डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग पेशेवर एक विशिष्ट डेटा विज्ञान परियोजना में विभिन्न प्रकार के डेटा की एक महत्वपूर्ण संख्या से निपटते हैं। इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन और सुविधाओं के साथ-साथ पैरामीटर ट्यूनिंग के कई पुनरावृत्तियों के साथ कई मॉडल विकसित किए गए हैं।
ऐसे परिदृश्य में, सभी डेटा संशोधनों और मॉडल निर्माण प्रक्रिया समायोजन की निगरानी और माप किया जाना चाहिए ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या काम किया और क्या नहीं। पिछले संस्करण पर वापस जाने और पिछले परिणामों को देखने में सक्षम होना भी महत्वपूर्ण है।
डेटा संस्करण नियंत्रण (डीवीसी), जो डेटा, अंतर्निहित मॉडल को प्रबंधित करने और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परिणामों को चलाने में सहायता करता है, एक ऐसी तकनीक है जो हमें इन सभी की निगरानी करने में सक्षम बनाती है।
इस पोस्ट में, हम डेटा संस्करण नियंत्रण और उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम टूल पर बारीकी से नज़र डालेंगे। चलो शुरू करें।
डेटा संस्करण नियंत्रण क्या है?
सभी उत्पादन प्रणालियों के लिए संस्करणीकरण आवश्यक है। सबसे अद्यतित डेटा तक पहुंच का एक एकल बिंदु। कोई भी संसाधन जिसे अक्सर संशोधित किया जाता है, विशेष रूप से एक ही समय में कई उपयोगकर्ताओं द्वारा, सभी परिवर्तनों पर नज़र रखने के लिए एक ऑडिट ट्रेल के निर्माण की आवश्यकता होती है।
संस्करण नियंत्रण प्रणाली यह सुनिश्चित करने के लिए ज़िम्मेदार है कि टीम में हर कोई एक ही पृष्ठ पर है। यह गारंटी देता है कि टीम में हर कोई फ़ाइल के नवीनतम संस्करण पर काम कर रहा है और, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि हर कोई एक समय में एक ही प्रोजेक्ट पर सहयोग कर रहा है।
यदि आपके पास उचित उपकरण हैं, तो आप इसे न्यूनतम प्रयास से पूरा कर सकते हैं!
यदि आप एक भरोसेमंद डेटा संस्करण प्रबंधन रणनीति का उपयोग करते हैं तो आपके पास सुसंगत डेटा सेट और आपके सभी शोध का संपूर्ण संग्रह होगा। यदि आप प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता, पता लगाने की क्षमता और एमएल मॉडल इतिहास की परवाह करते हैं तो डेटा संस्करण उपकरण आपके वर्कफ़्लो के लिए महत्वपूर्ण हैं।
वे आपको किसी आइटम का एक संस्करण प्राप्त करने में मदद करते हैं, जैसे डेटासेट या मॉडल का हैश, जिसे आप पहचानने और तुलना करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। यह डेटा संस्करण अक्सर आपके मेटाडेटा प्रबंधन समाधान में दर्ज किया जाता है ताकि यह गारंटी दी जा सके कि आपका मॉडल प्रशिक्षण संस्करणबद्ध और दोहराने योग्य है।
सर्वोत्तम डेटा संस्करण नियंत्रण उपकरण
अब उपलब्ध बेहतरीन डेटा संस्करण नियंत्रण समाधानों को देखने का समय आ गया है, जिनका उपयोग आप अपने कोड के हर हिस्से पर नज़र रखने के लिए कर सकते हैं।
