Gwyddonwyr Data ac mae gweithwyr proffesiynol dysgu peirianyddol yn delio â nifer sylweddol o ddata o wahanol fathau mewn prosiect gwyddor data nodweddiadol. Mae nifer o fodelau wedi'u datblygu gyda chyfluniadau a nodweddion amrywiol, yn ogystal ag iteriadau lluosog o diwnio paramedr i gael y perfformiad gorau posibl.
Mewn sefyllfa o'r fath, rhaid monitro a mesur yr holl addasiadau data ac addasiadau proses adeiladu model er mwyn pennu beth weithiodd a beth na weithiodd. Mae hefyd yn hanfodol gallu mynd yn ôl i rifyn blaenorol ac ymchwilio i ganlyniadau blaenorol.
Mae Rheoli Fersiynau Data (DVC), sy'n helpu i reoli'r data, y model sylfaenol, a rhedeg canlyniadau atgenhedladwy, yn un dechnoleg o'r fath sy'n ein galluogi i fonitro hyn i gyd.
Yn y swydd hon, byddwn yn edrych yn fanwl ar Reoli Fersiwn Data, a'r offer gorau i'w defnyddio. Gadewch i ni ddechrau.
Beth yw Rheoli Fersiwn Data?
Mae angen fersiynau ar gyfer pob system gynhyrchu. Un pwynt mynediad at y data mwyaf diweddar. Mae angen creu trywydd archwilio ar gyfer unrhyw adnodd sy'n cael ei addasu'n aml, yn enwedig gan nifer o ddefnyddwyr ar yr un pryd, er mwyn cadw cofnod o'r holl newidiadau.
Mae'r system rheoli fersiynau yn gyfrifol am sicrhau bod pawb yn y tîm ar yr un dudalen. Mae'n gwarantu bod pawb yn y tîm yn gweithio ar y fersiwn ddiweddaraf o'r ffeil ac, yn bwysicach fyth, bod pawb yn cydweithio ar yr un prosiect ar y tro.
Os oes gennych yr offer cywir, gallwch wneud hyn heb fawr o ymdrech!
Bydd gennych setiau data cyson ac archif drylwyr o'ch holl waith ymchwil os byddwch yn defnyddio strategaeth rheoli fersiynau data dibynadwy. Mae offer fersiwn data yn hanfodol ar gyfer eich llif gwaith os ydych chi'n poeni am atgynhyrchu, olrhain, a hanes model ML.
Maen nhw'n eich helpu i gael fersiwn o eitem, fel stwnsh o set ddata neu fodel, y gallwch chi wedyn ei ddefnyddio i'w hadnabod a'u cymharu. Mae'r fersiwn data hwn yn aml yn cael ei fewnbynnu i'ch datrysiad rheoli metadata i warantu bod eich hyfforddiant enghreifftiol wedi'i fersiwnu a'i ailadrodd.
Offer Rheoli Fersiwn Data Gorau
Nawr mae'n bryd edrych ar yr atebion rheoli fersiwn data gorau sydd ar gael, y gallwch eu defnyddio i gadw golwg ar bob rhan o'ch cod.
1. git-lfs
Mae prosiect Git LFS yn rhad ac am ddim i'w ddefnyddio. O fewn Git, amnewidir ffeiliau mawr fel samplau sain, fideos, cronfeydd data, a lluniau ag awgrymiadau testun, a chaiff cynnwys y ffeil ei gadw ar weinydd pell fel GitHub.com neu GitHub Enterprise.
Mae'n caniatáu ichi ddefnyddio Git i fersiwn ffeiliau enfawr - hyd at sawl GB o ran maint - cynnal mwy yn eich storfeydd Git gan ddefnyddio storfa allanol, a chlonio ac adfer storfeydd ffeiliau mawr yn gyflymach. O ran rheoli data, mae hwn yn ddatrysiad eithaf ysgafn. I weithio gyda Git, nid oes angen unrhyw orchmynion, systemau storio na phecynnau cymorth ychwanegol arnoch.
