Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Znanstvenici podataka a stručnjaci za strojno učenje bave se značajnim brojem podataka različitih vrsta u tipičnom projektu znanosti o podacima. Razvijeni su brojni modeli s različitim konfiguracijama i značajkama, kao i višestrukim ponavljanjima podešavanja parametara kako bi se postigla optimalna izvedba.
U takvom scenariju, sve izmjene podataka i prilagodbe procesa izgradnje modela moraju se pratiti i mjeriti kako bi se utvrdilo što je funkcioniralo, a što nije. Također je važno moći se vratiti na prethodno izdanje i pogledati prethodne rezultate.
Kontrola verzije podataka (DVC), koja pomaže u upravljanju podacima, osnovnim modelom i izvođenjem ponovljivih rezultata, jedna je od takvih tehnologija koja nam omogućuje praćenje svega toga.
U ovom ćemo postu pobliže proučiti kontrolu verzija podataka i najbolje alate za korištenje. Započnimo.
Što je kontrola verzije podataka?
Verzija je potrebna za sve proizvodne sustave. Jedna točka pristupa najsvježijim podacima. Svaki resurs koji se često mijenja, osobito od strane nekoliko korisnika u isto vrijeme, zahtijeva stvaranje revizijskog traga za praćenje svih promjena.
Sustav kontrole verzija odgovoran je za osiguravanje da su svi u timu na istoj stranici. Jamči da svi u timu rade na najnovijoj verziji datoteke i, što je još važnije, da svi surađuju na istom projektu u isto vrijeme.
Ako imate odgovarajuću opremu, to možete postići uz minimalan napor!
Imat ćete dosljedne skupove podataka i temeljitu arhivu svih svojih istraživanja ako koristite pouzdanu strategiju upravljanja verzijom podataka. Alati za izradu verzija podataka ključni su za vaš tijek rada ako vam je stalo do ponovljivosti, sljedivosti i povijesti ML modela.
Oni vam pomažu da dobijete verziju stavke, kao što je hash skupa podataka ili modela, koju zatim možete koristiti za identifikaciju i usporedbu. Ova verzija podataka često se unosi u vaše rješenje za upravljanje metapodacima kako bi se zajamčilo da je obuka vašeg modela verzirana i ponovljiva.
Najbolji alati za kontrolu verzija podataka
Sada je vrijeme da pogledate najbolja dostupna rješenja za kontrolu verzije podataka, koja možete koristiti za praćenje svakog dijela vašeg koda.
1. git-lfs
Git LFS projekt je besplatan za korištenje. Unutar Gita, velike datoteke poput audio uzoraka, videa, baza podataka i fotografija zamijenjene su tekstualnim pokazivačima, a sadržaj datoteke sprema se na udaljeni poslužitelj poput GitHub.com ili GitHub Enterprise.
Omogućuje vam da koristite Git za verziju golemih datoteka—veličine do nekoliko GB—postavite više u svoja Git spremišta koristeći vanjsku pohranu te brže klonirate i dohvaćate velika spremišta datoteka. Kada je riječ o upravljanju podacima, ovo je prilično lagano rješenje. Za rad s Gitom nisu vam potrebne nikakve dodatne naredbe, sustavi za pohranu ili skupovi alata.
Ograničava količinu informacija koje preuzimate. To implicira da će kloniranje i dohvaćanje velikih datoteka iz repozitorija biti brže. Pokazivači su izrađeni od lakšeg materijala i pokazuju na LFS.
Kao rezultat toga, kada svoj repo gurnete u glavni repozitorij, on se brzo ažurira i zauzima manje prostora.
Prozodija
- Lako se integrira u tijekove razvoja većine tvrtki.
- Nema potrebe za rukovanjem dodatnim pravima jer koristi ista dopuštenja kao Git repozitorij.
Cons
- Git LFS zahtijeva korištenje namjenskih poslužitelja za pohranu vaših podataka. Kao rezultat toga, vaši timovi za znanost o podacima bit će zatvoreni, a vaš inženjerski posao će porasti.
