. Açık Kaynak ve Genişletilebilir: Açık kaynak bir platform olarak MLflow, katkıcı topluluğu tarafından sürekli geliştirilir. Genişletilebilir yapısı sayesinde çeşitli araçlarla entegre edilebilir ve özel ihtiyaçlara uyarlanabilir.

MLflow’un Kullanım Alanları

MLflow, çeşitli makine öğrenimi senaryolarında esnek bir şekilde uygulanabilir:

• Deney Takibi: Veri bilimcileri, MLflow Tracking ile deneysel sonuçları kaydedip karşılaştırarak modellerini veri odaklı içgörülerle iyileştirir.
• Model Seçimi ve Dağıtımı: MLOps mühendisleri, Model Registry’yi kullanarak en iyi performans gösteren modelleri üretim ortamlarında seçip dağıtır.
• Model Performans İzleme: Dağıtımdan sonra, ekipler model performansını izlemek ve doğruluk ile güvenilirliği korumak için MLflow’u kullanır.
• İş Birliğine Dayalı Projeler: Ekipler, MLflow Projects ile çalışmalarını organize ederek iş birliğini artırır ve farklı ortamlarda tutarlı çalışmayı sağlar.

MLflow’un AI, AI Otomasyonu ve Chatbotlardaki Yeri

MLflow’un yetenekleri, AI otomasyonu ve chatbot geliştirme alanlarına da uzanır; AI modellerinin eğitimi, dağıtımı ve izlenmesini kolaylaştıran araçlar sağlar. Örneğin, chatbot geliştirirken MLflow, doğal dil işleme modellerini eğitmek, farklı veri kümelerinde performanslarını takip etmek ve çeşitli sohbet platformlarında dağıtımlarını yönetmek için kullanılabilir; böylece chatbot’un yanıtlarının doğruluğu ve güvenilirliği sağlanır.

MLflow Üzerine Araştırmalar

MLflow, makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için tasarlanmış, deney, tekrarlanabilirlik ve dağıtım süreçlerini kapsayan açık kaynaklı bir platformdur. Bilimsel ve endüstriyel uygulamalarda, makine öğrenimi projelerinin iş akışını kolaylaştırmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır.

1. SAINE: Bilimsel Araştırmalar için Bilimsel Anotasyon ve Çıkarım Motoru
   Bu makalede, yazarlar, MLflow’u sınıflandırma süreçlerini iyileştirmek için entegre eden SAINE adlı bir anotasyon motorunu tanıtmaktadır. Çalışma, MLflow’un şeffaf ve doğru bir sınıflandırma sistemi geliştirmeye nasıl katkı sağladığını vurgular. Motor, meta-bilim projelerini destekler ve bilim topluluğu içinde iş birliğini teşvik eder. Makale ayrıca sistemin yeteneklerini daha iyi anlamak için bir tanıtım videosu ve canlı demo sunar. Daha fazla oku.

2. IQUAFLOW: Görüntü Kalitesini Ölçmek için Yeni Bir Çerçeve
   IQUAFLOW, AI model performansını değerlendirerek görüntü kalitesini ölçmek için MLflow’u kullanır. Çerçeve, özel metrikler entegre eder ve görüntü sıkıştırma gibi değişikliklerin performans üzerindeki etkilerini inceleyen çalışmalar yürütülmesini sağlar. MLflow, bu bağlamda sonuçların görselleştirilmesi ve özetlenmesi için etkileşimli bir araç olarak kullanılır. Makalede çeşitli kullanım senaryoları ve yardımcı depo bağlantıları yer alır. Daha fazlasını keşfedin.

3. Çoklu İş Akışı Provenansı ve Veri Gözlemlenebilirliği ile Hafif Veri Entegrasyonuna Doğru
   Bu çalışma, MLflow’u veri gözlemlenebilirliği ve entegrasyonu için kullanan MIDA çerçevesini önermektedir. Farklı bilişim ortamlarında disiplinler arası iş birliği zorluklarını ele alır ve Sorumlu AI geliştirmeyi destekler. MLflow, ek bir enstrümantasyona gerek kalmadan farklı sistemler arasında veri akışlarını yönetmede rol oynayarak bilimsel iş akışlarının tekrarlanabilirliğini ve verimliliğini artırır.