1. गिट एलएफएस
Git LFS प्रोजेक्ट का उपयोग निःशुल्क है। Git के भीतर, ऑडियो नमूने, वीडियो, डेटाबेस और फ़ोटो जैसी बड़ी फ़ाइलों को टेक्स्ट पॉइंटर्स के साथ प्रतिस्थापित किया जाता है, और फ़ाइल सामग्री को GitHub.com या GitHub Enterprise जैसे दूरस्थ सर्वर पर सहेजा जाता है।
यह आपको Git का उपयोग करके विशाल फ़ाइलों को संस्करणित करने की अनुमति देता है - आकार में कई जीबी तक - बाहरी भंडारण का उपयोग करके अपने Git रिपॉजिटरी में अधिक होस्ट करें, और बड़ी फ़ाइल रिपॉजिटरी को अधिक तेज़ी से क्लोन और पुनर्प्राप्त करें। जब डेटा प्रबंधन की बात आती है, तो यह काफी हल्का समाधान है। Git के साथ काम करने के लिए, आपको किसी अतिरिक्त कमांड, स्टोरेज सिस्टम या टूलकिट की आवश्यकता नहीं है।
यह आपके द्वारा डाउनलोड की जाने वाली जानकारी की मात्रा को सीमित करता है। इसका तात्पर्य यह है कि रिपॉजिटरी से बड़ी फ़ाइलों की क्लोनिंग और पुनर्प्राप्ति तेज़ होगी। पॉइंटर्स हल्के पदार्थ से बने होते हैं और एलएफएस की ओर इशारा करते हैं।
परिणामस्वरूप, जब आप अपने रेपो को मुख्य रिपॉजिटरी में धकेलते हैं, तो यह जल्दी से अपडेट हो जाता है और कम जगह लेता है।
फ़ायदे
- अधिकांश व्यवसायों के विकास कार्यप्रवाह में आसानी से एकीकृत हो जाता है।
- अतिरिक्त अधिकारों को संभालने की कोई आवश्यकता नहीं है क्योंकि यह Git रिपॉजिटरी के समान अनुमतियों का उपयोग करता है।
नुकसान
- Git LFS को आपके डेटा को संग्रहीत करने के लिए समर्पित सर्वर के उपयोग की आवश्यकता होती है। परिणामस्वरूप, आपकी डेटा विज्ञान टीमें लॉक हो जाएंगी और आपका इंजीनियरिंग कार्यभार बढ़ जाएगा।
- बहुत विशिष्ट, और डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो में बाद के चरणों के लिए विभिन्न प्रकार के विभिन्न उपकरणों के उपयोग की आवश्यकता हो सकती है।
मूल्य निर्धारण
यह सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
2. लेकएफएस
लेकएफएस एक ओपन-सोर्स डेटा वर्जनिंग समाधान है जो डेटा को एस3 या जीसीएस में संग्रहीत करता है और इसमें गिट-जैसी ब्रांचिंग और कमिटिंग प्रतिमान है जो पेटाबाइट्स को मापता है।
यह ब्रांचिंग रणनीति अलग-अलग शाखाओं में परिवर्तन की अनुमति देकर आपके डेटा लेक को ACID के अनुरूप बनाती है, जिसका निर्माण, विलय और परमाणु और तुरंत वापस रोल किया जा सकता है।
लेकएफएस टीमों को डेटा लेक गतिविधियां बनाने में सक्षम बनाता है जो दोहराने योग्य, परमाणु और संस्करणबद्ध हैं। यह इस दृश्य में एक नौसिखिया है, लेकिन यह एक ताकत है।
यह आपके साथ इंटरैक्ट करने के लिए Git जैसी ब्रांचिंग और वर्जन कंट्रोल अप्रोच का उपयोग करता है डेटा लेक, डेटा के पेटाबाइट्स तक स्केलेबल। एक्साबाइट पैमाने पर, आप संस्करण नियंत्रण की जांच कर सकते हैं।
फ़ायदे
- गिट-जैसे ऑपरेशन में ब्रांचिंग, कमिटिंग, मर्जिंग और रिवर्टिंग शामिल हैं।
