Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Ilmuwan Data lan profesional learning machine nangani nomer pinunjul saka data saka macem-macem jinis ing project èlmu data khas. Akeh model wis dikembangake kanthi macem-macem konfigurasi lan fitur, uga macem-macem iterasi parameter tuning kanggo entuk kinerja sing optimal.
Ing skenario kasebut, kabeh modifikasi data lan pangaturan proses bangunan model kudu dipantau lan diukur kanggo nemtokake apa sing bisa digunakake lan apa sing ora. Sampeyan uga penting kanggo bisa bali menyang edisi sadurunge lan ndeleng asil sadurunge.
Kontrol Versi Data (DVC), sing mbantu ngatur data, model dhasar, lan ngasilake asil sing bisa direproduksi, minangka salah sawijining teknologi sing ngidini kita ngawasi kabeh iki.
Ing kirim iki, kita bakal nliti Kontrol Versi Data, lan alat sing paling apik kanggo digunakake. Ayo diwiwiti.
Apa iku Kontrol Versi Data?
Versi dibutuhake kanggo kabeh sistem produksi. Titik siji akses menyang data paling anyar. Sembarang sumber daya sing asring diowahi, utamane dening sawetara pangguna ing wektu sing padha, kudu nggawe jejak audit kanggo nglacak kabeh owah-owahan.
Sistem kontrol versi tanggung jawab kanggo mesthekake yen kabeh wong ing tim ana ing kaca sing padha. Iki njamin yen kabeh wong ing tim nggarap versi paling anyar saka file lan, sing luwih penting, kabeh wong kerja sama ing proyek sing padha.
Yen sampeyan duwe peralatan sing tepat, sampeyan bisa nindakake iki kanthi minimal gaweyan!
Sampeyan bakal duwe set data sing konsisten lan arsip lengkap kabeh riset yen sampeyan nggunakake strategi manajemen versi data sing bisa dipercaya. Piranti versi data penting kanggo alur kerja yen sampeyan peduli babagan reproduksibilitas, keterlacakan, lan riwayat model ML.
Dheweke mbantu sampeyan entuk versi item, kayata hash saka set data utawa model, sing banjur bisa digunakake kanggo ngenali lan mbandhingake. Versi data iki asring dilebokake ing solusi manajemen metadata kanggo njamin yen latihan model sampeyan wis diversi lan bisa diulang.
Piranti Kontrol Versi Data paling apik
Saiki wektune kanggo ndeleng solusi kontrol versi data paling apik sing kasedhiya, sing bisa digunakake kanggo nglacak saben bagean kode sampeyan.
1. git-lfs
Proyek Git LFS gratis kanggo digunakake. Ing Git, file gedhe kaya conto audio, video, database, lan foto diganti karo penunjuk teks, lan isi file disimpen ing server remot kaya GitHub.com utawa GitHub Enterprise.
Iki ngidini sampeyan nggunakake Git kanggo versi file gedhe-gedhe nganti sawetara GB-ukuran luwih akeh ing repositori Git sampeyan nggunakake panyimpenan eksternal, lan clone lan njupuk repositori file gedhe luwih cepet. Nalika nerangake manajemen data, iki minangka solusi sing entheng. Kanggo nggarap Git, sampeyan ora mbutuhake prentah tambahan, sistem panyimpenan, utawa toolkit.
Iki mbatesi jumlah informasi sing didownload. Iki tegese kloning lan njupuk file gedhe saka repositori bakal luwih cepet. Pitunjuk digawe saka bahan sing luwih entheng lan ngarahake menyang LFS.
Akibaté, nalika sampeyan push repo menyang repositori utama, nganyari kanthi cepet lan njupuk kurang papan.
Pros
- Gampang nggabungake menyang alur kerja pangembangan umume bisnis.
- Ora perlu nangani hak ekstra amarga nggunakake ijin sing padha karo repositori Git.
cons
- Git LFS mbutuhake panggunaan server khusus kanggo nyimpen data sampeyan. Akibaté, tim ilmu data sampeyan bakal dikunci, lan beban kerja teknik sampeyan bakal mundhak.
