მონაცემთა მეცნიერები და მანქანათმცოდნეობის პროფესიონალები უმკლავდებიან სხვადასხვა ტიპის მონაცემებს ტიპურ მონაცემთა მეცნიერების პროექტში. შემუშავებულია მრავალი მოდელი სხვადასხვა კონფიგურაციით და ფუნქციით, ასევე პარამეტრის დარეგულირების მრავალჯერადი გამეორებით ოპტიმალური შესრულების მისაღებად.
ასეთ სცენარში, მონაცემთა ყველა მოდიფიკაცია და მოდელის შექმნის პროცესის კორექტირება უნდა მოხდეს მონიტორინგი და გაზომვა, რათა დადგინდეს, რა მუშაობდა და რა არა. ასევე სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია წინა გამოცემაში დაბრუნება და წინა შედეგების შესწავლა.
მონაცემთა ვერსიის კონტროლი (DVC), რომელიც ეხმარება მონაცემთა მართვაში, ძირითადი მოდელის მართვაში და რეპროდუცირებადი შედეგების გაშვებაში, არის ერთ-ერთი ასეთი ტექნოლოგია, რომელიც საშუალებას გვაძლევს დავაკვირდეთ ამ ყველაფერს.
ამ პოსტში ჩვენ ყურადღებით დავაკვირდებით მონაცემთა ვერსიის კონტროლს და გამოსაყენებლად საუკეთესო ინსტრუმენტებს. Მოდით დავიწყოთ.
რა არის მონაცემთა ვერსიის კონტროლი?
ვერსიები საჭიროა ყველა წარმოების სისტემისთვის. ყველაზე განახლებულ მონაცემებზე წვდომის ერთი წერტილი. ნებისმიერ რესურსს, რომელიც ხშირად იცვლება, განსაკუთრებით რამდენიმე მომხმარებლის მიერ ერთდროულად, საჭიროებს აუდიტის ბილიკის შექმნას, რათა თვალყური ადევნოს ყველა ცვლილებას.
ვერსიის კონტროლის სისტემა პასუხისმგებელია იმაზე, რომ გუნდში ყველა ერთსა და იმავე გვერდზე იყოს. ეს გარანტიას იძლევა, რომ გუნდში ყველა მუშაობს ფაილის უახლეს ვერსიაზე და, რაც მთავარია, რომ ყველა ერთდროულად თანამშრომლობს იმავე პროექტზე.
თუ თქვენ გაქვთ შესაბამისი აღჭურვილობა, ამის მიღწევა შეგიძლიათ მინიმალური ძალისხმევით!
თქვენ გექნებათ მონაცემთა თანმიმდევრული ნაკრები და თქვენი კვლევის საფუძვლიანი არქივი, თუ იყენებთ საიმედო მონაცემთა ვერსიის მართვის სტრატეგიას. მონაცემთა ვერსიების ინსტრუმენტები გადამწყვეტია თქვენი სამუშაო პროცესისთვის, თუ გაინტერესებთ განმეორებადობა, მიკვლევადობა და ML მოდელის ისტორია.
ისინი გეხმარებათ მიიღოთ ელემენტის ვერსია, როგორიცაა მონაცემთა ბაზის ან მოდელის ჰეში, რომელიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ იდენტიფიცირებისთვის და შედარებისთვის. მონაცემთა ეს ვერსია ხშირად შედის თქვენს მეტამონაცემების მართვის გადაწყვეტაში, რათა გარანტირებული იყოს თქვენი მოდელის ტრენინგის ვერსიები და განმეორებადი.
მონაცემთა ვერსიის კონტროლის საუკეთესო ინსტრუმენტები
ახლა დროა გადახედოთ მონაცემთა ვერსიის მართვის საუკეთესო გადაწყვეტილებებს, რომლებიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ თქვენი კოდის ყველა ნაწილის თვალყურის დევნებისთვის.
1. git-lfs
Git LFS პროექტი უფასოა გამოსაყენებლად. Git-ში დიდი ფაილები, როგორიცაა აუდიო ნიმუშები, ვიდეოები, მონაცემთა ბაზები და ფოტოები ჩანაცვლებულია ტექსტური მაჩვენებლებით და ფაილის შინაარსი ინახება დისტანციურ სერვერზე, როგორიცაა GitHub.com ან GitHub Enterprise.
