তথ্য বিজ্ঞানী এবং মেশিন লার্নিং পেশাদাররা একটি সাধারণ ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পে বিভিন্ন ধরণের উল্লেখযোগ্য সংখ্যক ডেটা নিয়ে কাজ করে। সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা পেতে বিভিন্ন কনফিগারেশন এবং বৈশিষ্ট্যগুলির পাশাপাশি প্যারামিটার টিউনিংয়ের একাধিক পুনরাবৃত্তি সহ অসংখ্য মডেল তৈরি করা হয়েছে।
এই ধরনের পরিস্থিতিতে, কী কাজ করেছে এবং কী করেনি তা নির্ধারণ করার জন্য সমস্ত ডেটা পরিবর্তন এবং মডেল বিল্ডিং প্রক্রিয়া সমন্বয়গুলি অবশ্যই পর্যবেক্ষণ এবং পরিমাপ করা উচিত। পূর্ববর্তী সংস্করণে ফিরে যেতে এবং পূর্ববর্তী ফলাফলগুলি দেখতে সক্ষম হওয়াও গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটা ভার্সন কন্ট্রোল (DVC), যা ডেটা, অন্তর্নিহিত মডেল এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য ফলাফলগুলি পরিচালনা করতে সহায়তা করে, এমন একটি প্রযুক্তি যা আমাদের এই সমস্ত কিছু পর্যবেক্ষণ করতে সক্ষম করে।
এই পোস্টে, আমরা ডেটা ভার্সন কন্ট্রোল এবং ব্যবহারের জন্য সেরা টুলগুলি ঘনিষ্ঠভাবে দেখব। চল শুরু করি.
ডেটা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ কি?
সমস্ত উত্পাদন সিস্টেমের জন্য সংস্করণ প্রয়োজন। সর্বাধিক আপ-টু-ডেট ডেটা অ্যাক্সেসের একক পয়েন্ট। যে কোনও সংস্থান যা প্রায়শই পরিবর্তিত হয়, বিশেষ করে একই সময়ে একাধিক ব্যবহারকারীর দ্বারা, সমস্ত পরিবর্তনের ট্র্যাক রাখার জন্য একটি অডিট ট্রেইল তৈরি করা প্রয়োজন।
ভার্সন কন্ট্রোল সিস্টেম টিমের সবাই একই পৃষ্ঠায় আছে তা নিশ্চিত করার জন্য দায়ী। এটি গ্যারান্টি দেয় যে দলের সবাই ফাইলটির সাম্প্রতিকতম সংস্করণে কাজ করছে এবং আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে, প্রত্যেকে একই প্রকল্পে একসাথে কাজ করছে।
আপনার যদি সঠিক সরঞ্জাম থাকে তবে আপনি ন্যূনতম প্রচেষ্টার সাথে এটি সম্পন্ন করতে পারেন!
আপনি যদি নির্ভরযোগ্য ডেটা সংস্করণ পরিচালনার কৌশল ব্যবহার করেন তবে আপনার কাছে ধারাবাহিক ডেটা সেট এবং আপনার সমস্ত গবেষণার একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ সংরক্ষণাগার থাকবে। আপনি যদি পুনরুত্পাদনযোগ্যতা, ট্রেসেবিলিটি এবং এমএল মডেল ইতিহাসের বিষয়ে যত্নবান হন তবে ডেটা সংস্করণ সরঞ্জামগুলি আপনার কর্মপ্রবাহের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
তারা আপনাকে একটি আইটেমের একটি সংস্করণ অর্জন করতে সহায়তা করে, যেমন একটি ডেটাসেট বা মডেলের হ্যাশ, যা আপনি তারপরে সনাক্ত করতে এবং তুলনা করতে ব্যবহার করতে পারেন। এই ডেটা সংস্করণটি প্রায়শই আপনার মেটাডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশনে প্রবেশ করানো হয় গ্যারান্টি দিতে যে আপনার মডেল প্রশিক্ষণটি সংস্করণ এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য।
সেরা ডেটা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ সরঞ্জাম
এখন এটি সেরা ডেটা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ সমাধানগুলি দেখার সময়, যা আপনি আপনার কোডের প্রতিটি অংশের ট্র্যাক রাখতে ব্যবহার করতে পারেন৷
1. গিট এলএফএস