- Vrlo specijalizirano i može zahtijevati upotrebu niza različitih alata za sljedeće faze u tijeku rada znanosti o podacima.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
2. LakeFS
LakeFS je rješenje za verziju podataka otvorenog koda koje pohranjuje podatke u S3 ili GCS i ima paradigmu grananja i predaje poput Gita koja se skalira na petabajte.
Ova strategija grananja čini vaše podatkovno jezero usklađenim s ACID-om dopuštajući da se promjene dogode u različitim granama koje se mogu konstruirati, spojiti i vratiti atomski i trenutačno.
LakeFS omogućuje timovima stvaranje aktivnosti jezera podataka koje su ponovljive, atomske i verzirane. Novac je na sceni, ali je sila na koju se treba računati.
Koristi pristup grananja i kontrole verzija sličan Gitu za interakciju s vašim podatkovno jezero, skalabilan do petabajta podataka. Na skali egzabajta možete provjeriti kontrolu verzija.
Prozodija
- Operacije poput Gita uključuju grananje, predaju, spajanje i vraćanje.
- Pre-commit/merge kuke koriste se za CI/CD provjere podataka.
- Pruža složene značajke kao što su ACID transakcije za jednostavnu pohranu u oblaku kao što su S3 i GCS, a sve to ostaje neutralno prema formatu.
- Vraćanje promjena podataka u stvarnom vremenu.
- Lako se skalira, što mu omogućuje da primi vrlo velika podatkovna jezera. Kontrola verzija može se osigurati i za razvojne i za proizvodne postavke.
Cons
- LakeFS je novi proizvod, stoga se funkcionalnost i dokumentacija mogu mijenjati brže nego kod prethodnih rješenja.
- Budući da je usredotočen na verziju podataka, morat ćete upotrijebiti niz dodatnih alata za različite dijelove tijeka rada znanosti o podacima.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
3. KVB
Data Version Control besplatno je rješenje za izradu verzija podataka dizajnirano za aplikacije znanosti o podacima i strojnog učenja. To je program koji vam omogućuje da definirate svoj cjevovod na bilo kojem jeziku.
Upravljanjem velikim datotekama, skupovima podataka, modelima strojnog učenja, kodom i tako dalje, alat čini modele strojnog učenja djeljivim i ponovljivim. Program slijedi Gitovo vodstvo u pružanju jednostavnog naredbenog retka koji se može postaviti u samo nekoliko koraka.
Kao što mu ime govori, DVC nije samo verzija podataka. Također olakšava upravljanje cjevovodima i modelima strojnog učenja za timove.
Konačno, DVC će pomoći u poboljšanju dosljednosti modela vašeg tima i njihove ponovljivosti. Umjesto korištenja kompliciranih sufiksa datoteka i komentara u kodu, iskoristite prednosti Git grane isprobati nove ideje. Za putovanje koristite automatizirano metričko praćenje umjesto papira i olovke.
Za prijenos dosljednih snopova stroj za učenje modele, podatke i kod u proizvodnju, udaljena računala ili radnu površinu kolega, možete koristiti push/pull naredbe umjesto ad-hoc skripti.
Prozodija
- Lagan je, otvorenog koda i radi sa svim glavnim platformama u oblaku i vrstama pohrane.
- Fleksibilan, nevezan za format i okvir i jednostavan za implementaciju.
- Cijela evolucija svakog ML modela može se pratiti do njegovog izvornog koda i podataka.
Cons
- Upravljanje cjevovodom i kontrola verzije DVC-a neraskidivo su povezani. Doći će do redundancije ako vaš tim već koristi drugi proizvod za cjevovod podataka.
- Budući da je DVC lagan, vaš će tim možda trebati ručno dizajnirati dodatne značajke kako bi bio lakši za korištenje.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
4. DeltaLake
DeltaLake je sloj za pohranu otvorenog koda koji povećava pouzdanost podatkovnog jezera. Delta Lake podržava ACID transakcije i skalabilno upravljanje metapodacima uz strujanje i skupnu obradu podataka.
