CI Model Önbellek Dosyası Nasıl Planlanır
Bu rehber ne yapar
CI Model Önbellek Dosyası rehberi komutu küçük, tekrar koşulabilir ve dosyaya kanıt bırakan hale getirir. Solo çalışırken bu disiplin, bir hafta sonra kendi notunuza güvenmenizi sağlar. Bu iş sonunda Llama 3.3 70B için tarihli bir karar kanıtı oluşur, RTX 3060 12GB sınıfı donanım not edilir ve ölçüm Türkçe halüsinasyon direnci ile ilişkilendirilir. Akış GitHub Actions ile yürür; daha geniş bağlam Kurs G005: LoRA ve Veri Hazırlığı içinde işlenir.
Yasal uyarı: Bu içerik eğitim amaçlı teknik çalışma notudur; hukuki görüş, mevzuat yorumu, uyum belgesi veya profesyonel danışmanlık değildir. Kişisel veri, sağlık, finans, çocuk/öğrenci verisi, telif veya regüle sektörlerde gerçek uygulamadan önce yetkin hukuk/uyum uzmanıyla yazılı değerlendirme alın.
Operatör notu: CI Model Önbellek Dosyası Nasıl Planlanır: CLI akışının değeri komutun idempotent olmasıdır; aynı komut ikinci kez koşunca çıktıyı bozuyorsa işletim defteri eksiktir. İleri seviyede her varsayımı tarihli yazın; sürüm, sürücü veya lisans değişince karar tekrar açılabilsin. Bu rehberde beklenen kanıt outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.yml dosyasıdır.
Ön koşullar
- Ubuntu 24.04 LTS ya da eşdeğer geliştirme ortamı.
- Yerel çalışma zamanı kontrolü:
docker compose version. - CI Model Önbellek Dosyası: Komutların yazabileceği
outputs,logsvereportsklasörleri; sürüm bilgisini aynı klasöre koyun. - Terminal çıktısı UTF-8 olmalı; Windows tarafında şüphede kalırsanız
chcpçıktısını kaydedin.
Adımlar
- Kanıt klasörünü aç. CI Model Önbellek Dosyası için çıktıyı
ci model onbellek dosyasiadıyla ayır; aynı klasöre log ve kısa rapor da girecek.
mkdir -p outputs logs reports
- Küçük kanıtı üret. CI Model Önbellek Dosyası için CLI işi ikinci kez koşulduğunda aynı dosya düzenini korumalı; aksi halde otomasyon güvenilmez olur. Bu komut gerçek veriyi çağırmadan Llama 3.3 70B etiketini karar dosyasına işler.
mkdir -p outputs
cat > outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.yml <<'YAML'
model: llama-3-3-70b
mode: local
kontrol: tamam
YAML
- Özeti kilitle. CI Model Önbellek Dosyası özetini daha sonra değişiklik yakalamak için kullanacaksınız; Türkçe halüsinasyon direnci notunu bu hash ile birlikte saklayın.
sha256sum outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.yml
- Türkçe kırılmayı ara. CI Model Önbellek Dosyası Nasıl Planlanır cevabı ortasında İngilizceye kayarsa sistem istemine tek dil kısıtı ekleyin ve aynı girdiyi tekrar çalıştırın. Çıktı temizse GitHub Actions tarafındaki sıradaki adıma geçebilirsiniz.
Doğrulama
Tek komutla son durumu doğrula:
test -s outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.yml && sed -n '1,3p' outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.yml
Beklenen çıktı:
model: llama-3-3-70b
mode: local
kanıt: outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.yml
Yaygın Hatalar
- `services must be a mapping` — YAML girintisi bozulduğu için çalışma zamanı dosyayı okuyamıyor. Çözüm: sekme karakterlerini boşlukla değiştirin ve
docker compose configile dosyayı okutun. - `output file is empty` — Komut başarılı dönmüş gibi görünse de kanıt dosyasına içerik yazmamış. Çözüm:
outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.ymldosyasını silip komutu tekrar çalıştırın; ikinci koşuda dosya boyutunu kontrol edin. - `Türkçe karakterler bozuk` — CI Model Önbellek Dosyası Nasıl Planlanır çıktısında Türkçe harfler okunmuyorsa kodlama katmanı karışmıştır. Çözüm:
localeçıktısını kontrol edin ve dosyayı UTF-8 olarak tekrar üretin. - `outputs/ci-model-onbellek-dosyasi.yml yok` — Rehberin sonunda beklenen kanıt dosyası oluşmamış. Çözüm: önce çalışma klasörünü oluşturun, sonra karar kanıtı adımını tek başına tekrar çalıştırın.
Veri koruma uyarısı: Bu rehber KVKK uyum kararı vermez. Kişisel veri içeren örnekleri üretimde kullanmadan önce amaç, saklama süresi, erişim yetkisi ve yurtdışı aktarım ihtimalini yetkin hukuk/uyum uzmanıyla doğrulayın. Başlangıç noktası: KVKK ve AI.
İlgili rehberler
- CLI Karar Kaydı Nasıl Yazılır — kardeş iş
- Karşılaştırma Komutu Nasıl Betikleştirilir — sıradaki kontrol
- Kurs G005: LoRA ve Veri Hazırlığı — kurs bağlamı
İlgili katalog girişleri
- Llama 3.3 70B — bu rehberde kullanılan model
- RTX 3060 12GB — test edilen donanım sınıfı
- Türkçe halüsinasyon direnci — karşılaştırma metriği
- GitHub Actions — kullanılan çalışma aracı
- KVKK ve AI — veri işleme notu