গিট এলএফএস প্রকল্পটি ব্যবহার করার জন্য বিনামূল্যে। গিট-এর মধ্যে, অডিও নমুনা, ভিডিও, ডেটাবেস এবং ফটোগুলির মতো বড় ফাইলগুলি পাঠ্য পয়েন্টারগুলির সাথে প্রতিস্থাপিত হয় এবং ফাইলের বিষয়বস্তুগুলি GitHub.com বা GitHub এন্টারপ্রাইজের মতো দূরবর্তী সার্ভারে সংরক্ষণ করা হয়।
এটি আপনাকে গিট টু সংস্করণের বিশাল ফাইলগুলি ব্যবহার করতে দেয় - আকারে কয়েক GB পর্যন্ত - বাহ্যিক সঞ্চয়স্থান ব্যবহার করে আপনার গিট রিপোজিটরিগুলিতে আরও হোস্ট করুন এবং আরও দ্রুত বড় ফাইল সংগ্রহস্থলগুলি ক্লোন করুন এবং পুনরুদ্ধার করুন৷ ডেটা ম্যানেজমেন্টের ক্ষেত্রে, এটি একটি সুন্দর হালকা সমাধান। Git-এর সাথে কাজ করার জন্য, আপনার কোন অতিরিক্ত কমান্ড, স্টোরেজ সিস্টেম বা টুলকিট লাগবে না।
এটি আপনার ডাউনলোড করা তথ্যের পরিমাণ সীমিত করে। এটি বোঝায় যে সংগ্রহস্থল থেকে বড় ফাইল ক্লোনিং এবং পুনরুদ্ধার করা দ্রুত হবে। পয়েন্টারগুলি একটি হালকা উপাদান দিয়ে তৈরি এবং LFS নির্দেশ করে।
ফলস্বরূপ, আপনি যখন আপনার রেপোকে মূল সংগ্রহস্থলে ঠেলে দেন, এটি দ্রুত আপডেট হয় এবং কম জায়গা নেয়।
ভালো দিক
- বেশিরভাগ ব্যবসার উন্নয়ন কর্মপ্রবাহের সাথে সহজেই একত্রিত হয়।
- অতিরিক্ত অধিকারগুলি পরিচালনা করার দরকার নেই কারণ এটি গিট সংগ্রহস্থলের মতো একই অনুমতি ব্যবহার করে।
মন্দ দিক
- Git LFS আপনার ডেটা সঞ্চয় করার জন্য ডেডিকেটেড সার্ভারের ব্যবহার আবশ্যক করে। ফলস্বরূপ, আপনার ডেটা সায়েন্স টিমগুলি লক করা হবে এবং আপনার প্রকৌশল কাজের চাপ বাড়বে।
- অত্যন্ত বিশেষ, এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কফ্লোতে পরবর্তী পর্যায়গুলির জন্য বিভিন্ন ধরণের বিভিন্ন সরঞ্জাম ব্যবহারের প্রয়োজন হতে পারে।
প্রাইসিং
এটি সবার জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়।
2. লেকএফএস
LakeFS হল একটি ওপেন-সোর্স ডেটা ভার্সনিং সলিউশন যা S3 বা GCS-এ ডেটা সঞ্চয় করে এবং একটি Git-এর মতো ব্রাঞ্চিং এবং কমিটিং প্যারাডাইম রয়েছে যা পেটাবাইটে স্কেল করে।
এই ব্রাঞ্চিং কৌশলটি আপনার ডেটা লেক এসিআইডিকে সঙ্গতিপূর্ণ করে তোলে স্বতন্ত্র শাখাগুলিতে পরিবর্তন ঘটতে দেয় যা পারমাণবিকভাবে এবং তাত্ক্ষণিকভাবে তৈরি, একত্রিত করা এবং ফিরিয়ে আনা যায়।
LakeFS দলগুলিকে ডেটা লেক কার্যকলাপ তৈরি করতে সক্ষম করে যা পুনরাবৃত্তিযোগ্য, পারমাণবিক এবং সংস্করণ। এটি দৃশ্যের একজন নবাগত, তবে এটি গণনা করার মতো একটি শক্তি।
এটি আপনার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি Git-এর মতো শাখা এবং সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি ব্যবহার করে তথ্য হ্রদ, ডেটা পেটাবাইট পর্যন্ত মাপযোগ্য। এক্সাবাইট স্কেলে, আপনি সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ পরীক্ষা করতে পারেন।
ভালো দিক
- Git-এর মতো ক্রিয়াকলাপগুলির মধ্যে রয়েছে শাখা করা, কমিট করা, মার্জ করা এবং প্রত্যাবর্তন করা।
- ডেটা CI/CD চেকের জন্য প্রি-কমিট/মার্জ হুক ব্যবহার করা হয়।
- S3 এবং GCS-এর মতো সাধারণ ক্লাউড স্টোরেজের জন্য ACID লেনদেনের মতো জটিল বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করে, সমস্ত ফর্ম্যাট নিরপেক্ষ থাকা অবস্থায়।
- রিয়েল-টাইমে ডেটাতে পরিবর্তনগুলি ফিরিয়ে দিন।
- সহজে স্কেল, এটি খুব বিশাল ডেটা লেক মিটমাট করার অনুমতি দেয়। সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ উভয় উন্নয়ন এবং উত্পাদন সেটিংস জন্য প্রদান করা যেতে পারে.
