Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Ilmuwan Data dan profesional pembelajaran mesin menangani sejumlah besar data dari berbagai jenis dalam proyek ilmu data yang khas. Banyak model telah dikembangkan dengan berbagai konfigurasi dan fitur, serta beberapa iterasi penyetelan parameter untuk mendapatkan kinerja yang optimal.
Dalam skenario seperti itu, semua modifikasi data dan penyesuaian proses pembuatan model harus dipantau dan diukur untuk menentukan apa yang berhasil dan apa yang tidak. Penting juga untuk dapat kembali ke edisi sebelumnya dan melihat hasil sebelumnya.
Data Version Control (DVC), yang membantu mengelola data, model yang mendasarinya, dan menjalankan hasil yang dapat direproduksi, adalah salah satu teknologi yang memungkinkan kami memantau semua ini.
Dalam posting ini, kita akan melihat lebih dekat ke Data Version Control, dan alat terbaik untuk digunakan. Mari kita mulai.
Apa itu Kontrol Versi Data?
Pembuatan versi diperlukan untuk semua sistem produksi. Satu titik akses ke data terbaru. Setiap sumber daya yang sering dimodifikasi, terutama oleh beberapa pengguna pada saat yang sama, memerlukan pembuatan jejak audit untuk melacak semua perubahan.
Sistem kontrol versi bertanggung jawab untuk memastikan bahwa semua orang dalam tim berada di halaman yang sama. Ini menjamin bahwa semua orang dalam tim mengerjakan versi file terbaru dan, yang lebih penting, semua orang berkolaborasi dalam proyek yang sama pada satu waktu.
Jika Anda memiliki peralatan yang tepat, Anda dapat melakukannya dengan sedikit usaha!
Anda akan memiliki kumpulan data yang konsisten dan arsip menyeluruh dari semua penelitian Anda jika Anda menggunakan strategi manajemen versi data yang dapat diandalkan. Alat pembuatan versi data sangat penting untuk alur kerja Anda jika Anda peduli dengan reproduktifitas, keterlacakan, dan riwayat model ML.
Mereka membantu Anda memperoleh versi item, seperti hash dari set data atau model, yang kemudian dapat Anda gunakan untuk mengidentifikasi dan membandingkan. Versi data ini sering dimasukkan ke dalam solusi manajemen metadata Anda untuk menjamin bahwa pelatihan model Anda berversi dan dapat diulang.
Alat Kontrol Versi Data Terbaik
Sekarang saatnya untuk melihat solusi kontrol versi data terbaik yang tersedia, yang dapat Anda gunakan untuk melacak setiap bagian dari kode Anda.
1. git-lfs
Proyek Git LFS gratis untuk digunakan. Di dalam Git, file besar seperti sampel audio, video, database, dan foto diganti dengan penunjuk teks, dan konten file disimpan di server jarak jauh seperti GitHub.com atau GitHub Enterprise.
Ini memungkinkan Anda menggunakan Git untuk membuat versi file yang sangat besar—berukuran hingga beberapa GB—menghosting lebih banyak di repositori Git Anda menggunakan penyimpanan eksternal, dan mengkloning dan mengambil repositori file besar dengan lebih cepat. Ketika datang ke manajemen data, ini adalah solusi yang cukup ringan. Untuk bekerja dengan Git, Anda tidak memerlukan perintah, sistem penyimpanan, atau toolkit tambahan.
Ini membatasi jumlah informasi yang Anda unduh. Ini menyiratkan bahwa kloning dan pengambilan file besar dari repositori akan lebih cepat. Pointer terbuat dari bahan yang lebih ringan dan mengarah ke LFS.
Akibatnya, ketika Anda memasukkan repo Anda ke dalam repositori utama, repo itu diperbarui dengan cepat dan memakan lebih sedikit ruang.
Pro
- Mudah diintegrasikan ke dalam alur kerja pengembangan sebagian besar bisnis.
- Tidak perlu menangani hak ekstra karena menggunakan izin yang sama seperti repositori Git.
Kekurangan
- Git LFS mengharuskan penggunaan server khusus untuk menyimpan data Anda. Akibatnya, tim ilmu data Anda akan terkunci, dan beban kerja teknik Anda akan meningkat.