ის საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ Git უზარმაზარი ფაილების ვერსიებისთვის - რამდენიმე გბ-მდე ზომის - უფრო მეტი მასპინძელი თქვენს Git საცავებში გარე მეხსიერების გამოყენებით, და უფრო სწრაფად კლონირებთ და აიღებთ დიდი ფაილების საცავებს. რაც შეეხება მონაცემთა მენეჯმენტს, ეს საკმაოდ მსუბუქი გადაწყვეტაა. Git-თან მუშაობისთვის, თქვენ არ გჭირდებათ რაიმე დამატებითი ბრძანებები, შენახვის სისტემები ან ხელსაწყოების ნაკრები.
ის ზღუდავს თქვენ მიერ გადმოწერილი ინფორმაციის რაოდენობას. ეს გულისხმობს, რომ დიდი ფაილების კლონირება და საცავებიდან მოძიება უფრო სწრაფი იქნება. პოინტერები დამზადებულია მსუბუქი მასალისგან და მიუთითებს LFS-ზე.
შედეგად, როდესაც თქვენს რეპოს მთავარ საცავში აყენებთ, ის სწრაფად განახლდება და ნაკლებ ადგილს იკავებს.
დადებითი
- ადვილად ინტეგრირდება ბიზნესის უმეტესობის განვითარების სამუშაო პროცესებში.
- არ არის საჭირო დამატებითი უფლებების დამუშავება, რადგან ის იყენებს იგივე ნებართვებს, როგორც Git საცავი.
Cons
- Git LFS საჭიროებს გამოყოფილი სერვერების გამოყენებას თქვენი მონაცემების შესანახად. შედეგად, თქვენი მონაცემთა მეცნიერების გუნდები ჩაკეტილი იქნება და თქვენი საინჟინრო დატვირთვა გაიზრდება.
- ძალიან სპეციალიზირებულია და შესაძლოა საჭირო გახდეს სხვადასხვა ინსტრუმენტების გამოყენება მონაცემთა მეცნიერების მუშაობის შემდგომი ფაზებისთვის.
ფასები
მისი გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
2. LakeFS
LakeFS არის ღია კოდის მონაცემთა ვერსიების გადაწყვეტა, რომელიც ინახავს მონაცემებს S3 ან GCS-ში და აქვს Git-ის მსგავსი განშტოება და ჩადენის პარადიგმა, რომელიც მასშტაბურია პეტაბაიტამდე.
ეს განშტოების სტრატეგია ხდის თქვენს მონაცემთა Lake ACID-ის შესაბამისობას, რაც საშუალებას აძლევს ცვლილებები განხორციელდეს განსხვავებულ ტოტებში, რომლებიც შეიძლება აშენდეს, გაერთიანდეს და უკან დაბრუნდეს ატომურად და მყისიერად.
LakeFS საშუალებას აძლევს გუნდებს შექმნან მონაცემთა ტბის აქტივობები, რომლებიც განმეორებადი, ატომური და ვერსიულია. ეს სცენაზე დამწყებია, მაგრამ გასათვალისწინებელი ძალაა.
ის იყენებს Git-ის მსგავს განშტოებას და ვერსიის კონტროლის მიდგომას თქვენსთან ურთიერთობისთვის მონაცემთა ტბა, მასშტაბირებადი მონაცემების პეტაბაიტამდე. ეგზაბაიტის მასშტაბით, შეგიძლიათ შეამოწმოთ ვერსიის კონტროლი.
დადებითი
- Git-ის მსგავსი ოპერაციები მოიცავს განშტოებას, ჩადენას, შერწყმას და დაბრუნებას.
- წინასწარი ჩართვის/შერწყმის კაკვები გამოიყენება მონაცემთა CI/CD შემოწმებისთვის.
- გთავაზობთ კომპლექსურ ფუნქციებს, როგორიცაა ACID ტრანზაქციები მარტივი ღრუბლოვანი შენახვისთვის, როგორიცაა S3 და GCS, ყველა დარჩება ფორმატში ნეიტრალური.