Mae'n cyfyngu ar faint o wybodaeth rydych chi'n ei lawrlwytho. Mae hyn yn awgrymu y bydd clonio ac adalw ffeiliau mawr o ystorfeydd yn gyflymach. Mae'r awgrymiadau wedi'u gwneud o ddeunydd ysgafnach ac yn pwyntio at yr LFS.
O ganlyniad, pan fyddwch chi'n gwthio'ch repo i'r brif gadwrfa, mae'n diweddaru'n gyflym ac yn cymryd llai o le.
Pros
- Mae'n integreiddio'n hawdd i lifoedd gwaith datblygu'r rhan fwyaf o fusnesau.
- Nid oes angen ymdrin â hawliau ychwanegol oherwydd ei fod yn defnyddio'r un caniatâd â'r ystorfa Git.
anfanteision
- Mae Git LFS yn golygu bod angen defnyddio gweinyddwyr pwrpasol i storio'ch data. O ganlyniad, bydd eich timau gwyddor data yn cael eu cloi i mewn, a bydd eich llwyth gwaith peirianneg yn cynyddu.
- Arbenigol iawn, ac efallai y bydd angen defnyddio amrywiaeth o wahanol offer ar gyfer cyfnodau dilynol yn y llif gwaith gwyddor data.
Prisiau
Mae'n rhad ac am ddim i bawb ei ddefnyddio.
2. LlynFS
Mae LakeFS yn ddatrysiad fersiwn data ffynhonnell agored sy'n storio data yn S3 neu GCS ac mae ganddo batrwm canghennog ac ymrwymo tebyg i Git sy'n graddio i petabytes.
Mae'r strategaeth ganghennog hon yn gwneud i'ch llyn data gydymffurfio ag ACID trwy ganiatáu i newidiadau ddigwydd mewn canghennau gwahanol y gellir eu hadeiladu, eu huno, a'u rholio'n ôl yn atomig ac ar unwaith.
Mae LakeFS yn galluogi timau i greu gweithgareddau llyn data y gellir eu hailadrodd, atomig a fersiwn. Mae'n newydd-deb i'r olygfa, ond mae'n rym i'w gyfrif.
Mae'n defnyddio dull canghennog tebyg i Git a rheoli fersiwn i ryngweithio â'ch llyn data, scalable hyd at Petabytes o ddata. Ar raddfa exabyte, gallwch wirio am reolaeth fersiwn.
Pros
- Mae gweithrediadau tebyg i git yn cynnwys canghennu, traddodi, uno a dychwelyd.
- Defnyddir bachau rhag-ymrwymo/uno ar gyfer gwiriadau CI/CD data.
- Yn darparu nodweddion cymhleth fel trafodion ACID ar gyfer storio cwmwl syml fel S3 a GCS, tra'n aros yn niwtral o ran fformat.
- Dychwelyd newidiadau i ddata mewn amser real.
- Graddfeydd yn rhwydd, gan ganiatáu iddo ddarparu ar gyfer llynnoedd data enfawr iawn. Gellir darparu rheolaeth fersiwn ar gyfer lleoliadau datblygu a chynhyrchu.
anfanteision
- Mae LakeFS yn gynnyrch newydd, felly gall ymarferoldeb a dogfennaeth newid yn gyflymach na gydag atebion blaenorol.
- Gan ei fod yn canolbwyntio ar fersiynu data, bydd angen i chi ddefnyddio amrywiaeth o offer ychwanegol ar gyfer gwahanol rannau o'r llif gwaith gwyddor data.
Prisiau
Mae'n rhad ac am ddim i bawb ei ddefnyddio.
3. DVC
Mae Data Version Control yn ddatrysiad fersiwn data am ddim sydd wedi'i gynllunio ar gyfer cymwysiadau gwyddor data a dysgu peiriannau. Mae'n rhaglen sy'n eich galluogi i ddiffinio'ch piblinell mewn unrhyw iaith.
