GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme Nasıl Koşulur

Bu rehber ne yapar

GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme 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: GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme Nasıl Koşulur: 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/github-actions-yerel-degerlendirme.yml dosyasıdır.

Ön koşullar

  • Ubuntu 24.04 LTS ya da eşdeğer geliştirme ortamı.
  • Yerel çalışma zamanı kontrolü: docker compose version.
  • GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme: Komutların yazabileceği outputs, logs ve reports klasörleri; sürüm bilgisini aynı klasöre koyun.
  • Terminal çıktısı UTF-8 olmalı; Windows tarafında şüphede kalırsanız chcp çıktısını kaydedin.

Adımlar

  1. Kanıt klasörünü aç. GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme için çıktıyı github actions yerel degerlendirme adıyla ayır; aynı klasöre log ve kısa rapor da girecek.
mkdir -p outputs logs reports
  1. Küçük kanıtı üret. GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme 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/github-actions-yerel-degerlendirme.yml <<'YAML'
name: yerel-ai-eval
on: [workflow_dispatch]
jobs:
  eval:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
YAML
  1. Özeti kilitle. GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme özetini daha sonra değişiklik yakalamak için kullanacaksınız; Türkçe halüsinasyon direnci notunu bu hash ile birlikte saklayın.
sha256sum outputs/github-actions-yerel-degerlendirme.yml
  1. Türkçe kırılmayı ara. GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme Nasıl Koşulur 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/github-actions-yerel-degerlendirme.yml && sed -n '1,3p' outputs/github-actions-yerel-degerlendirme.yml

Beklenen çıktı:

name: yerel-ai-eval
on: [workflow_dispatch]
jobs:

Yaygın Hatalar

  • `services must be a mapping` — YAML girintisi bozulduğu için çalışma zamanı dosyayı okuyamıyor. Çözüm: sekme karakterlerini boşlukla değiştirin ve docker compose config ile dosyayı okutun.
  • `output file is empty` — Komut başarılı dönmüş gibi görünse de kanıt dosyasına içerik yazmamış. Çözüm: outputs/github-actions-yerel-degerlendirme.yml dosyasını silip komutu tekrar çalıştırın; ikinci koşuda dosya boyutunu kontrol edin.
  • `Türkçe karakterler bozuk` — GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme Nasıl Koşulur çıktısında Türkçe harfler okunmuyorsa kodlama katmanı karışmıştır. Çözüm: locale çıktısını kontrol edin ve dosyayı UTF-8 olarak tekrar üretin.
  • `outputs/github-actions-yerel-degerlendirme.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

İlgili katalog girişleri