- რეალურ დროში მონაცემების ცვლილებების დაბრუნება.
- ადვილად მასშტაბირებს, რაც საშუალებას აძლევს მას განთავსდეს ძალიან დიდი მონაცემების ტბები. ვერსიის კონტროლი შეიძლება უზრუნველყოფილი იყოს როგორც განვითარების, ასევე წარმოების პარამეტრებისთვის.
Cons
- LakeFS არის ახალი პროდუქტი, ამიტომ ფუნქციონალობა და დოკუმენტაცია შეიძლება შეიცვალოს უფრო სწრაფად, ვიდრე წინა გადაწყვეტილებები.
- ვინაიდან ის ორიენტირებულია მონაცემთა ვერსიირებაზე, თქვენ დაგჭირდებათ სხვადასხვა დამატებითი ხელსაწყოების გამოყენება მონაცემთა მეცნიერების სამუშაო ნაკადის სხვადასხვა ნაწილისთვის.
ფასები
მისი გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
3. CVD
მონაცემთა ვერსიის კონტროლი არის მონაცემთა ვერსიების უფასო გადაწყვეტა, რომელიც შექმნილია მონაცემთა მეცნიერებისა და მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციებისთვის. ეს არის პროგრამა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ თქვენი მილსადენი ნებისმიერ ენაზე.
დიდი ფაილების, მონაცემთა ნაკრების, მანქანათმცოდნეობის მოდელების, კოდის და ა.შ. მენეჯმენტით, ინსტრუმენტი მანქანური სწავლის მოდელებს გასაზიარებლად და რეპროდუცირებადს ხდის. პროგრამა მიჰყვება Git-ის ხელმძღვანელობას მარტივი ბრძანების ხაზის უზრუნველსაყოფად, რომლის დაყენება შესაძლებელია მხოლოდ რამდენიმე ნაბიჯით.
როგორც მისი სახელი გულისხმობს, DVC არ არის მხოლოდ მონაცემთა ვერსიის შესახებ. ის ასევე ხელს უწყობს გუნდებისთვის მილსადენების და მანქანათმცოდნეობის მოდელების მართვას.
დაბოლოს, DVC დაგეხმარებათ თქვენი გუნდის მოდელების თანმიმდევრულობისა და მათი განმეორებადობის გაუმჯობესებაში. იმის ნაცვლად, რომ გამოიყენოთ რთული ფაილების სუფიქსები და კომენტარები კოდში, ისარგებლეთ Git ტოტები ახალი იდეების გამოცდა. მოგზაურობისთვის გამოიყენეთ ავტომატური მეტრიკული თვალთვალი ქაღალდისა და ფანქრის ნაცვლად.
თანმიმდევრული ჩალიჩების გადასაცემად მანქანა სწავლის მოდელები, მონაცემები და კოდი წარმოებაში, შორეულ კომპიუტერებში ან კოლეგის სამუშაო მაგიდაზე, შეგიძლიათ გამოიყენოთ push/pull ბრძანებები ad-hoc სკრიპტების ნაცვლად.
დადებითი
- ეს არის მსუბუქი, ღია წყარო და მუშაობს ყველა ძირითად ღრუბლოვან პლატფორმასთან და შენახვის ტიპებთან.
- მოქნილი, ფორმატისა და ჩარჩოს აგნოსტიკი და მარტივი განხორციელება.
- ყველა ML მოდელის მთელი ევოლუცია შეიძლება გამოიკვლიოს მის საწყის კოდსა და მონაცემებში.
Cons
- მილსადენის მართვა და DVC ვერსიის კონტროლი განუყოფლად არის დაკავშირებული. იქნება ზედმეტი, თუ თქვენი გუნდი უკვე იყენებს მონაცემთა მილსადენის სხვა პროდუქტს.
- ვინაიდან DVC მსუბუქი წონაა, თქვენს გუნდს შეიძლება დასჭირდეს დამატებითი ფუნქციების ხელით შექმნა, რათა ის უფრო მოსახერხებელი გახდეს მომხმარებლისთვის.