মন্দ দিক
- লেকএফএস একটি নতুন পণ্য, এইভাবে কার্যকারিতা এবং ডকুমেন্টেশন আগের সমাধানগুলির তুলনায় আরও দ্রুত পরিবর্তন হতে পারে।
- যেহেতু এটি ডেটা সংস্করণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তাই আপনাকে ডেটা বিজ্ঞান কর্মপ্রবাহের বিভিন্ন অংশের জন্য বিভিন্ন ধরণের অতিরিক্ত সরঞ্জাম ব্যবহার করতে হবে।
প্রাইসিং
এটি সবার জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়।
3. ডিভিসির
ডেটা ভার্সন কন্ট্রোল হল একটি ফ্রি ডেটা ভার্সনিং সলিউশন যা ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি এমন একটি প্রোগ্রাম যা আপনাকে যেকোনো ভাষায় আপনার পাইপলাইন সংজ্ঞায়িত করতে দেয়।
বড় ফাইল, ডেটা সেট, মেশিন লার্নিং মডেল, কোড, এবং আরও অনেক কিছু পরিচালনা করার মাধ্যমে, টুলটি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে শেয়ার করার যোগ্য এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য করে তোলে। প্রোগ্রামটি একটি সাধারণ কমান্ড লাইন প্রদানে গিট-এর নেতৃত্ব অনুসরণ করে যা শুধুমাত্র কয়েকটি ধাপে সেট আপ করা যেতে পারে।
এর নাম থেকে বোঝা যায়, DVC শুধুমাত্র ডেটা সংস্করণের বিষয়ে নয়। এটি টিমের জন্য পাইপলাইন এবং মেশিন লার্নিং মডেল পরিচালনার সুবিধা দেয়।
অবশেষে, DVC আপনার দলের মডেলের ধারাবাহিকতা এবং তাদের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা উন্নত করতে সাহায্য করবে। কোডে জটিল ফাইল প্রত্যয় এবং মন্তব্য ব্যবহার করার পরিবর্তে, সুবিধা নিন গিট শাখা নতুন ধারণা চেষ্টা করার জন্য। ভ্রমণ করতে, কাগজ এবং পেন্সিলের পরিবর্তে স্বয়ংক্রিয় মেট্রিক-ট্র্যাকিং নিয়োগ করুন।
এর সামঞ্জস্যপূর্ণ বান্ডিল প্রেরণ করতে মেশিন লার্নিং মডেল, ডেটা এবং কোড প্রোডাকশন, দূরবর্তী কম্পিউটার বা সহকর্মীর ডেস্কটপে, আপনি অ্যাড-হক স্ক্রিপ্টের পরিবর্তে পুশ/পুল কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন।
ভালো দিক
- এটি লাইটওয়েট, ওপেন সোর্স এবং সমস্ত প্রধান ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এবং স্টোরেজ ধরনের সাথে কাজ করে।
- নমনীয়, বিন্যাস এবং কাঠামোর অজ্ঞেয়, এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
- প্রতিটি এমএল মডেলের সম্পূর্ণ বিবর্তন তার সোর্স কোড এবং ডেটাতে ফিরে পাওয়া যেতে পারে।
মন্দ দিক
- পাইপলাইন ব্যবস্থাপনা এবং DVC সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ অবিচ্ছেদ্যভাবে সংযুক্ত। আপনার দল ইতিমধ্যেই অন্য ডেটা পাইপলাইন পণ্য ব্যবহার করলে রিডান্ড্যান্সি হবে।
- যেহেতু DVC লাইটওয়েট, তাই এটিকে আরও ব্যবহারকারী-বান্ধব করতে আপনার টিমকে ম্যানুয়ালি অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি ডিজাইন করতে হতে পারে৷
প্রাইসিং
এটি সবার জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়।
4. ডেল্টালেক
DeltaLake হল একটি ওপেন সোর্স স্টোরেজ লেয়ার যা ডেটা লেকের নির্ভরযোগ্যতা বাড়ায়। ডেল্টা লেক স্ট্রিমিং এবং ব্যাচ ডেটা প্রসেসিং ছাড়াও ACID লেনদেন এবং স্কেলযোগ্য মেটাডেটা পরিচালনা সমর্থন করে।