- Sangat khusus, dan mungkin memerlukan penggunaan berbagai alat yang berbeda untuk fase selanjutnya dalam alur kerja ilmu data.
Harga
Ini gratis untuk digunakan untuk semua orang.
2. DanauFS
LakeFS adalah solusi pembuatan versi data sumber terbuka yang menyimpan data dalam S3 atau GCS dan memiliki paradigma percabangan dan komitmen seperti Git yang diskalakan ke petabyte.
Strategi percabangan ini membuat data lake Anda sesuai dengan ACID dengan memungkinkan perubahan terjadi di cabang berbeda yang dapat dibangun, digabungkan, dan digulung kembali secara atomik dan instan.
LakeFS memungkinkan tim untuk membuat aktivitas data lake yang dapat diulang, atomik, dan berversi. Ini adalah pemula di dunia ini, tetapi ini adalah kekuatan yang harus diperhitungkan.
Ini menggunakan pendekatan percabangan dan kontrol versi seperti Git untuk berinteraksi dengan . Anda danau data, dapat diskalakan hingga data Petabyte. Pada skala exabyte, Anda dapat memeriksa kontrol versi.
Pro
- Operasi seperti Git meliputi percabangan, commit, penggabungan, dan reverting.
- Kait pra-komit/penggabungan digunakan untuk pemeriksaan CI/CD data.
- Menyediakan fitur kompleks seperti transaksi ACID untuk penyimpanan cloud sederhana seperti S3 dan GCS, semuanya dengan format netral.
- Kembalikan perubahan ke data secara real-time.
- Menskalakan dengan mudah, memungkinkannya mengakomodasi data lake yang sangat besar. Kontrol versi dapat disediakan untuk pengaturan pengembangan dan produksi.
Kekurangan
- LakeFS adalah produk baru, sehingga fungsionalitas dan dokumentasi dapat berubah lebih cepat dibandingkan dengan solusi sebelumnya.
- Karena berfokus pada pembuatan versi data, Anda perlu menggunakan berbagai alat tambahan untuk berbagai bagian alur kerja ilmu data.
Harga
Ini gratis untuk digunakan untuk semua orang.
3. DVC
Kontrol Versi Data adalah solusi pembuatan versi data gratis yang dirancang untuk ilmu data dan aplikasi pembelajaran mesin. Ini adalah program yang memungkinkan Anda untuk mendefinisikan saluran Anda dalam bahasa apa pun.
Dengan mengelola file besar, kumpulan data, model pembelajaran mesin, kode, dan sebagainya, alat ini membuat model pembelajaran mesin dapat dibagikan dan direproduksi. Program ini mengikuti jejak Git dalam menyediakan baris perintah sederhana yang dapat diatur hanya dalam beberapa langkah.
Seperti namanya, DVC tidak hanya tentang versi data. Ini juga memfasilitasi pengelolaan pipeline dan model pembelajaran mesin untuk tim.
Terakhir, DVC akan membantu meningkatkan konsistensi model tim Anda dan pengulangannya. Alih-alih menggunakan sufiks file dan komentar yang rumit dalam kode, manfaatkan Cabang Git untuk mencoba ide-ide baru. Untuk bepergian, gunakan pelacakan metrik otomatis alih-alih kertas dan pensil.
Untuk mengirimkan bundel yang konsisten dari Mesin belajar model, data, dan kode ke dalam produksi, komputer yang jauh, atau desktop rekan kerja, Anda dapat menggunakan perintah push/pull alih-alih skrip ad-hoc.
Pro
- Ini ringan, open-source, dan bekerja dengan semua platform cloud utama dan jenis penyimpanan.
- Fleksibel, agnostik format dan kerangka kerja, dan mudah diterapkan.
- Seluruh evolusi setiap model ML dapat ditelusuri kembali ke kode sumber dan datanya.
Kekurangan
- Manajemen saluran pipa dan kontrol versi DVC terkait erat. Akan ada redundansi jika tim Anda sudah menggunakan produk saluran data lain.
- Karena DVC ringan, tim Anda mungkin perlu merancang fitur tambahan secara manual agar lebih ramah pengguna.