ფასები
მისი გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
4. დელტა ტბა
DeltaLake არის ღია წყაროს შენახვის ფენა, რომელიც ზრდის მონაცემთა ტბის საიმედოობას. Delta Lake მხარს უჭერს ACID ტრანზაქციებს და მასშტაბირებად მეტამონაცემების მენეჯმენტს, გარდა სტრიმინგისა და სერიული მონაცემთა დამუშავებისა.
ის მუშაობს Apache Spark API-ებთან და ზის თქვენს არსებულ მონაცემთა ტბაზე. Delta Sharing არის მსოფლიოში პირველი ღია პროტოკოლი ბიზნესში მონაცემთა უსაფრთხო გაზიარებისთვის, რაც აადვილებს მონაცემთა გაცვლას სხვა ბიზნესებთან, მათი კომპიუტერული სისტემებისგან დამოუკიდებლად.
დელტა ტბებს შეუძლიათ პეტაბაიტი მონაცემების მარტივად დამუშავება. მეტამონაცემები ინახება ისევე, როგორც მონაცემები და მომხმარებლებს შეუძლიათ მიიღონ ისინი Describe Detail მეთოდის გამოყენებით. Delta Lakes-ს აქვს ერთიანი არქიტექტურა, რომელსაც შეუძლია წაიკითხოს როგორც ნაკადის, ასევე სერიის მონაცემები.
Upserts-ის გაკეთება მარტივია დელტას გამოყენებით. ეს დამატებები ან გაერთიანებები დელტა ცხრილში შედარებულია SQL Merges-თან. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი სხვა მონაცემთა ჩარჩოდან მონაცემების ინტეგრირებისთვის თქვენს ცხრილში და განახორციელოთ განახლებები, ჩასმა და წაშლა.
დადებითი
- მრავალი შესაძლებლობა, როგორიცაა ACID ტრანზაქციები და ძლიერი მეტამონაცემების მენეჯმენტი, შეიძლება ხელმისაწვდომი იყოს თქვენი ამჟამინდელი მონაცემთა შენახვის გადაწყვეტაში.
- დელტა ტბას ახლა ძალისხმევის გარეშე შეუძლია მართოს ცხრილები მილიარდობით დანაყოფითა და ფაილებით პეტაბაიტის მასშტაბით.
- ამცირებს მონაცემთა ვერსიის ხელით კონტროლის აუცილებლობას და მონაცემთა სხვა შეშფოთებას, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს კონცენტრირდნენ პროდუქტების განვითარებაზე მათი მონაცემთა ტბების თავზე.
Cons
- იმის გამო, რომ იგი შექმნილია Spark-თან და უზარმაზარ მონაცემებთან მუშაობისთვის, დელტას ტბა ზოგადად ზედმეტად დატვირთულია ამოცანების უმეტესობისთვის.
- ეს მოითხოვს სპეციალური მონაცემთა ფორმატის გამოყენებას, რაც ზღუდავს მის მოქნილობას და შეუთავსებელს ხდის თქვენს ამჟამინდელ ფორმებს.
ფასები
მისი გამოყენება უფასოა ყველასთვის.
5. დოლტ
Dolt არის SQL მონაცემთა ბაზა, რომელიც აკეთებს ჩანგრევას, კლონირებას, განშტოებას, შერწყმას, ბიძგს და გაყვანას ისევე, როგორც ამას git საცავი. ვერსიების კონტროლის მონაცემთა ბაზის მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად, Dolt საშუალებას აძლევს მონაცემთა და სტრუქტურის სინქრონიზაციას.
ეს შესანიშნავი ინსტრუმენტია თქვენთვის და თქვენი თანამშრომლებისთვის თანამშრომლობისთვის. თქვენ შეგიძლიათ დაუკავშირდეთ Dolt-ს ისევე, როგორც სხვა MySQL მონაცემთა ბაზას და გაუშვათ მოთხოვნები ან შეიტანოთ ცვლილებები მონაცემებში SQL ბრძანებების გამოყენებით.