এটি Apache Spark API-এর সাথে কাজ করে এবং আপনার বিদ্যমান ডেটা লেকে বসে। ডেল্টা শেয়ারিং হল ব্যবসায় নিরাপদ ডেটা ভাগ করার জন্য বিশ্বের প্রথম উন্মুক্ত প্রোটোকল, যা অন্যান্য ব্যবসার সাথে তাদের কম্পিউটার সিস্টেম থেকে স্বাধীনভাবে ডেটা বিনিময় করা সহজ করে তোলে।
ডেল্টা হ্রদ সহজে পেটাবাইট ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম। মেটাডেটা ডেটার মতোই সংরক্ষণ করা হয় এবং ব্যবহারকারীরা বর্ণনা বিবরণ পদ্ধতি ব্যবহার করে এটি পেতে পারেন। ডেল্টা হ্রদের একটি একক আর্কিটেকচার রয়েছে যা স্ট্রিম এবং ব্যাচ উভয় ডেটা পড়তে পারে।
ডেল্টা ব্যবহার করে আপসার্ট করা সহজ। ডেল্টা টেবিলে এই আপসার্ট বা মার্জগুলি SQL মার্জগুলির সাথে তুলনীয়। আপনি আপনার টেবিলে অন্য ডেটা ফ্রেম থেকে ডেটা সংহত করতে এবং আপডেট, সন্নিবেশ এবং মুছে ফেলার জন্য এটি ব্যবহার করতে পারেন।
ভালো দিক
- ACID লেনদেন এবং শক্তিশালী মেটাডেটা ব্যবস্থাপনার মতো অনেক ক্ষমতা আপনার বর্তমান ডেটা স্টোরেজ সমাধানে পাওয়া যেতে পারে।
- ডেল্টা লেক এখন পেটাবাইট স্কেলে বিলিয়ন পার্টিশন এবং ফাইল সহ টেবিলগুলি অনায়াসে পরিচালনা করতে পারে।
- ম্যানুয়াল ডেটা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ এবং অন্যান্য ডেটা উদ্বেগের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে, যা ডেভেলপারদের তাদের ডেটা লেকের উপরে পণ্যগুলি বিকাশে মনোনিবেশ করতে দেয়।
মন্দ দিক
- যেহেতু এটি স্পার্ক এবং বিশাল ডেটার সাথে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, ডেল্টা লেক সাধারণত বেশিরভাগ কাজের জন্য অতিমাত্রায় হয়।
- এটি একটি ডেডিকেটেড ডেটা ফরম্যাটের ব্যবহার আবশ্যক করে, যা এর নমনীয়তাকে সীমিত করে এবং এটিকে আপনার বর্তমান ফর্মের সাথে বেমানান করে তোলে।
প্রাইসিং
এটি সবার জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়।
5. ডল্ট
ডল্ট হল একটি এসকিউএল ডাটাবেস যা গিট রিপোজিটরির মতোই ফর্কিং, ক্লোনিং, ব্রাঞ্চিং, মার্জিং, পুশিং এবং টান করে। একটি সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ ডাটাবেসের ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে, ডল্ট ডেটা এবং কাঠামোকে সিঙ্কে পরিবর্তন করার অনুমতি দেয়।
এটি আপনার এবং আপনার সহকর্মীদের সহযোগিতা করার জন্য একটি চমৎকার টুল। আপনি Dolt এর সাথে একইভাবে সংযোগ করতে পারেন যেভাবে আপনি অন্য যেকোন MySQL ডাটাবেসের সাথে এবং প্রশ্ন চালান বা SQL কমান্ড ব্যবহার করে ডেটাতে পরিবর্তন করতে পারেন।
ডেটা সংস্করণ করার ক্ষেত্রে, ডল্ট এক ধরনের। Dolt হল একটি ডাটাবেস, অন্য কিছু সমাধানের বিপরীতে যা শুধু সংস্করণ ডেটা। যদিও সফ্টওয়্যারটি বর্তমানে প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, অদূর ভবিষ্যতে এটিকে Git এবং MySQL এর সাথে সম্পূর্ণরূপে সামঞ্জস্যপূর্ণ করার আশা রয়েছে।
আপনি গিট ব্যবহার করার সাথে পরিচিত সমস্ত কমান্ডগুলিও ডল্টের সাথে কাজ করবে। গিট সংস্করণ ফাইল, ডল্ট সংস্করণ টেবিল কমান্ড লাইন ইন্টারফেস ব্যবহার করে, CSV ফাইল আমদানি করুন, আপনার পরিবর্তনগুলি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করুন, সেগুলিকে একটি রিমোটে প্রকাশ করুন এবং আপনার সতীর্থের পরিবর্তনগুলিকে একত্রিত করুন৷
ভালো দিক
- লাইটওয়েট এবং ওপেন সোর্স আংশিকভাবে.