- डेटा सीआई/सीडी जांच के लिए प्री-कमिट/मर्ज हुक का उपयोग किया जाता है।
- प्रारूप तटस्थ रहते हुए, S3 और GCS जैसे सरल क्लाउड स्टोरेज के लिए ACID लेनदेन जैसी जटिल सुविधाएँ प्रदान करता है।
- वास्तविक समय में डेटा में परिवर्तन वापस लाएं।
- आसानी से स्केल करता है, जिससे यह बहुत विशाल डेटा झीलों को समायोजित करने की अनुमति देता है। संस्करण नियंत्रण विकास और उत्पादन दोनों सेटिंग्स के लिए प्रदान किया जा सकता है।
नुकसान
- लेकएफएस एक नया उत्पाद है, इस प्रकार कार्यक्षमता और दस्तावेज़ीकरण पिछले समाधानों की तुलना में अधिक तेज़ी से बदल सकता है।
- चूंकि यह डेटा वर्जनिंग पर केंद्रित है, इसलिए आपको डेटा साइंस वर्कफ़्लो के विभिन्न हिस्सों के लिए विभिन्न प्रकार के अतिरिक्त टूल का उपयोग करने की आवश्यकता होगी।
मूल्य निर्धारण
यह सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
3. डीवीसी
डेटा वर्जन कंट्रोल एक निःशुल्क डेटा वर्जनिंग समाधान है जो डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक प्रोग्राम है जो आपको किसी भी भाषा में अपनी पाइपलाइन को परिभाषित करने की अनुमति देता है।
बड़ी फ़ाइलों, डेटा सेट, मशीन लर्निंग मॉडल, कोड इत्यादि को प्रबंधित करके, टूल मशीन लर्निंग मॉडल को साझा करने योग्य और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाता है। प्रोग्राम एक सरल कमांड लाइन प्रदान करने में Git के नेतृत्व का अनुसरण करता है जिसे केवल कुछ चरणों में स्थापित किया जा सकता है।
जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, डीवीसी केवल डेटा वर्जनिंग के बारे में नहीं है। यह टीमों के लिए पाइपलाइनों और मशीन लर्निंग मॉडल के प्रबंधन की सुविधा भी प्रदान करता है।
अंत में, डीवीसी आपकी टीम के मॉडलों की स्थिरता और उनकी पुनरावृत्ति में सुधार करने में सहायता करेगा। कोड में जटिल फ़ाइल प्रत्ययों और टिप्पणियों का उपयोग करने के बजाय, इसका लाभ उठाएं गिट शाखाएँ नए विचारों को आज़माने के लिए. यात्रा करने के लिए, कागज और पेंसिल के बजाय स्वचालित मीट्रिक-ट्रैकिंग का उपयोग करें।
के लगातार बंडलों को प्रसारित करने के लिए यंत्र अधिगम मॉडल, डेटा, और कोड को उत्पादन, दूर के कंप्यूटर, या किसी सहकर्मी के डेस्कटॉप में, आप तदर्थ स्क्रिप्ट के बजाय पुश/पुल कमांड का उपयोग कर सकते हैं।
फ़ायदे
- यह हल्का, ओपन-सोर्स है और सभी प्रमुख क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और स्टोरेज प्रकारों के साथ काम करता है।
- लचीला, प्रारूप और रूपरेखा से अज्ञेयवादी और कार्यान्वयन में सरल।
- प्रत्येक एमएल मॉडल के संपूर्ण विकास का पता उसके स्रोत कोड और डेटा से लगाया जा सकता है।
नुकसान
- पाइपलाइन प्रबंधन और डीवीसी संस्करण नियंत्रण अटूट रूप से जुड़े हुए हैं। यदि आपकी टीम पहले से ही किसी अन्य डेटा पाइपलाइन उत्पाद का उपयोग कर रही है तो अतिरेक होगा।