რაც შეეხება მონაცემთა ვერსიებს, Dolt არის უნიკალური. Dolt არის მონაცემთა ბაზა, განსხვავებით ზოგიერთი სხვა გადაწყვეტილებისგან, რომლებიც მხოლოდ ვერსიებს მონაცემებს. მიუხედავად იმისა, რომ პროგრამული უზრუნველყოფა ამჟამად ადრეულ ეტაპზეა, არსებობს იმედი, რომ ის სრულად თავსებადია Git-თან და MySQL-თან უახლოეს მომავალში.
ყველა ბრძანება, რომელსაც იცნობთ Git-ის გამოყენებით, ასევე იმუშავებს Dolt-თან. Git ვერსიების ფაილები, Dolt ვერსიების ცხრილები ბრძანების ხაზის ინტერფეისის გამოყენებით, CSV ფაილების იმპორტი, ცვლილებების შეტანა, დისტანციურზე გამოქვეყნება და თქვენი თანაგუნდელის ცვლილებების შერწყმა.
დადებითი
- მსუბუქი და ღია წყაროებიდან ნაწილობრივ.
- უფრო ბუნდოვან არჩევანებთან შედარებით, მას აქვს SQL ინტერფეისი, რაც მას უფრო ხელმისაწვდომს ხდის მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის.
Cons
- მონაცემთა ბაზის ვერსიების სხვა ალტერნატივებთან შედარებით, Dolt კვლავ განვითარებადი პროდუქტია.
- ვინაიდან Dolt არის მონაცემთა ბაზა, თქვენ უნდა გადაიტანოთ თქვენი მონაცემები მასში, რომ მიიღოთ უპირატესობები.
ფასები
ყველას შეუძლია გამოიყენოს საზოგადოების სესია. პლატფორმა არ იძლევა პრემიუმ ფასებს; ამის ნაცვლად, თქვენ უნდა დაუკავშირდეთ პროვაიდერს.
6. პაჩიდერმი
Pachyderm არის მონაცემთა მეცნიერების ვერსიების კონტროლის უფასო სისტემა, მრავალი ფუნქციით. Pachyderm Enterprise არის მონაცემთა მეცნიერების ძლიერი პლატფორმა, რომელიც შექმნილია ფართომასშტაბიანი თანამშრომლობისთვის მაღალ უსაფრთხო გარემოში.
Pachyderm არის სიის რამდენიმე მონაცემთა მეცნიერების პლატფორმა. Pachyderm-ის მიზანია უზრუნველყოს პლატფორმა, რომელიც მართავს მონაცემთა სრულ ციკლს და გაადვილებს მანქანური სწავლების მოდელების დასკვნების დუბლირებას. ამ კონტექსტში პაჩიდერმი ცნობილია როგორც "მონაცემების დოკერი". Pachyderm ავსებს თქვენს აღსრულების გარემოს Docker კონტეინერების გამოყენებით. ეს უადვილებს იგივე შედეგების დუბლირებას.
მონაცემთა მეცნიერებს და DevOps-ის გუნდებს შეუძლიათ მოდელების დარწმუნებით განათავსონ Docker-თან ვერსიირებული მონაცემების კომბინაციის წყალობით. ეფექტური შენახვის სისტემის წყალობით, სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემების პეტაბაიტების შენარჩუნება შესაძლებელია, ხოლო შენახვის ხარჯები მინიმუმამდეა დაყვანილი.
მილსადენის ფაზების განმავლობაში, ფაილზე დაფუძნებული ვერსიირება უზრუნველყოფს საფუძვლიან აუდიტის ჩანაწერს ყველა მონაცემისა და არტეფაქტისთვის, შუალედური შედეგების ჩათვლით. ხელსაწყოს ბევრი შესაძლებლობები განპირობებულია ამ საყრდენებით, რაც ეხმარება გუნდებს მაქსიმალური სარგებლობის მიღებაში.
დადებითი
- კონტეინერებზე დაყრდნობით, თქვენი მონაცემთა გარემო იქნება პორტატული და ადვილად გადასატანი ღრუბლოვან პროვაიდერებს შორის.
- მძლავრი, პატარადან უკიდურესად დიდ სისტემებამდე მასშტაბის უნარით.