- আরও অস্পষ্ট পছন্দের তুলনায়, এটির একটি SQL ইন্টারফেস রয়েছে, এটি ডেটা বিশ্লেষকদের কাছে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।
মন্দ দিক
- অন্যান্য ডাটাবেস সংস্করণ বিকল্পগুলির তুলনায়, ডল্ট এখনও একটি উন্নয়নশীল পণ্য।
- যেহেতু ডল্ট একটি ডাটাবেস, তাই সুবিধা পেতে আপনাকে অবশ্যই এতে আপনার ডেটা স্থানান্তর করতে হবে।
প্রাইসিং
সম্প্রদায়ের অধিবেশন ব্যবহার করার জন্য প্রত্যেককে স্বাগত জানাই। প্ল্যাটফর্ম প্রিমিয়াম মূল্য প্রদান করে না; পরিবর্তে, আপনাকে অবশ্যই প্রদানকারীর সাথে যোগাযোগ করতে হবে।
6. প্যাচিডার্ম
Pachyderm অনেক বৈশিষ্ট্য সহ একটি বিনামূল্যের ডেটা বিজ্ঞান সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা। Pachyderm Enterprise হল একটি শক্তিশালী ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্ম যা অত্যন্ত সুরক্ষিত পরিবেশে বড় আকারের সহযোগিতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
Pachyderm তালিকার কয়েকটি ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্মের মধ্যে একটি। Pachyderm-এর লক্ষ্য হল এমন একটি প্ল্যাটফর্ম প্রদান করা যা সম্পূর্ণ ডেটা চক্র পরিচালনা করে এবং মেশিন লার্নিং মডেলের ফলাফলগুলিকে নকল করা সহজ করে তোলে। প্যাচিডার্ম এই প্রসঙ্গে "ডেটারের ডকার" হিসাবে পরিচিত। প্যাচাইডার্ম ডকার কন্টেইনার ব্যবহার করে আপনার কার্যকর করার পরিবেশকে প্যাকেজ করে। এটি একই ফলাফলের নকল করা সহজ করে তোলে।
ডেটা বিজ্ঞানী এবং DevOps দলগুলি ডকারের সাথে সংস্করণযুক্ত ডেটার সংমিশ্রণের জন্য আত্মবিশ্বাসের সাথে মডেলগুলি স্থাপন করতে পারে৷ একটি দক্ষ স্টোরেজ সিস্টেমের জন্য ধন্যবাদ, স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার পেটাবাইট সংরক্ষণ করা যেতে পারে যখন স্টোরেজ খরচ ন্যূনতম রাখা হয়।
পাইপলাইন পর্যায় জুড়ে, ফাইল-ভিত্তিক সংস্করণ মধ্যবর্তী আউটপুট সহ সমস্ত ডেটা এবং শিল্পকর্মের জন্য একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ অডিট রেকর্ড সরবরাহ করে। টুলের অনেক ক্ষমতা এই স্তম্ভ দ্বারা চালিত হয়, যা দলগুলিকে এর থেকে সর্বাধিক সুবিধা পেতে সাহায্য করে।
ভালো দিক
- পাত্রের উপর ভিত্তি করে, আপনার ডেটা পরিবেশগুলি বহনযোগ্য এবং ক্লাউড প্রদানকারীদের মধ্যে স্থানান্তর করা সহজ হবে৷
- শক্তিশালী, ছোট থেকে অত্যন্ত বড় সিস্টেমে স্কেল করার ক্ষমতা সহ।
মন্দ দিক
- যেহেতু প্যাচাইডার্মের বিনামূল্যের সংস্করণ পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় কুবারনেট সার্ভারের মতো অনেকগুলি চলমান উপাদান রয়েছে, তাই একটি স্টিপার শেখার বক্ররেখা রয়েছে।
- Pachyderm এর অনেক প্রযুক্তিগত উপাদানগুলির কারণে একটি কোম্পানির বিদ্যমান অবকাঠামোতে অন্তর্ভুক্ত করা চ্যালেঞ্জ হতে পারে।