- चूंकि डीवीसी हल्का है, इसलिए इसे अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल बनाने के लिए आपकी टीम को अतिरिक्त सुविधाओं को मैन्युअल रूप से डिज़ाइन करने की आवश्यकता हो सकती है।
मूल्य निर्धारण
यह सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
4. डेल्टालेक
डेल्टालेक एक ओपन-सोर्स स्टोरेज लेयर है जो डेटा लेक की विश्वसनीयता को बढ़ाती है। डेल्टा लेक स्ट्रीमिंग और बैच डेटा प्रोसेसिंग के अलावा ACID लेनदेन और स्केलेबल मेटाडेटा प्रबंधन का समर्थन करता है।
यह अपाचे स्पार्क एपीआई के साथ काम करता है और आपके मौजूदा डेटा लेक पर बैठता है। डेल्टा शेयरिंग व्यवसाय में सुरक्षित डेटा साझाकरण के लिए दुनिया का पहला खुला प्रोटोकॉल है, जो उनके कंप्यूटर सिस्टम से स्वतंत्र अन्य व्यवसायों के साथ डेटा का आदान-प्रदान करना आसान बनाता है।
डेल्टा झीलें पेटाबाइट डेटा को आसानी से संभालने में सक्षम हैं। मेटाडेटा को डेटा की तरह ही संग्रहीत किया जाता है, और उपयोगकर्ता इसे विवरण विवरण विधि का उपयोग करके प्राप्त कर सकते हैं। डेल्टा लेक्स में एक एकल आर्किटेक्चर है जो स्ट्रीम और बैच डेटा दोनों को पढ़ सकता है।
डेल्टा का उपयोग करके अपसर्ट करना सरल है। डेल्टा तालिका में ये अप्सर्ट या विलय SQL मर्ज के तुलनीय हैं। आप इसका उपयोग किसी अन्य डेटा फ़्रेम से डेटा को अपनी तालिका में एकीकृत करने और अपडेट, सम्मिलित करने और हटाने के लिए कर सकते हैं।
फ़ायदे
- ACID लेनदेन और मजबूत मेटाडेटा प्रबंधन जैसी कई क्षमताएं आपके वर्तमान डेटा भंडारण समाधान में उपलब्ध हो सकती हैं।
- डेल्टा लेक अब पेटाबाइट-स्केल पर अरबों विभाजनों और फ़ाइलों वाली तालिकाओं को आसानी से प्रबंधित कर सकता है।
- मैन्युअल डेटा संस्करण नियंत्रण और अन्य डेटा चिंताओं की आवश्यकता को कम करता है, जिससे डेवलपर्स को अपने डेटा झीलों के शीर्ष पर उत्पादों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
नुकसान
- चूँकि इसे स्पार्क और विशाल डेटा के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, डेल्टा लेक आमतौर पर अधिकांश कार्यों के लिए अत्यधिक क्षमता वाली है।
- इसमें एक समर्पित डेटा प्रारूप के उपयोग की आवश्यकता होती है, जो इसके लचीलेपन को सीमित करता है और इसे आपके वर्तमान रूपों के साथ असंगत बनाता है।
मूल्य निर्धारण
यह सभी के लिए उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।
5. उल्लू
डोल्ट एक एसक्यूएल डेटाबेस है जो फोर्किंग, क्लोनिंग, ब्रांचिंग, मर्जिंग, पुशिंग और पुलिंग उसी तरह करता है जैसे गिट रिपॉजिटरी करता है। संस्करण नियंत्रण डेटाबेस के उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए, डोल्ट डेटा और संरचना को सिंक में बदलने की अनुमति देता है।
यह आपके और आपके सहकर्मियों के लिए सहयोग करने का एक उत्कृष्ट उपकरण है। आप Dolt से उसी तरह कनेक्ट कर सकते हैं जैसे आप किसी अन्य MySQL डेटाबेस से कनेक्ट करते हैं और SQL कमांड का उपयोग करके क्वेरी चला सकते हैं या डेटा में बदलाव कर सकते हैं।