Cons
- ვინაიდან ამდენი მოძრავი ელემენტია, როგორიცაა Kubernetes სერვერი, რომელიც აუცილებელია Pachyderm-ის უფასო გამოცემის დასამუშავებლად, არსებობს უფრო მკვეთრი სასწავლო მრუდი.
- Pachyderm შეიძლება იყოს რთული კომპანიის არსებულ ინფრასტრუქტურაში ჩართვა მისი მრავალი ტექნოლოგიური კომპონენტის გამო.
ფასები
თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ პლატფორმის გამოყენება საზოგადოების სესიასთან ერთად და საწარმოს გამოცემისთვის, თქვენ უნდა დაუკავშირდეთ გამყიდველს.
7. ნეპტუნი
მოდელის შექმნის მეტამონაცემებს მართავს ML მეტამონაცემების მაღაზია, რომელიც MLOps სტეკის მნიშვნელოვანი ასპექტია. MLOps-ის ყოველი სამუშაო პროცესისთვის, ნეპტუნი ემსახურება მეტამონაცემების ცენტრალიზებულ საცავს.
შეგიძლიათ თვალყური ადევნოთ, ვიზუალიზაცია და შეადარო მანქანური სწავლების ათასობით მოდელი ერთ ადგილზე. იგი მოიცავს ისეთ ფუნქციებს, როგორიცაა ექსპერიმენტის თვალყურის დევნება, მოდელის რეესტრი და მოდელის მონიტორინგი, ასევე ერთობლივი ინტერფეისი. იგი მოიცავს 25-ზე მეტ განსხვავებულ ინსტრუმენტს და ინტეგრირებულ ბიბლიოთეკას, მათ შორის რამდენიმე მოდელის სასწავლო და ჰიპერპარამეტრების დარეგულირების ხელსაწყოებს.
შეგიძლიათ შეუერთდეთ ნეპტუნს თქვენი საკრედიტო ბარათის გამოყენების გარეშე. Gmail ანგარიში საკმარისი იქნება მის ნაცვლად.
დადებითი
- ნებისმიერ მილსადენთან, ნაკადთან, კოდების ბაზასთან ან ჩარჩოსთან ინტეგრაცია მარტივია.
- რეალურ დროში ვიზუალიზაცია, მარტივი API და სწრაფი მხარდაჭერა
- ნეპტუნის საშუალებით შეგიძლიათ გააკეთოთ თქვენი ექსპერიმენტების ყველა მონაცემის „სარეზერვო ასლი“ ერთ ადგილას, რომელიც მოგვიანებით შეგიძლიათ აღადგინოთ.
Cons
- მიუხედავად იმისა, რომ არ არის მთლიანად ღია წყარო, ინდივიდუალური ვერსია სავარაუდოდ საკმარისი იქნება პირადი გამოყენებისთვის, თუმცა ასეთი წვდომა შემოიფარგლება ერთი თვით.
- არსებობს რამდენიმე მცირე დიზაინის ხარვეზი.
ფასები
თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ პლატფორმის გამოყენება ინდივიდუალური გეგმით, რომელიც უფასოა ყველასთვის. ფასების განყოფილება იწყება 150 დოლარიდან თვეში.
დასკვნა
ამ პოსტში განვიხილეთ მონაცემთა ვერსიების საუკეთესო ინსტრუმენტები. თითოეულ ხელსაწყოს, როგორც ვნახეთ, აქვს თავისი მახასიათებლები. ზოგი უფასო იყო, ზოგი კი გადახდას მოითხოვდა. ზოგი კარგად შეეფერება მცირე ბიზნესის მოდელს, ზოგი კი უკეთესად შეეფერება მსხვილ ბიზნეს მოდელს.
შედეგად, თქვენ უნდა აირჩიოთ საუკეთესო პროგრამული უზრუნველყოფა თქვენი მიზნებისთვის, დადებითი და უარყოფითი მხარეების აწონვის შემდეგ. ჩვენ გირჩევთ, რომ შეამოწმოთ უფასო საცდელი ვერსია პრემიუმ პროდუქტის შეძენამდე.
დატოვე პასუხი