Trwy reoli ffeiliau mawr, setiau data, modelau dysgu peiriant, cod, ac yn y blaen, mae'r offeryn yn gwneud modelau dysgu peiriant yn rhai y gellir eu rhannu a'u hatgynhyrchu. Mae'r rhaglen yn dilyn arweiniad Git wrth ddarparu llinell orchymyn syml y gellir ei sefydlu mewn ychydig gamau yn unig.
Fel y mae ei enw'n awgrymu, nid yw DVC yn ymwneud â fersiynau data yn unig. Mae hefyd yn hwyluso rheoli piblinellau a modelau dysgu peiriant ar gyfer timau.
Yn olaf, bydd DVC yn helpu i wella cysondeb modelau eich tîm a'u hailadrodd. Yn lle defnyddio ôl-ddodiaid ffeiliau cymhleth a sylwadau mewn cod, manteisiwch ar Canghennau Git i roi cynnig ar syniadau newydd. I deithio, defnyddiwch dracio metrig awtomataidd yn lle papur a phensil.
I drosglwyddo bwndeli cyson o dysgu peiriant modelau, data, a chod i gynhyrchu, cyfrifiaduron pell, neu bwrdd gwaith cydweithiwr, gallwch ddefnyddio gorchmynion gwthio/tynnu yn lle sgriptiau ad-hoc.
Pros
- Mae'n ysgafn, ffynhonnell agored, ac mae'n gweithio gyda phob prif lwyfan cwmwl a math storio.
- Hyblyg, agnostig o fformat a fframwaith, a syml i'w gweithredu.
- Gellir olrhain esblygiad cyfan pob model ML yn ôl i'w god ffynhonnell a'i ddata.
anfanteision
- Mae cysylltiad annatod rhwng rheoli piblinellau a rheoli fersiwn DVC. Bydd diswyddiad os yw eich tîm eisoes yn defnyddio cynnyrch piblinell data arall.
- Gan fod DVC yn ysgafn, efallai y bydd angen i'ch tîm ddylunio nodweddion ychwanegol â llaw i'w wneud yn haws ei ddefnyddio.
Prisiau
Mae'n rhad ac am ddim i bawb ei ddefnyddio.
4. Llyn Delta
Mae DeltaLake yn haen storio ffynhonnell agored sy'n hybu dibynadwyedd llyn data. Mae Delta Lake yn cefnogi trafodion ACID a rheoli metadata graddadwy yn ogystal â ffrydio a phrosesu data swp.
Mae'n gweithio gydag APIs Apache Spark ac yn eistedd ar eich llyn data presennol. Delta Sharing yw'r protocol agored cyntaf yn y byd ar gyfer rhannu data'n ddiogel mewn busnes, gan ei gwneud hi'n hawdd cyfnewid data â busnesau eraill yn annibynnol ar eu systemau cyfrifiadurol.
Mae Llynnoedd Delta yn gallu trin petabytes o ddata yn rhwydd. Mae metadata'n cael ei storio yn yr un ffordd â data, a gall defnyddwyr ei gael gan ddefnyddio'r dull Disgrifio Manylion. Mae gan Delta Lakes bensaernïaeth sengl sy'n gallu darllen data nant a swp.
Mae upserts yn syml i'w gwneud gan ddefnyddio Delta. Mae'r rhain yn upserts neu uno i mewn i'r tabl Delta yn debyg i Cyfuniadau SQL. Gallwch ei ddefnyddio i integreiddio data o ffrâm ddata arall yn eich tabl a pherfformio diweddariadau, mewnosod a dileu.
Pros
- Gall llawer o alluoedd, fel trafodion ACID a rheoli metadata cadarn, fod ar gael yn eich datrysiad storio data presennol.
- Gall Delta Lake nawr reoli tablau gyda biliynau o raniad a ffeiliau ar raddfa petabyte yn ddiymdrech.