প্রাইসিং
আপনি কমিউনিটি সেশনের সাথে প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার শুরু করতে পারেন এবং এন্টারপ্রাইজ সংস্করণের জন্য আপনাকে বিক্রেতার সাথে যোগাযোগ করতে হবে।
7. নেপচুন
মডেল-বিল্ডিং মেটাডেটা ML মেটাডেটা স্টোর দ্বারা পরিচালিত হয়, যা MLOps স্ট্যাকের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। প্রতিটি MLOps কর্মপ্রবাহের জন্য, নেপচুন কেন্দ্রীভূত মেটাডেটা স্টোরেজ হিসাবে কাজ করে।
আপনি এক জায়গায় হাজার হাজার মেশিন লার্নিং মডেলের ট্র্যাক রাখতে, কল্পনা করতে এবং তুলনা করতে পারেন। এতে এক্সপেরিমেন্ট ট্র্যাকিং, মডেল রেজিস্ট্রি, এবং মডেল মনিটরিং, সেইসাথে একটি সহযোগী ইন্টারফেসের মতো বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এতে 25 টিরও বেশি বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং লাইব্রেরি সমন্বিত রয়েছে, যার মধ্যে বেশ কয়েকটি মডেল প্রশিক্ষণ এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিং সরঞ্জাম রয়েছে।
আপনি আপনার ক্রেডিট কার্ড ব্যবহার না করেই নেপচুনে যোগ দিতে পারেন। তার জায়গায় একটি জিমেইল অ্যাকাউন্টই যথেষ্ট।
ভালো দিক
- যেকোনো পাইপলাইন, প্রবাহ, কোডবেস বা ফ্রেমওয়ার্কের সাথে একীকরণ সহজ।
- রিয়েল-টাইম ভিজ্যুয়ালাইজেশন, সহজ API, এবং দ্রুত সমর্থন
- নেপচুনের সাহায্যে, আপনি একটি অবস্থানে আপনার সমস্ত পরীক্ষা-নিরীক্ষার ডেটার একটি "ব্যাকআপ" করতে পারেন, যা আপনি পরে পুনরুদ্ধার করতে পারেন৷
মন্দ দিক
- যদিও সম্পূর্ণরূপে ওপেন সোর্স নয়, একটি পৃথক সংস্করণ সম্ভবত ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য যথেষ্ট হবে, যদিও এই ধরনের অ্যাক্সেস এক মাসের মধ্যে সীমাবদ্ধ।
- কয়েকটি ছোট ডিজাইনের ত্রুটি খুঁজে পাওয়া যায়।
প্রাইসিং
আপনি ব্যক্তিগত পরিকল্পনার সাথে প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহার শুরু করতে পারেন যা সবার জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়। মূল্য বিভাগ $150/মাস থেকে শুরু হয়।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা সেরা ডেটা সংস্করণ করার সরঞ্জামগুলি নিয়ে আলোচনা করেছি। প্রতিটি টুল, যেমন আমরা দেখেছি, এর নিজস্ব বৈশিষ্ট্য রয়েছে। কিছু বিনামূল্যে ছিল, অন্যদের অর্থপ্রদান প্রয়োজন ছিল. কিছু ছোট ব্যবসার মডেলের জন্য ভালভাবে উপযুক্ত, অন্যরা বড় ব্যবসার মডেলের জন্য আরও উপযুক্ত।
ফলস্বরূপ, সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি ওজন করার পরে আপনাকে অবশ্যই আপনার উদ্দেশ্যে সেরা সফ্টওয়্যারটি নির্বাচন করতে হবে৷ আমরা উত্সাহিত করি যে আপনি একটি প্রিমিয়াম পণ্য কেনার আগে বিনামূল্যে ট্রায়াল সংস্করণ পরীক্ষা করে দেখুন৷
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন