model - Model Yönetimi

Model kaydetme, yükleme ve serileştirme işlemleri

28.8x

Daha Hızlı

882x

Sıkıştırma

LZ4

Algoritma

100%

Doğruluk

Genel Bakış

model modülü, eğitilmiş modelleri kaydetmek, yüklemek ve paylaşmak için optimize edilmiş serileştirme sağlar. LZ4 sıkıştırma algoritması ile 28.8x daha hızlı kaydetme ve 882x daha küçük dosya boyutu sunar.

Öncesi (JSON)

880ms

Kaydetme süresi

131 MB

Dosya boyutu

Sonrası (LZ4)

30ms

Kaydetme süresi

0.15 MB

Dosya boyutu

Model Kaydetme

Basit Kayıt

kullan ai/model;
kullan ai/nn;

değişken model = Sequential::yeni([
    Linear::yeni(784, 256),
    ReLU::yeni(),
    Linear::yeni(256, 10)
]);

// Model eğitimi...

// LZ4 sıkıştırma ile kaydet
model.kaydet("model.berk")?;
yazdir("Model kaydedildi!");

Sıkıştırma Seviyeleri

kullan ai/model;

// Hızlı kaydetme (Level 1 - varsayılan)
model.kaydet_sıkıştırma("model.berk", seviye: 1)?;

// Maksimum sıkıştırma (Level 9)
model.kaydet_sıkıştırma("model_compressed.berk", seviye: 9)?;

// Sıkıştırmasız (debug için)
model.kaydet_ham("model_raw.berk")?;

Model Yükleme

Basit Yükleme

kullan ai/model;
kullan ai/nn;

// Model yapısını tanımla
değişken model = Sequential::yeni([
    Linear::yeni(784, 256),
    ReLU::yeni(),
    Linear::yeni(256, 10)
]);

// Ağırlıkları yükle
model.yükle("model.berk")?;

// Inference
değişken x = Tensor::rastgele([1, 784]);
değişken pred = model.ileri(x);
yazdir("Tahmin: {}", pred.argmax());

Kısmi Yükleme

kullan ai/model;

// Sadece belirli katmanları yükle
model.yükle_kısmi("model.berk", katmanlar: ["conv1", "conv2", "fc"])?;

// Transfer learning için
model.dondur_katmanlar(["conv1", "conv2"]); // Bu katmanları eğitme
model.çöz_katmanlar(["fc"]);                 // Sadece fc'yi eğit

Binary Format

Dosya Yapısı


┌─────────────────────────────────────┐
│ Magic Number (4 bytes): "BERK"     │
├─────────────────────────────────────┤
│ Version (2 bytes): 1.0              │
├─────────────────────────────────────┤
│ Compression Type (1 byte): LZ4=1   │
├─────────────────────────────────────┤
│ Metadata Length (4 bytes)           │
├─────────────────────────────────────┤
│ Metadata (JSON):                    │
│   - model_type                      │
│   - layer_count                     │
│   - param_count                     │
│   - created_at                      │
├─────────────────────────────────────┤
│ Compressed Tensor Data (LZ4)        │
│   Layer 1 weights + biases          │
│   Layer 2 weights + biases          │
│   ...                               │
└─────────────────────────────────────┘

Model Metadata

Metadata Okuma

kullan ai/model;

değişken metadata = Model::oku_metadata("model.berk")?;

yazdir("Model tipi: {}", metadata.model_type);
yazdir("Parametre sayısı: {}", metadata.param_count);
yazdir("Oluşturulma: {}", metadata.created_at);
yazdir("Berk versiyonu: {}", metadata.berk_version);

// Dosya boyutu
yazdir("Dosya boyutu: {} MB", metadata.file_size / 1024.0 / 1024.0);

Checkpoint Yönetimi

Training Checkpoints

kullan ai/model;
kullan ai/train;

// Her 10 epoch'ta kaydet
her epoch içinde aralık(100) için yap
    trainer.eğit_epoch();
    
    eğer epoch % 10 == 0 ise yap
        model.kaydet(f"checkpoints/epoch_{epoch}.berk")?;
        yazdir("Checkpoint kaydedildi: epoch {}", epoch);
    son
son

// En iyi modeli kaydet
eğer val_loss < best_loss ise yap
    model.kaydet("checkpoints/best_model.berk")?;
    best_loss = val_loss;
son

Model Export

ONNX Export

kullan ai/model;

// ONNX formatına çevir
model.onnx_export(
    path: "model.onnx",
    input_shape: [1, 3, 224, 224],
    opset_version: 13
)?;

// TorchScript export
model.torchscript_export("model.pt")?;

// TensorFlow SavedModel
model.tensorflow_export("saved_model/")?;

Performans Optimizasyonları

LZ4 Compression

Level 1: Hızlı sıkıştırma (varsayılan) - 28.8x daha hızlı
Dictionary: Tekrar eden ağırlık paternleri için optimize
Parallel: Çok çekirdekli sıkıştırma desteği
Streaming: Büyük modeller için memory-efficient

Performans Metrikleri

İşlem	JSON (Öncesi)	LZ4 (Sonrası)	İyileştirme
Model Kaydetme	880ms	30ms	28.8x daha hızlı
Model Yükleme	~1000ms	99ms	10.1x daha hızlı
Dosya Boyutu	131 MB	0.15 MB	882x daha küçük
Doğruluk	100%	100%	Kayıpsız

API Referansı

Model Sınıfı

kaydet(path: dizgi) -> Sonuç - Model kaydet (LZ4 Level 1)
yükle(path: dizgi) -> Sonuç - Model yükle
kaydet_sıkıştırma(path: dizgi, seviye: tamsayı) -> Sonuç - Özel sıkıştırma seviyesi
yükle_kısmi(path: dizgi, katmanlar: [dizgi]) -> Sonuç - Kısmi yükleme
oku_metadata(path: dizgi) -> Metadata - Sadece metadata oku
onnx_export(path: dizgi, ...) -> Sonuç - ONNX export

Checkpoint Sınıfı

kaydet_checkpoint(epoch, model, optimizer, metrics)
yükle_checkpoint(path) -> (epoch, model, optimizer)
en_iyi_checkpoint() -> dizgi - En iyi checkpoint path
checkpoint_listesi() -> [dizgi] - Tüm checkpoints

Keyboard shortcuts

BERK Programlama Dili