Harga
Ini gratis untuk digunakan untuk semua orang.
4. DeltaDanau
DeltaLake adalah lapisan penyimpanan sumber terbuka yang meningkatkan keandalan data lake. Delta Lake mendukung transaksi ACID dan manajemen metadata yang dapat diskalakan selain streaming dan pemrosesan data batch.
Ini bekerja dengan Apache Spark API dan berada di data lake Anda yang ada. Delta Sharing adalah protokol terbuka pertama di dunia untuk berbagi data yang aman dalam bisnis, membuatnya mudah untuk bertukar data dengan bisnis lain yang tidak bergantung pada sistem komputer mereka.
Delta Lakes mampu menangani data berukuran petabyte dengan mudah. Metadata disimpan dengan cara yang sama seperti data, dan pengguna bisa mendapatkannya dengan menggunakan metode Jelaskan Detail. Delta Lakes memiliki arsitektur tunggal yang dapat membaca aliran dan data batch.
Upser mudah dilakukan menggunakan Delta. Peningkatan atau penggabungan ini ke dalam tabel Delta sebanding dengan SQL Merges. Anda dapat menggunakannya untuk mengintegrasikan data dari bingkai data lain ke dalam tabel Anda dan melakukan pembaruan, penyisipan, dan penghapusan.
Pro
- Banyak kemampuan, seperti transaksi ACID dan manajemen metadata yang kuat, dapat tersedia dalam solusi penyimpanan data Anda saat ini.
- Delta Lake sekarang dapat dengan mudah mengelola tabel dengan miliaran partisi dan file dalam skala petabyte.
- Mengurangi kebutuhan kontrol versi data manual dan masalah data lainnya, memungkinkan pengembang untuk berkonsentrasi pada pengembangan produk di atas data lake mereka.
Kekurangan
- Karena dirancang untuk bekerja dengan Spark dan data yang sangat besar, Delta Lake umumnya bekerja terlalu keras untuk sebagian besar tugas.
- Ini memerlukan penggunaan format data khusus, yang membatasi fleksibilitasnya dan membuatnya tidak kompatibel dengan formulir Anda saat ini.
Harga
Ini gratis untuk digunakan untuk semua orang.
5. Orang tolol
Dolt adalah database SQL yang melakukan forking, cloning, branching, merging, push, dan pull dengan cara yang sama seperti repositori git. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna database kontrol versi, Dolt memungkinkan data dan struktur berubah secara sinkron.
Ini adalah alat yang sangat baik untuk Anda dan rekan kerja Anda untuk berkolaborasi. Anda dapat terhubung ke Dolt dengan cara yang sama seperti yang Anda lakukan ke database MySQL lainnya dan menjalankan kueri atau membuat perubahan pada data menggunakan perintah SQL.
Dalam hal versi data, Dolt adalah satu-satunya. Dolt adalah database, berbeda dengan beberapa solusi lain yang hanya versi data. Sementara perangkat lunak saat ini dalam tahap awal, ada harapan untuk membuatnya sepenuhnya kompatibel dengan Git dan MySQL dalam waktu dekat.
Semua perintah yang biasa Anda gunakan dengan Git juga akan berfungsi dengan Dolt. File versi Git, tabel versi Dolt Menggunakan antarmuka baris perintah, impor file CSV, komit perubahan Anda, publikasikan ke remote, dan gabungkan perubahan rekan setim Anda.
Pro
- Ringan dan open source dalam bagian.
- Dibandingkan dengan pilihan yang lebih tidak jelas, ia memiliki antarmuka SQL, membuatnya lebih mudah diakses oleh analis data.
Kekurangan
- Dibandingkan dengan alternatif versi database lainnya, Dolt masih merupakan produk yang berkembang.
- Karena Dolt adalah database, Anda harus mentransfer data Anda ke dalamnya untuk mendapatkan manfaatnya.
Harga
Setiap orang dipersilakan untuk menggunakan sesi komunitas. Platform tidak memberikan harga premium; sebagai gantinya, Anda harus menghubungi penyedia.
6. Binatang yg berkulit tebal
Pachyderm adalah sistem kontrol versi ilmu data gratis dengan banyak fitur. Pachyderm Enterprise adalah platform ilmu data yang kuat yang dirancang untuk kolaborasi skala besar di lingkungan yang sangat aman.