जब डेटा वर्जनिंग की बात आती है, तो डोल्ट अपने आप में अनोखा है। डोल्ट एक डेटाबेस है, जो कुछ अन्य समाधानों के विपरीत है जो केवल डेटा संस्करण बनाते हैं। हालाँकि सॉफ़्टवेयर अभी अपने शुरुआती चरण में है, निकट भविष्य में इसे Git और MySQL के साथ पूरी तरह से संगत बनाने की उम्मीद है।
वे सभी कमांड जिन्हें आप Git के साथ उपयोग करने से परिचित हैं, Dolt के साथ भी काम करेंगे। Git संस्करण फ़ाइलें, Dolt संस्करण तालिकाएँ कमांड लाइन इंटरफ़ेस का उपयोग करके, CSV फ़ाइलें आयात करें, अपने परिवर्तन करें, उन्हें रिमोट पर प्रकाशित करें, और अपने टीम के साथी के परिवर्तनों को मर्ज करें।
फ़ायदे
- हल्का और खुला स्रोत भाग में।
- अधिक अस्पष्ट विकल्पों की तुलना में, इसमें एक SQL इंटरफ़ेस है, जो इसे डेटा विश्लेषकों के लिए अधिक सुलभ बनाता है।
नुकसान
- अन्य डेटाबेस संस्करण विकल्पों की तुलना में, डोल्ट अभी भी एक विकासशील उत्पाद है।
- चूंकि डोल्ट एक डेटाबेस है, लाभ प्राप्त करने के लिए आपको अपना डेटा इसमें स्थानांतरित करना होगा।
मूल्य निर्धारण
सामुदायिक सत्र का उपयोग करने के लिए सभी का स्वागत है। प्लेटफ़ॉर्म प्रीमियम मूल्य निर्धारण प्रदान नहीं करता है; इसके बजाय, आपको प्रदाता से संपर्क करना होगा।
6. मोटे चमड़े का जनवार
पचीडर्म बहुत सारी सुविधाओं के साथ एक निःशुल्क डेटा विज्ञान संस्करण नियंत्रण प्रणाली है। पचीडर्म एंटरप्राइज एक शक्तिशाली डेटा विज्ञान मंच है जिसे अत्यधिक सुरक्षित वातावरण में बड़े पैमाने पर सहयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पचीडर्म सूची के कुछ डेटा विज्ञान प्लेटफार्मों में से एक है। पचीडर्म का लक्ष्य एक ऐसा मंच प्रदान करना है जो संपूर्ण डेटा चक्र का प्रबंधन करता है और मशीन लर्निंग मॉडल के निष्कर्षों की नकल करना आसान बनाता है। इस संदर्भ में पचीडर्म को "डेटा का डॉकर" के रूप में जाना जाता है। पचीडर्म डॉकर कंटेनरों का उपयोग करके आपके निष्पादन वातावरण को पैकेज करता है। इससे समान परिणामों की नकल करना आसान हो जाता है।
डॉकर के साथ संस्करणित डेटा के संयोजन की बदौलत डेटा वैज्ञानिक और DevOps टीमें आत्मविश्वास के साथ मॉडल तैनात कर सकते हैं। एक कुशल भंडारण प्रणाली के लिए धन्यवाद, भंडारण लागत को न्यूनतम रखते हुए संरचित और असंरचित डेटा के पेटाबाइट को बनाए रखा जा सकता है।
पाइपलाइन चरणों के दौरान, फ़ाइल-आधारित संस्करण मध्यवर्ती आउटपुट सहित सभी डेटा और कलाकृतियों के लिए एक संपूर्ण ऑडिट रिकॉर्ड प्रदान करता है। टूल की कई क्षमताएं इन स्तंभों द्वारा संचालित होती हैं, जो टीमों को इसका अधिकतम लाभ उठाने में मदद करती हैं।
फ़ायदे
- कंटेनरों के आधार पर, आपका डेटा वातावरण पोर्टेबल होगा और क्लाउड प्रदाताओं के बीच स्थानांतरित करना आसान होगा।
- मजबूत, छोटे से लेकर बहुत बड़े सिस्टम तक स्केल करने की क्षमता के साथ।