- Spesialisasi banget, lan bisa uga mbutuhake nggunakake macem-macem alat sing beda kanggo fase sabanjure ing alur kerja ilmu data.
Reregan
Iki gratis kanggo digunakake kanggo kabeh wong.
2. LakeFS
LakeFS minangka solusi versi data open-source sing nyimpen data ing S3 utawa GCS lan nduweni paradigma percabangan lan committing kaya Git sing ukurane dadi petabyte.
Strategi percabangan iki ndadekake data lake sampeyan cocog karo ACID kanthi ngidini owah-owahan kedadeyan ing cabang-cabang sing beda-beda sing bisa dibangun, digabung, lan digulung maneh kanthi atom lan langsung.
LakeFS ngidini tim nggawe aktivitas tlaga data sing bisa diulang, atom, lan versi. Iku anyar kanggo pemandangan, nanging iku pasukan kanggo reckoned karo.
Iki nggunakake pendekatan percabangan lan versi kaya Git kanggo sesambungan karo sampeyan data lake, bisa diukur nganti Petabyte data. Ing skala exabyte, sampeyan bisa mriksa kontrol versi.
Pros
- Operasi kaya Git kalebu branching, committing, merge, lan reverting.
- Pre-commit/merge pancingan digunakake kanggo data CI/CD mriksa.
- Nyedhiyakake fitur rumit kaya transaksi ACID kanggo panyimpenan maya sing prasaja kaya S3 lan GCS, kabeh tetep format netral.
- Mulihake owah-owahan menyang data ing wektu nyata.
- Timbangan kanthi gampang, ngidini kanggo nampung tlaga data sing gedhe banget. Kontrol versi bisa kasedhiya kanggo setelan pangembangan lan produksi.
cons
- LakeFS minangka produk anyar, saengga fungsionalitas lan dokumentasi bisa diganti luwih cepet tinimbang solusi sadurunge.
- Amarga fokus ing versi data, sampeyan kudu nggunakake macem-macem alat tambahan kanggo macem-macem bagean alur kerja ilmu data.
Reregan
Iki gratis kanggo digunakake kanggo kabeh wong.
3. DVC
Kontrol Versi Data minangka solusi versi data gratis sing dirancang kanggo ilmu data lan aplikasi pembelajaran mesin. Iku program sing ngidini sampeyan nemtokake pipeline ing basa apa wae.
Kanthi ngatur file gedhe, set data, model pembelajaran mesin, kode, lan liya-liyane, alat kasebut ndadekake model pembelajaran mesin bisa dienggo bareng lan direproduksi. Program kasebut ngetutake timbal Git ing nyedhiyakake baris perintah sing prasaja sing bisa disetel mung sawetara langkah.
Minangka jeneng kasebut, DVC ora mung babagan versi data. Iki uga nggampangake manajemen pipa lan model pembelajaran mesin kanggo tim.
Pungkasan, DVC bakal mbantu nambah konsistensi model tim sampeyan lan bisa diulang. Tinimbang nggunakake suffixes file rumit lan komentar ing kode, njupuk kauntungan saka Cabang Git kanggo nyoba gagasan anyar. Kanggo lelungan, gunakake pelacakan metrik otomatis tinimbang kertas lan potlot.
Kanggo ngirim mbendel konsisten saka learning machine model, data, lan kode menyang produksi, komputer adoh, utawa desktop kolega, sampeyan bisa nggunakake printah push / tarik tinimbang skrip ad-hoc.
Pros
- Iku entheng, mbukak-sumber, lan bisa digunakake karo kabeh platform maya utama lan jinis panyimpenan.
- Fleksibel, format lan kerangka agnostik, lan gampang diimplementasikake.
- Kabeh evolusi model ML bisa dilacak bali menyang kode sumber lan data.
cons
- Manajemen pipa lan kontrol versi DVC ora bisa dipisahake. Bakal ana redundansi yen tim sampeyan wis nggunakake produk pipa data liyane.
- Amarga DVC entheng, tim sampeyan bisa uga kudu ngrancang fitur tambahan kanthi manual supaya luwih gampang pangguna.