- Yn lleihau'r angen am reoli fersiynau data â llaw a phryderon data eraill, gan ganiatáu i ddatblygwyr ganolbwyntio ar ddatblygu cynhyrchion ar ben eu llynnoedd data.
anfanteision
- Gan ei fod wedi'i gynllunio i weithio gyda Spark a data enfawr, mae Delta Lake yn gyffredinol yn orlawn ar gyfer y rhan fwyaf o dasgau.
- Mae'n gofyn am ddefnyddio fformat data pwrpasol, sy'n cyfyngu ar ei hyblygrwydd ac yn ei wneud yn anghydnaws â'ch ffurflenni presennol.
Prisiau
Mae'n rhad ac am ddim i bawb ei ddefnyddio.
5. Dolt
Mae Dolt yn gronfa ddata SQL sy'n fforchio, clonio, canghennu, uno, gwthio a thynnu yn yr un ffordd ag y mae ystorfa git yn ei wneud. Er mwyn gwella profiad y defnyddiwr o gronfa ddata rheoli fersiynau, mae Dolt yn caniatáu i ddata a strwythur newid wrth gysoni.
Mae'n arf ardderchog i chi a'ch cydweithwyr gydweithio arno. Gallwch gysylltu â Dolt yn yr un ffordd ag y byddech chi ag unrhyw gronfa ddata MySQL arall a rhedeg ymholiadau neu wneud newidiadau i'r data gan ddefnyddio gorchmynion SQL.
O ran fersiwn data, mae Dolt yn un-oa-fath. Cronfa ddata yw Dolt, yn hytrach na rhai o'r atebion eraill sy'n fersiwn data yn unig. Er bod y feddalwedd yn ei gamau cynnar ar hyn o bryd, y gobaith yw ei gwneud yn gwbl gydnaws â Git a MySQL yn y dyfodol agos.
Bydd yr holl orchmynion rydych chi'n gyfarwydd â'u defnyddio gyda Git hefyd yn gweithio gyda Dolt. Ffeiliau fersiynau Git, tablau fersiynau Dolt Gan ddefnyddio'r rhyngwyneb llinell orchymyn, mewnforio ffeiliau CSV, ymrwymo'ch newidiadau, eu cyhoeddi i teclyn anghysbell, ac uno newidiadau eich cyd-chwaraewr.
Pros
- ysgafn a ffynhonnell agored yn rhannol.
- O'i gymharu â dewisiadau mwy aneglur, mae ganddo ryngwyneb SQL, sy'n ei gwneud yn fwy hygyrch i ddadansoddwyr data.
anfanteision
- O'i gymharu â dewisiadau amgen eraill ar gyfer fersiynau cronfa ddata, mae Dolt yn dal i fod yn gynnyrch sy'n datblygu.
- Gan mai cronfa ddata yw Dolt, rhaid i chi drosglwyddo'ch data i mewn iddi i gael y buddion.
Prisiau
Mae croeso i bawb ddefnyddio’r sesiwn gymunedol. Nid yw'r platfform yn darparu prisiau premiwm; yn lle hynny, rhaid i chi gysylltu â'r darparwr.
6. Pachyderm
Mae Pachyderm yn system rheoli fersiwn gwyddor data am ddim gyda llawer o nodweddion. Mae Pachyderm Enterprise yn blatfform gwyddor data pwerus sydd wedi'i gynllunio ar gyfer cydweithredu ar raddfa fawr mewn amgylcheddau diogel iawn.
Pachyderm yw un o'r ychydig lwyfannau gwyddor data ar y rhestr. Nod Pachyderm yw darparu llwyfan sy'n rheoli'r cylch data cyflawn ac yn ei gwneud hi'n syml i ddyblygu canfyddiadau modelau dysgu peirianyddol. Gelwir Pachyderm yn “Dociwr Data” yn y cyd-destun hwn. Mae Pachyderm yn pecynnu eich amgylchedd gweithredu gan ddefnyddio cynwysyddion Docker. Mae hyn yn ei gwneud hi'n syml i ddyblygu'r un canlyniadau.
