فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشینی با تعداد قابل توجهی داده از انواع مختلف در یک پروژه معمولی علم داده سر و کار دارند. مدلهای متعددی با پیکربندیها و ویژگیهای مختلف و همچنین تکرارهای متعدد تنظیم پارامتر برای دستیابی به عملکرد بهینه توسعه یافتهاند.
در چنین سناریویی، تمام تغییرات دادهها و تنظیمات فرآیند ساخت مدل باید پایش و اندازهگیری شوند تا مشخص شود چه چیزی مؤثر بوده و چه چیزی انجام نشده است. همچنین بسیار مهم است که بتوانیم به نسخه قبلی برگردیم و به نتایج قبلی نگاه کنیم.
کنترل نسخه داده ها (DVC)، که به مدیریت داده ها، مدل زیربنایی و اجرای نتایج قابل تکرار کمک می کند، یکی از این فناوری ها است که ما را قادر می سازد همه این موارد را نظارت کنیم.
در این پست، ما از نزدیک به کنترل نسخه داده و بهترین ابزارهای استفاده خواهیم پرداخت. شروع کنیم.
Data Version Control چیست؟
نسخه سازی برای همه سیستم های تولید مورد نیاز است. یک نقطه دسترسی واحد به به روزترین داده ها. هر منبعی که اغلب اصلاح می شود، به ویژه توسط چندین کاربر به طور همزمان، نیاز به ایجاد یک مسیر حسابرسی برای پیگیری همه تغییرات دارد.
سیستم کنترل نسخه وظیفه دارد اطمینان حاصل کند که همه افراد تیم در یک صفحه هستند. این تضمین می کند که همه اعضای تیم روی جدیدترین نسخه فایل کار می کنند و مهمتر از آن، همه در یک زمان در پروژه مشابهی همکاری می کنند.
اگر تجهیزات مناسبی دارید، می توانید با حداقل تلاش این کار را انجام دهید!
اگر از استراتژی مدیریت نسخه داده قابل اعتماد استفاده کنید، مجموعه داده های ثابت و بایگانی کاملی از تمام تحقیقات خود خواهید داشت. اگر به تکرارپذیری، قابلیت ردیابی و تاریخچه مدل ML اهمیت می دهید، ابزارهای نسخه سازی داده برای گردش کار شما حیاتی هستند.
آنها به شما کمک میکنند نسخهای از یک آیتم را به دست آورید، مانند هش یک مجموعه داده یا مدل، که سپس میتوانید از آن برای شناسایی و مقایسه استفاده کنید. این نسخه داده اغلب در راه حل مدیریت ابرداده شما وارد می شود تا تضمین شود که آموزش مدل شما نسخه بندی شده و قابل تکرار است.
بهترین ابزارهای کنترل نسخه داده
اکنون زمان آن است که به بهترین راه حل های کنترل نسخه داده موجود نگاه کنید، که می توانید از آنها برای پیگیری هر قسمت از کد خود استفاده کنید.
1. گیت LFS
پروژه Git LFS برای استفاده رایگان است. در Git، فایلهای بزرگ مانند نمونههای صوتی، ویدیوها، پایگاههای داده و عکسها با نشانگرهای متنی جایگزین میشوند و محتویات فایل در یک سرور راه دور مانند GitHub.com یا GitHub Enterprise ذخیره میشوند.
به شما این امکان را میدهد تا از Git برای نسخهبرداری فایلهای عظیم – تا چند گیگابایت – استفاده کنید که با استفاده از حافظه خارجی، بیشتر در مخازن Git خود میزبانی کنید و مخازن فایلهای بزرگ را سریعتر شبیهسازی و بازیابی کنید. وقتی صحبت از مدیریت داده می شود، این یک راه حل بسیار سبک است. برای کار با Git، به هیچ دستور اضافی، سیستم ذخیره سازی یا جعبه ابزار نیاز ندارید.
این مقدار اطلاعاتی را که دانلود می کنید محدود می کند. این بدان معناست که شبیه سازی و بازیابی فایل های بزرگ از مخازن سریع تر خواهد بود. اشاره گرها از مواد سبک تری ساخته شده اند و به LFS اشاره می کنند.
در نتیجه، هنگامی که مخزن خود را به مخزن اصلی فشار می دهید، به سرعت به روز می شود و فضای کمتری را اشغال می کند.
مزایا
- به راحتی در جریان کار توسعه اکثر مشاغل ادغام می شود.
- نیازی به رسیدگی به حقوق اضافی نیست زیرا از همان مجوزهای مخزن Git استفاده می کند.
منفی
- Git LFS استفاده از سرورهای اختصاصی را برای ذخیره داده های شما ضروری می کند. در نتیجه، تیم های علم داده شما قفل می شوند و حجم کار مهندسی شما افزایش می یابد.