Reregan
Iki gratis kanggo digunakake kanggo kabeh wong.
4. DeltaLake
DeltaLake minangka lapisan panyimpenan open-source sing nambah linuwih data lake. Delta Lake ndhukung transaksi ACID lan manajemen metadata sing bisa diukur saliyane streaming lan pangolahan data batch.
Kerjane karo Apache Spark API lan lenggah ing tlaga data sing wis ana. Delta Sharing minangka protokol mbukak pisanan ing donya kanggo enggo bareng data sing aman ing bisnis, dadi gampang kanggo ijol-ijolan data karo bisnis liyane tanpa sistem komputer.
Delta Lakes bisa nangani petabyte data kanthi gampang. Metadata disimpen kanthi cara sing padha karo data, lan pangguna bisa entuk nggunakake metode Describe Detail. Delta Lakes nduweni arsitektur tunggal sing bisa maca data stream lan batch.
Upserts prasaja apa nggunakake Delta. Upserts utawa merges iki menyang tabel Delta iso dibandhingke karo SQL Gabung. Sampeyan bisa nggunakake aplikasi kasebut kanggo nggabungake data saka pigura data liyane menyang tabel lan nindakake nganyari, nglebokake, lan mbusak.
Pros
- Akeh kapabilitas, kayata transaksi ACID lan manajemen metadata sing kuat, bisa kasedhiya ing solusi panyimpenan data saiki.
- Delta Lake saiki bisa gampang ngatur tabel kanthi milyaran partisi lan file ing skala petabyte.
- Nyuda kabutuhan kontrol versi data manual lan masalah data liyane, saéngga para pangembang bisa konsentrasi ing ngembangake produk ing ndhuwur tlaga data.
cons
- Minangka iki dirancang kanggo karya karo Spark lan data ageng, Delta Lake umume overkilled kanggo paling tugas.
- Perlu nggunakake format data khusus, sing mbatesi keluwesan lan ora cocog karo formulir sampeyan saiki.
Reregan
Iki gratis kanggo digunakake kanggo kabeh wong.
5. Dolt
Dolt minangka basis data SQL sing nindakake forking, cloning, branching, gabung, push, lan narik kanthi cara sing padha karo repositori git. Kanggo nambah pengalaman pangguna saka database kontrol versi, Dolt ngidini data lan struktur kanggo ngganti sinkronisasi.
Iku alat sing apik banget kanggo sampeyan lan kanca kerja kanggo kolaborasi. Sampeyan bisa nyambung menyang Dolt kanthi cara sing padha karo database MySQL liyane lan nglakokake pitakon utawa ngganti data nggunakake perintah SQL.
Nalika nerangake versi data, Dolt iku siji-saka-a-jenis. Dolt punika database, minangka gantos kanggo sawetara saka solusi liyane sing mung data versi. Nalika piranti lunak saiki ing tahap awal, ana pangarep-arep supaya bisa kompatibel karo Git lan MySQL ing mangsa ngarep.
Kabeh prentah sing sampeyan kenal karo Git uga bisa digunakake karo Dolt. File versi Git, tabel versi Dolt Nggunakake antarmuka baris perintah, ngimpor file CSV, gawe owah-owahan sampeyan, nerbitake menyang remot, lan gabungke owah-owahan kanca tim sampeyan.
Pros
- Ringan lan mbukak sumber sebagean.
- Dibandhingake karo pilihan sing luwih ora jelas, nduweni antarmuka SQL, saengga bisa diakses para analis data.
cons
- Dibandhingake karo alternatif versi database liyane, Dolt isih dadi produk sing berkembang.
- Wiwit Dolt minangka basis data, sampeyan kudu nransfer data kasebut kanggo entuk manfaat.
Reregan
Saben uwong bisa nggunakake sesi komunitas. Platform kasebut ora nyedhiyakake rega premium; tinimbang, sampeyan kudu hubungi panyedhiya.
6. Pachyderm
Pachyderm minangka sistem kontrol versi ilmu data gratis kanthi akeh fitur. Pachyderm Enterprise minangka platform ilmu data sing kuat sing dirancang kanggo kolaborasi skala gedhe ing lingkungan sing aman banget.
Pachyderm minangka salah sawijining platform ilmu data sawetara. Tujuane Pachyderm yaiku nyedhiyakake platform sing ngatur siklus data lengkap lan nggawe gampang duplikat temuan model pembelajaran mesin. Pachyderm dikenal minangka "Docker of Data" ing konteks iki. Pachyderm ngemas lingkungan eksekusi sampeyan nggunakake wadhah Docker. Iki nggawe gampang duplikat asil sing padha.
Ilmuwan data lan tim DevOps bisa masang model kanthi yakin amarga kombinasi data versi karo Docker. Thanks kanggo sistem panyimpenan sing efisien, petabyte saka data terstruktur lan ora terstruktur bisa dijaga nalika biaya panyimpenan tetep minimal.
Saindhenging fase pipeline, versi basis file nyedhiyakake rekaman audit sing lengkap kanggo kabeh data lan artefak, kalebu output penengah. Akeh kabisan alat kasebut didhukung dening pilar kasebut, sing mbantu tim supaya bisa ngoptimalake.
Pros
- Adhedhasar wadhah, lingkungan data sampeyan bakal portabel lan gampang ditransfer antarane panyedhiya awan.
- Mantap, kanthi kemampuan kanggo skala saka sistem cilik nganti gedhe banget.
cons
- Amarga ana akeh unsur obah, kayata server Kubernetes sing perlu kanggo nangani edisi gratis Pachyderm, ana kurva sinau sing luwih tajem.
- Pachyderm bisa uga angel digabungake menyang infrastruktur perusahaan amarga akeh komponen teknologi.
Reregan
Sampeyan bisa miwiti nggunakake platform karo sesi komunitas lan kanggo edisi perusahaan, sampeyan kudu ngubungi vendor.
7. Neptunus
Metadata bangunan model dikelola dening toko metadata ML, sing minangka aspek penting saka tumpukan MLOps. Kanggo saben alur kerja MLOps, Neptunus dadi panyimpenan metadata terpusat.
Sampeyan bisa nglacak, nggambarake, lan mbandhingake ewu model machine learning kabeh ing sak panggonan. Iki kalebu fitur kayata pelacakan eksperimen, registri model, lan pemantauan model, uga antarmuka kolaboratif. Iki kalebu luwih saka 25 alat lan perpustakaan sing beda-beda, kalebu sawetara latihan model lan alat tuning hyperparameter.
Sampeyan bisa nggabungake Neptunus tanpa nggunakake kertu kredit. Akun Gmail bakal cukup ing panggonane.
Pros
- Integrasi karo pipa, aliran, basis kode, utawa kerangka kerja apa wae gampang.
- Visualisasi wektu nyata, API sing gampang, lan dhukungan cepet
- Kanthi Neptunus, sampeyan bisa nggawe "serep" kabeh data eksperimen sampeyan ing sak panggonan, sing bisa dipulihake mengko.
cons
- Sanajan ora sakabehe mbukak-sumber, versi individu bisa uga cukup kanggo panggunaan pribadi, sanajan akses kasebut diwatesi mung siji wulan.
- Ana sawetara cacat desain cilik sing bisa ditemokake.
Reregan
Sampeyan bisa miwiti nggunakake platform kanthi rencana Individu sing gratis digunakake kanggo kabeh wong. Bagean rega diwiwiti saka $ 150 / wulan.
kesimpulan
Ing kirim iki, kita ngrembug alat versi data sing paling apik. Saben alat, kaya sing wis kita deleng, duwe fitur dhewe. Sawetara gratis, dene liyane mbutuhake pembayaran. Sawetara cocok kanggo model bisnis cilik, dene liyane luwih cocog karo model bisnis gedhe.
Akibaté, sampeyan kudu milih piranti lunak sing paling apik kanggo tujuan sampeyan sawise nimbang kaluwihan lan kekurangane. Disaranake sampeyan nyoba versi nyoba gratis sadurunge tuku produk premium.
Ninggalake a Reply