Radi s Apache Spark API-jima i nalazi se na vašem postojećem jezeru podataka. Delta Sharing prvi je svjetski otvoreni protokol za sigurno dijeljenje podataka u poslovanju, što olakšava razmjenu podataka s drugim poduzećima neovisno o njihovim računalnim sustavima.
Delta Lakes mogu s lakoćom rukovati petabajtima podataka. Metapodaci se pohranjuju na isti način kao i podaci, a korisnici ih mogu dobiti metodom Describe Detail. Delta Lakes ima jedinstvenu arhitekturu koja može čitati i stream i batch podatke.
Upserts je jednostavno napraviti pomoću Delte. Ova dodavanja ili spajanja u Delta tablicu usporediva su sa SQL spajanjima. Možete ga koristiti za integraciju podataka iz drugog podatkovnog okvira u vašu tablicu i izvođenje ažuriranja, umetanja i brisanja.
Prozodija
- Mnoge mogućnosti, poput ACID transakcija i robusnog upravljanja metapodacima, mogu biti dostupne u vašem trenutnom rješenju za pohranu podataka.
- Delta Lake sada može bez napora upravljati tablicama s milijardama particija i datoteka na razini petabajta.
- Smanjuje potrebu za ručnom kontrolom verzije podataka i druge probleme s podacima, omogućujući programerima da se koncentriraju na razvoj proizvoda na vrhu svojih podatkovnih jezera.
Cons
- Budući da je dizajniran za rad sa Sparkom i ogromnim podacima, Delta Lake općenito je pretjeran za većinu zadataka.
- To zahtijeva korištenje namjenskog formata podataka, što ograničava njegovu fleksibilnost i čini ga nekompatibilnim s vašim sadašnjim obrascima.
Cijene
Besplatno je za korištenje za sve.
5. Budala
Dolt je SQL baza podataka koja radi račvanje, kloniranje, grananje, spajanje, guranje i povlačenje na isti način kao što to radi git repozitorij. Kako bi poboljšao korisničko iskustvo baze podataka za kontrolu verzija, Dolt omogućuje sinkroniziranu promjenu podataka i strukture.
To je izvrstan alat za suradnju s vama i vašim suradnicima. Možete se spojiti na Dolt na isti način na koji biste to učinili s bilo kojom drugom MySQL bazom podataka i pokretati upite ili mijenjati podatke pomoću SQL naredbi.
Kada je u pitanju verzija podataka, Dolt je jedinstven. Dolt je baza podataka, za razliku od nekih drugih rješenja koja samo inačice podataka. Iako je softver trenutno u ranoj fazi, postoje nade da će u bliskoj budućnosti biti potpuno kompatibilan s Gitom i MySQL-om.
Sve naredbe koje ste upoznati s korištenjem s Gitom također će raditi s Doltom. Datoteke Git verzija, Tablice verzija Dolt Koristeći sučelje naredbenog retka, uvezite CSV datoteke, unesite svoje promjene, objavite ih na daljinskom upravljaču i spojite promjene vašeg suigrača.
Prozodija
- Lagana i open source djelomično.
- U usporedbi s opskurnijim izborima, ima SQL sučelje, što ga čini pristupačnijim analitičarima podataka.
Cons
- U usporedbi s drugim alternativama za izradu verzija baze podataka, Dolt je još uvijek proizvod u razvoju.
- Budući da je Dolt baza podataka, morate prenijeti svoje podatke u nju da biste dobili prednosti.
Cijene
Svi su dobrodošli koristiti sesiju zajednice. Platforma ne nudi vrhunske cijene; umjesto toga morate se obratiti davatelju usluga.
6. Debelokožac
Pachyderm je besplatni sustav za kontrolu verzija podatkovne znanosti s puno značajki. Pachyderm Enterprise moćna je podatkovna znanstvena platforma dizajnirana za široku suradnju u visoko sigurnim okruženjima.