- بسیار تخصصی است و ممکن است نیاز به استفاده از انواع ابزارهای مختلف برای مراحل بعدی در گردش کار علم داده داشته باشد.
قیمت گذاری
استفاده از آن برای همه رایگان است.
2. LakeFS
LakeFS یک راهحل نسخهسازی داده منبع باز است که دادهها را در S3 یا GCS ذخیره میکند و دارای پارادایم انشعاب و ارتکاب Git مانند است که به پتابایت میرسد.
این استراتژی انشعاب با اجازه دادن به تغییرات در شاخههای مجزا که میتوانند به صورت اتمی و آنی ایجاد شوند، ادغام شوند و به عقب برگردانده شوند، با ACID مطابقت دارد.
LakeFS تیمها را قادر میسازد تا فعالیتهای دریاچه دادهای را ایجاد کنند که قابل تکرار، اتمی و نسخهسازی هستند. این یک تازه کار در صحنه است، اما نیرویی است که باید با آن حساب کرد.
از یک رویکرد شاخهبندی و کنترل نسخه شبیه به Git برای تعامل با شما استفاده میکند دریاچه داده، مقیاس پذیر تا پتابایت داده. در مقیاس اگزابایتی، می توانید کنترل نسخه را بررسی کنید.
مزایا
- عملیات Git مانند شامل شاخهبندی، ارتکاب، ادغام و برگرداندن است.
- قلاب های Pre-commit/ادغام برای بررسی های CI/CD داده ها استفاده می شود.
- ویژگیهای پیچیدهای مانند تراکنشهای ACID را برای ذخیرهسازی ابری ساده مانند S3 و GCS ارائه میکند، در حالی که فرمت خنثی باقی میماند.
- برگرداندن تغییرات به داده ها در زمان واقعی.
- به راحتی مقیاس می گیرد و به آن اجازه می دهد تا دریاچه های داده بسیار بزرگ را در خود جای دهد. کنترل نسخه را می توان برای تنظیمات توسعه و تولید ارائه کرد.
منفی
- LakeFS یک محصول جدید است، بنابراین عملکرد و مستندات ممکن است سریعتر از راه حل های قبلی تغییر کند.
- از آنجایی که بر روی نسخهسازی داده متمرکز است، باید از ابزارهای اضافی مختلفی برای بخشهای مختلف گردش کار علم داده استفاده کنید.
قیمت گذاری
استفاده از آن برای همه رایگان است.
3. دی وی سی
Data Version Control یک راه حل رایگان نسخه سازی داده است که برای کاربردهای علم داده و یادگیری ماشین طراحی شده است. این برنامه ای است که به شما امکان می دهد خط لوله خود را به هر زبانی تعریف کنید.
این ابزار با مدیریت فایلهای بزرگ، مجموعه دادهها، مدلهای یادگیری ماشین، کد و غیره، مدلهای یادگیری ماشین را قابل اشتراکگذاری و تکرار میکند. این برنامه در ارائه یک خط فرمان ساده که می تواند تنها در چند مرحله راه اندازی شود، از دستور Git پیروی می کند.
همانطور که از نام آن پیداست، DVC تنها در مورد نسخه سازی داده ها نیست. همچنین مدیریت خطوط لوله و مدل های یادگیری ماشین را برای تیم ها تسهیل می کند.
در نهایت، DVC به بهبود سازگاری مدلهای تیم شما و تکرارپذیری آنها کمک میکند. به جای استفاده از پسوندها و نظرات پیچیده فایل در کد، از مزیت استفاده کنید شاخه های گیت برای امتحان ایده های جدید برای سفر، به جای کاغذ و مداد، از ردیابی متریک خودکار استفاده کنید.
برای انتقال بسته های ثابت از فراگیری ماشین مدلها، دادهها و کدها در تولید، رایانههای دور، یا دسکتاپ همکار، میتوانید از دستورات push/pull به جای اسکریپتهای ad-hoc استفاده کنید.
مزایا
- این سبک وزن، منبع باز است و با تمام پلتفرمهای ابری اصلی و انواع ذخیرهسازی کار میکند.
- منعطف، دارای قالب و چارچوب آگنوستیک، و اجرای آن ساده است.
- کل تکامل هر مدل ML را می توان به کد منبع و داده های آن ردیابی کرد.
منفی
- مدیریت خط لوله و کنترل نسخه DVC به طور جدایی ناپذیری به هم مرتبط هستند. اگر تیم شما در حال استفاده از محصول خط لوله داده دیگری باشد، افزونگی وجود خواهد داشت.
- از آنجایی که DVC سبک وزن است، ممکن است تیم شما نیاز به طراحی ویژگی های اضافی به صورت دستی داشته باشد تا کاربر پسندتر شود.