Gall gwyddonwyr data a thimau DevOps ddefnyddio modelau yn hyderus diolch i'r cyfuniad o ddata fersiwn gyda Docker. Diolch i system storio effeithlon, gellir cynnal petabytes o ddata strwythuredig ac anstrwythuredig tra bod costau storio yn cael eu cadw mor isel â phosibl.
Drwy gydol y cyfnodau piblinell, mae fersiynau ar sail ffeiliau yn darparu cofnod archwilio trylwyr ar gyfer yr holl ddata ac arteffactau, gan gynnwys allbynnau canolradd. Mae llawer o alluoedd yr offeryn yn cael eu gyrru gan y pileri hyn, sy'n helpu timau i gael y gorau ohono.
Pros
- Yn seiliedig ar gynwysyddion, bydd eich amgylcheddau data yn gludadwy ac yn hawdd eu trosglwyddo rhwng darparwyr cwmwl.
- Cadarn, gyda'r gallu i raddio o systemau bach i systemau mawr iawn.
anfanteision
- Gan fod cymaint o elfennau symudol, fel gweinydd Kubernetes sy'n angenrheidiol i drin rhifyn rhad ac am ddim Pachyderm, mae cromlin ddysgu fwy serth.
- Efallai y bydd Pachyderm yn heriol i'w ymgorffori yn seilwaith presennol cwmni oherwydd ei gydrannau technolegol niferus.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau defnyddio'r platfform gyda'r sesiwn gymunedol ac ar gyfer y rhifyn menter, mae'n rhaid i chi gysylltu â'r gwerthwr.
7. Neptune
Mae metadata adeiladu modelau yn cael ei reoli gan storfa metadata ML, sy'n agwedd bwysig ar bentwr MLOps. Ar gyfer pob llif gwaith MLOps, mae Neifion yn gwasanaethu fel storfa metadata ganolog.
Gallwch gadw golwg, delweddu, a chymharu miloedd o fodelau dysgu peiriant i gyd mewn un lle. Mae'n cynnwys nodweddion megis olrhain arbrofion, cofrestrfa model, a monitro modelau, yn ogystal â rhyngwyneb cydweithredol. Mae'n cynnwys dros 25 o wahanol offer a llyfrgelloedd integredig, gan gynnwys sawl hyfforddiant model ac offer tiwnio hyperparamedr.
Gallwch ymuno â Neifion heb ddefnyddio'ch cerdyn credyd. Bydd cyfrif Gmail yn ddigon yn ei le.
Pros
- Mae integreiddio ag unrhyw biblinell, llif, sylfaen cod, neu fframwaith yn syml.
- Y delweddiadau amser real, yr API hawdd, a'r gefnogaeth gyflym
- Gyda Neifion, gallwch wneud “copi wrth gefn” o holl ddata eich arbrofion mewn un lleoliad, y gallwch ei adennill yn ddiweddarach.
anfanteision
- Er nad yw'n gwbl ffynhonnell agored, mae'n debyg y byddai fersiwn unigol yn ddigon at ddefnydd preifat, er bod mynediad o'r fath yn gyfyngedig i fis.
- Mae yna ychydig o ddiffygion dylunio bach i'w canfod.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau defnyddio'r platfform gyda'r Cynllun Unigol sydd am ddim i bawb ei ddefnyddio. Mae'r adran brisio yn dechrau o $ 150 / mis.
Casgliad
Yn y swydd hon, buom yn trafod yr offer fersiwn data gorau. Mae gan bob offeryn, fel y gwelsom, ei set ei hun o nodweddion. Roedd rhai am ddim, tra bod eraill angen taliad. Mae rhai yn addas iawn ar gyfer y model busnes bach, tra bod eraill yn fwy addas ar gyfer y model busnes mawr.
O ganlyniad, rhaid i chi ddewis y meddalwedd gorau at eich dibenion ar ôl pwyso a mesur y manteision a'r anfanteision. Rydym yn eich annog i brofi'r fersiwn prawf am ddim cyn prynu cynnyrch premiwm.
Gadael ymateb