Pachyderm je jedna od rijetkih platformi za podatkovnu znanost na popisu. Cilj Pachyderma je pružiti platformu koja upravlja cijelim podatkovnim ciklusom i olakšava dupliciranje nalaza modela strojnog učenja. Pachyderm je u ovom kontekstu poznat kao "Docker of Data". Pachyderm pakira vaše izvršno okruženje pomoću Docker spremnika. To olakšava dupliciranje istih rezultata.
Znanstvenici za podatke i DevOps timovi mogu implementirati modele s povjerenjem zahvaljujući kombinaciji verziranih podataka s Dockerom. Zahvaljujući učinkovitom sustavu pohrane, petabajti strukturiranih i nestrukturiranih podataka mogu se održavati dok su troškovi pohrane svedeni na minimum.
Kroz faze cjevovoda, verzija temeljena na datotekama pruža temeljitu revizijsku evidenciju za sve podatke i artefakte, uključujući srednje izlaze. Mnoge mogućnosti alata pokreću ovi stupovi, koji pomažu timovima da izvuku najviše iz njega.
Prozodija
- Na temelju spremnika, vaša podatkovna okruženja bit će prenosiva i laka za prijenos između pružatelja usluga oblaka.
- Robustan, s mogućnošću skaliranja od malih do iznimno velikih sustava.
Cons
- Budući da postoji toliko mnogo pokretnih elemenata, kao što je Kubernetes poslužitelj, koji su potrebni za rukovanje besplatnim izdanjem Pachyderma, krivulja učenja je strmija.
- Pachyderm bi mogao biti izazovan za ugradnju u postojeću infrastrukturu tvrtke zbog njegovih brojnih tehnoloških komponenti.
Cijene
Možete početi koristiti platformu sa sesijom zajednice, a za izdanje za poduzeća morate kontaktirati dobavljača.
7. Neptun
Metapodacima za izgradnju modela upravlja pohrana metapodataka ML, što je važan aspekt skupa MLOps. Za svaki MLOps tijek rada, Neptune služi kao centralizirana pohrana metapodataka.
Možete pratiti, vizualizirati i usporediti tisuće modela strojnog učenja na jednom mjestu. Uključuje značajke kao što su praćenje eksperimenta, registar modela i praćenje modela, kao i sučelje za suradnju. Uključuje više od 25 različitih alata i integriranih biblioteka, uključujući nekoliko alata za obuku modela i podešavanje hiperparametara.
Možete se pridružiti Neptuneu bez korištenja svoje kreditne kartice. Gmail račun će biti dovoljan umjesto njega.
Prozodija
- Integracija s bilo kojim cjevovodom, protokom, bazom koda ili okvirom je jednostavna.
- Vizualizacije u stvarnom vremenu, jednostavan API i brza podrška
- Uz Neptune, možete napraviti "sigurnosnu kopiju" svih podataka svojih eksperimenata na jednom mjestu, koje kasnije možete vratiti.
Cons
- Iako nije potpuno otvorenog koda, pojedinačna verzija bi vjerojatno bila dovoljna za privatnu upotrebu, iako je takav pristup ograničen na mjesec dana.
- Postoji nekoliko malih nedostataka u dizajnu.
Cijene
Možete početi koristiti platformu s Individualnim planom koji je besplatan za sve. Odjeljak s cijenama počinje od 150 USD mjesečno.
Zaključak
U ovom smo postu raspravljali o najboljim alatima za izradu verzija podataka. Svaki alat, kao što smo vidjeli, ima svoj skup značajki. Neki su bili besplatni, dok su drugi zahtijevali plaćanje. Neki su prikladniji za male poslovne modele, dok su drugi prikladniji za velike poslovne modele.
Kao posljedica toga, morate odabrati najbolji softver za svoje potrebe nakon vaganja prednosti i nedostataka. Potičemo da isprobate besplatnu probnu verziju prije kupnje vrhunskog proizvoda.
Ostavi odgovor