قیمت گذاری
استفاده از آن برای همه رایگان است.
4. دریاچه دلتا
DeltaLake یک لایه ذخیره سازی منبع باز است که قابلیت اطمینان دریاچه داده ها را افزایش می دهد. Delta Lake از تراکنشهای ACID و مدیریت فراداده مقیاسپذیر علاوه بر جریان و پردازش دستهای داده پشتیبانی میکند.
با Apache Spark API کار می کند و روی دریاچه داده موجود شما قرار می گیرد. اشتراک گذاری دلتا اولین پروتکل باز در جهان برای به اشتراک گذاری ایمن داده در تجارت است که تبادل داده با سایر مشاغل مستقل از سیستم های رایانه ای آنها را آسان می کند.
دریاچه های دلتا می توانند به راحتی پتابایت ها را مدیریت کنند. ابرداده ها مانند داده ها ذخیره می شوند و کاربران می توانند با استفاده از روش Describe Detail آن را دریافت کنند. دریاچه های دلتا یک معماری واحد دارد که می تواند هم جریان و هم داده های دسته ای را بخواند.
انجام upsert ها با استفاده از دلتا ساده است. این upsert ها یا ادغام ها در جدول Delta با SQL Merges قابل مقایسه هستند. میتوانید از آن برای ادغام دادهها از فریم داده دیگری در جدول خود و انجام بهروزرسانی، درج و حذف استفاده کنید.
مزایا
- بسیاری از قابلیتها، مانند تراکنشهای ACID و مدیریت قوی ابرداده، میتوانند در راهحل ذخیرهسازی داده فعلی شما در دسترس باشند.
- Delta Lake اکنون میتواند بدون زحمت جداول را با میلیاردها پارتیشن و فایل در مقیاس پتابایت مدیریت کند.
- نیاز به کنترل نسخه دستی داده و سایر نگرانی های داده را کاهش می دهد و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا روی توسعه محصولات در بالای دریاچه های داده خود تمرکز کنند.
منفی
- از آنجایی که برای کار با Spark و داده های عظیم طراحی شده است، دریاچه دلتا به طور کلی برای اکثر وظایف بیش از حد کشته می شود.
- این نیاز به استفاده از یک قالب داده اختصاصی دارد که انعطاف پذیری آن را محدود می کند و آن را با فرم های فعلی شما ناسازگار می کند.
قیمت گذاری
استفاده از آن برای همه رایگان است.
5. Dolt
Dolt یک پایگاه داده SQL است که فورک کردن، شبیه سازی، انشعاب، ادغام، فشار دادن و کشیدن را به همان روشی که یک مخزن git انجام می دهد انجام می دهد. برای بهبود تجربه کاربری یک پایگاه داده کنترل نسخه، Dolt به داده ها و ساختار اجازه می دهد تا به صورت همگام تغییر کنند.
این یک ابزار عالی برای همکاری شما و همکارانتان است. میتوانید به همان روشی که به هر پایگاه داده MySQL دیگری متصل میشوید، به Dolt متصل شوید و با استفاده از دستورات SQL کوئریها را اجرا کنید یا در دادهها تغییراتی ایجاد کنید.
وقتی نوبت به نسخهسازی دادهها میرسد، Dolt در نوع خود بینظیر است. Dolt یک پایگاه داده است، برخلاف برخی از راه حل های دیگر که فقط داده ها را نسخه می کنند. در حالی که این نرم افزار در حال حاضر در مراحل اولیه خود است، امیدواری وجود دارد که در آینده نزدیک بتواند آن را به طور کامل با Git و MySQL سازگار کند.
تمام دستوراتی که با استفاده از Git آشنا هستید با Dolt نیز کار می کنند. فایلهای نسخههای Git، جداول نسخههای Dolt با استفاده از رابط خط فرمان، فایلهای CSV را وارد کنید، تغییرات خود را انجام دهید، آنها را در یک کنترل از راه دور منتشر کنید، و تغییرات هم تیمیتان را ادغام کنید.
مزایا
- سبک و منبع باز در بخش.
- در مقایسه با انتخاب های مبهم تر، دارای یک رابط SQL است که آن را برای تحلیلگران داده قابل دسترس تر می کند.
منفی
- در مقایسه با سایر گزینههای نسخهسازی پایگاه داده، Dolt هنوز یک محصول در حال توسعه است.
- از آنجایی که Dolt یک پایگاه داده است، باید داده های خود را به آن انتقال دهید تا از مزایای آن بهره مند شوید.
قیمت گذاری
همه می توانند از جلسه انجمن استفاده کنند. این پلتفرم قیمت گذاری ممتاز را ارائه نمی دهد. در عوض، باید با ارائه دهنده تماس بگیرید.