Pachyderm adalah salah satu dari beberapa platform ilmu data dalam daftar. Tujuan Pachyderm adalah untuk menyediakan platform yang mengelola siklus data lengkap dan membuatnya mudah untuk menduplikasi temuan model pembelajaran mesin. Pachyderm dikenal sebagai "Docker Data" dalam konteks ini. Pachyderm mengemas lingkungan eksekusi Anda menggunakan wadah Docker. Ini membuatnya mudah untuk menduplikasi hasil yang sama.
Ilmuwan data dan tim DevOps dapat menerapkan model dengan percaya diri berkat kombinasi data berversi dengan Docker. Berkat sistem penyimpanan yang efisien, petabyte data terstruktur dan tidak terstruktur dapat dipertahankan sementara biaya penyimpanan ditekan seminimal mungkin.
Sepanjang fase pipeline, pembuatan versi berbasis file menyediakan catatan audit menyeluruh untuk semua data dan artefak, termasuk output antara. Banyak kemampuan alat ini didorong oleh pilar-pilar ini, yang membantu tim untuk memaksimalkannya.
Pro
- Berdasarkan wadah, lingkungan data Anda akan portabel dan mudah ditransfer antar penyedia cloud.
- Kuat, dengan kemampuan untuk menskalakan dari sistem yang kecil hingga yang sangat besar.
Kekurangan
- Karena ada begitu banyak elemen bergerak, seperti server Kubernetes yang diperlukan untuk menangani edisi gratis Pachyderm, ada kurva pembelajaran yang lebih curam.
- Pachyderm mungkin sulit untuk dimasukkan ke dalam infrastruktur perusahaan yang ada karena banyak komponen teknologinya.
Harga
Anda dapat mulai menggunakan platform dengan sesi komunitas dan untuk edisi perusahaan, Anda harus menghubungi vendor.
7. Neptunus
Metadata pembuatan model dikelola oleh penyimpanan metadata ML, yang merupakan aspek penting dari tumpukan MLOps. Untuk setiap alur kerja MLOps, Neptune berfungsi sebagai penyimpanan metadata terpusat.
Anda dapat melacak, memvisualisasikan, dan membandingkan ribuan model pembelajaran mesin di satu tempat. Ini mencakup fitur seperti pelacakan eksperimen, registri model, dan pemantauan model, serta antarmuka kolaboratif. Ini mencakup lebih dari 25 alat dan perpustakaan berbeda yang terintegrasi, termasuk beberapa pelatihan model dan alat penyetelan hyperparameter.
Anda dapat bergabung ke Neptune tanpa menggunakan kartu kredit Anda. Akun Gmail akan cukup sebagai gantinya.
Pro
- Integrasi dengan pipa, aliran, basis kode, atau kerangka kerja apa pun sederhana.
- Visualisasi waktu nyata, API yang mudah, dan dukungan cepat
- Dengan Neptunus, Anda dapat membuat "cadangan" dari semua data eksperimen Anda di satu lokasi, yang dapat Anda pulihkan nanti.
Kekurangan
- Meskipun tidak sepenuhnya open-source, versi individual mungkin cukup untuk penggunaan pribadi, meskipun akses tersebut dibatasi hingga satu bulan.
- Ada beberapa kekurangan desain kecil yang bisa ditemukan.
Harga
Anda dapat mulai menggunakan platform dengan paket Individu yang gratis digunakan untuk semua orang. Bagian harga mulai dari $150/bulan.
Kesimpulan
Dalam posting ini, kami membahas alat versi data terbaik. Setiap alat, seperti yang telah kita lihat, memiliki serangkaian fiturnya sendiri. Beberapa gratis, sementara yang lain membutuhkan pembayaran. Beberapa cocok untuk model bisnis kecil, sementara yang lain lebih cocok untuk model bisnis besar.
Akibatnya, Anda harus memilih perangkat lunak terbaik untuk tujuan Anda setelah mempertimbangkan kelebihan dan kekurangannya. Kami menganjurkan agar Anda menguji versi uji coba gratis sebelum membeli produk premium.
Tinggalkan Balasan