नुकसान
- चूँकि बहुत सारे गतिशील तत्व हैं, जैसे कि कुबेरनेट्स सर्वर, जो पचीडर्म के मुफ़्त संस्करण को संभालने के लिए आवश्यक है, सीखने की अवस्था तीव्र है।
- अपने कई तकनीकी घटकों के कारण पचीडर्म को कंपनी के मौजूदा बुनियादी ढांचे में शामिल करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
मूल्य निर्धारण
आप सामुदायिक सत्र के साथ प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग शुरू कर सकते हैं और एंटरप्राइज़ संस्करण के लिए, आपको विक्रेता से संपर्क करना होगा।
7. वरूण
मॉडल-बिल्डिंग मेटाडेटा को एमएल मेटाडेटा स्टोर द्वारा प्रबंधित किया जाता है, जो एमएलओपीएस स्टैक का एक महत्वपूर्ण पहलू है। प्रत्येक एमएलओपीएस वर्कफ़्लो के लिए, नेप्च्यून केंद्रीकृत मेटाडेटा भंडारण के रूप में कार्य करता है।
आप एक ही स्थान पर हजारों मशीन लर्निंग मॉडलों पर नज़र रख सकते हैं, उनकी कल्पना कर सकते हैं और उनकी तुलना कर सकते हैं। इसमें प्रयोग ट्रैकिंग, मॉडल रजिस्ट्री और मॉडल मॉनिटरिंग के साथ-साथ एक सहयोगी इंटरफ़ेस जैसी सुविधाएं शामिल हैं। इसमें 25 से अधिक विभिन्न उपकरण और लाइब्रेरी एकीकृत हैं, जिनमें कई मॉडल प्रशिक्षण और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग टूल शामिल हैं।
आप अपने क्रेडिट कार्ड का उपयोग किए बिना नेपच्यून में शामिल हो सकते हैं। इसकी जगह एक जीमेल अकाउंट ही काफी होगा.
फ़ायदे
- किसी भी पाइपलाइन, प्रवाह, कोडबेस या ढांचे के साथ एकीकरण सरल है।
- वास्तविक समय विज़ुअलाइज़ेशन, आसान एपीआई और त्वरित समर्थन
- नेप्च्यून के साथ, आप अपने सभी प्रयोगों के डेटा का एक स्थान पर "बैकअप" बना सकते हैं, जिसे आप बाद में पुनर्प्राप्त कर सकते हैं।
नुकसान
- हालांकि पूरी तरह से खुला-स्रोत नहीं है, एक व्यक्तिगत संस्करण संभवतः निजी उपयोग के लिए पर्याप्त होगा, हालांकि ऐसी पहुंच एक महीने तक सीमित है।
- डिज़ाइन में कुछ छोटी खामियाँ पाई जा सकती हैं।
मूल्य निर्धारण
आप व्यक्तिगत योजना के साथ प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग शुरू कर सकते हैं जो सभी के लिए उपयोग करने के लिए निःशुल्क है। मूल्य निर्धारण अनुभाग $150/माह से शुरू होता है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने सर्वोत्तम डेटा वर्जनिंग टूल पर चर्चा की। जैसा कि हमने देखा, प्रत्येक उपकरण की अपनी विशेषताओं का एक सेट होता है। कुछ मुफ़्त थे, जबकि अन्य को भुगतान की आवश्यकता थी। कुछ छोटे व्यवसाय मॉडल के लिए उपयुक्त हैं, जबकि अन्य बड़े व्यवसाय मॉडल के लिए बेहतर अनुकूल हैं।
परिणामस्वरूप, आपको फायदे और नुकसान पर विचार करने के बाद अपने उद्देश्यों के लिए बेहतरीन सॉफ्टवेयर का चयन करना होगा। हम प्रोत्साहित करते हैं कि आप प्रीमियम उत्पाद खरीदने से पहले नि:शुल्क परीक्षण संस्करण का परीक्षण कर लें।
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