6. پاچیدرم
Pachyderm یک سیستم کنترل نسخه علوم داده رایگان با ویژگی های بسیار است. Pachyderm Enterprise یک پلت فرم قدرتمند علم داده است که برای همکاری در مقیاس بزرگ در محیط های بسیار امن طراحی شده است.
Pachyderm یکی از معدود پلتفرم های علم داده لیست است. هدف Pachyderm ارائه پلتفرمی است که چرخه کامل داده را مدیریت می کند و تکرار یافته های مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند. Pachyderm در این زمینه به عنوان "Docker of Data" شناخته می شود. Pachyderm محیط اجرای شما را با استفاده از ظروف Docker بسته بندی می کند. این باعث می شود که تکرار نتایج یکسان ساده شود.
دانشمندان داده و تیمهای DevOps میتوانند به لطف ترکیب دادههای نسخهشده با Docker، مدلها را با اطمینان اجرا کنند. به لطف یک سیستم ذخیره سازی کارآمد، پتابایت داده های ساختاریافته و بدون ساختار را می توان حفظ کرد در حالی که هزینه های ذخیره سازی به حداقل می رسد.
در طول مراحل خط لوله، نسخهسازی مبتنی بر فایل یک رکورد حسابرسی کامل برای همه دادهها و مصنوعات، از جمله خروجیهای میانی فراهم میکند. بسیاری از قابلیتهای این ابزار توسط این ستونها هدایت میشوند که به تیمها کمک میکند تا بیشترین بهره را از آن ببرند.
مزایا
- بر اساس کانتینرها، محیط های داده شما قابل حمل و انتقال بین ارائه دهندگان ابری آسان خواهد بود.
- قوی، با قابلیت مقیاس بندی از سیستم های کوچک تا بسیار بزرگ.
منفی
- از آنجایی که عناصر متحرک بسیار زیادی وجود دارد، مانند سرور Kubernetes که برای مدیریت نسخه رایگان Pachyderm ضروری است، منحنی یادگیری تندتری وجود دارد.
- Pachyderm ممکن است برای گنجاندن در زیرساخت های موجود یک شرکت چالش برانگیز باشد زیرا بسیاری از اجزای تکنولوژیکی آن وجود دارد.
قیمت گذاری
میتوانید با جلسه انجمن شروع به استفاده از پلتفرم کنید و برای نسخه سازمانی، باید با فروشنده تماس بگیرید.
7. نپتون
ابرداده ساخت مدل توسط فروشگاه ابرداده ML مدیریت می شود که جنبه مهمی از پشته MLOps است. برای هر گردش کار MLOps، نپتون به عنوان ذخیره سازی متاداده متمرکز عمل می کند.
میتوانید هزاران مدل یادگیری ماشینی را در یک مکان پیگیری، تجسم و مقایسه کنید. این شامل ویژگی هایی مانند ردیابی آزمایش، ثبت مدل، و نظارت بر مدل، و همچنین یک رابط مشترک است. این شامل بیش از 25 ابزار مختلف و کتابخانه های یکپارچه، از جمله چندین آموزش مدل و ابزار تنظیم هایپرپارامتر است.
می توانید بدون استفاده از کارت اعتباری خود به نپتون بپیوندید. یک حساب جیمیل در جای خود کافی است.
مزایا
- ادغام با هر خط لوله، جریان، پایگاه کد یا چارچوب ساده است.
- تجسم های بلادرنگ، API آسان و پشتیبانی سریع
- با نپتون، میتوانید از تمام دادههای آزمایشهای خود در یک مکان «پشتیبان» تهیه کنید، که بعداً میتوانید آنها را بازیابی کنید.
منفی
- اگرچه کاملاً منبع باز نیست، یک نسخه جداگانه احتمالاً برای استفاده خصوصی کافی است، اگرچه چنین دسترسی محدود به یک ماه است.
- چند اشکال کوچک در طراحی وجود دارد.
قیمت گذاری
می توانید با استفاده از طرح فردی که برای همه رایگان است، از پلتفرم استفاده کنید. بخش قیمت گذاری از 150 دلار در ماه شروع می شود.
نتیجه
در این پست، بهترین ابزارهای نسخهسازی داده را مورد بحث قرار دادیم. همانطور که دیدیم هر ابزار مجموعه ای از ویژگی های خاص خود را دارد. برخی رایگان بودند، در حالی که برخی دیگر نیاز به پرداخت داشتند. برخی برای مدل کسب و کار کوچک مناسب هستند، در حالی که برخی دیگر برای مدل کسب و کار بزرگ مناسب تر هستند.
در نتیجه، شما باید پس از سنجش مزایا و معایب، بهترین نرم افزار را برای اهداف خود انتخاب کنید. توصیه می کنیم قبل از خرید یک محصول ممتاز، نسخه آزمایشی رایگان را آزمایش کنید.
پاسخ دهید