Деректерді зерттеушілер және машиналық оқыту мамандары деректер ғылымының типтік жобасында әртүрлі типтегі деректердің айтарлықтай санымен айналысады. Әртүрлі конфигурациялары мен мүмкіндіктері бар көптеген модельдер, сондай-ақ оңтайлы өнімділікті алу үшін параметрлерді реттеудің бірнеше итерациялары әзірленді.
Мұндай сценарийде ненің жұмыс істегенін және не істемейтінін анықтау үшін барлық деректер модификациялары мен үлгі құру процесінің түзетулері бақылануы және өлшенуі керек. Алдыңғы басылымға оралу және алдыңғы нәтижелерді қарастыру өте маңызды.
Деректерді, негізгі үлгіні басқаруға және қайталанатын нәтижелерді орындауға көмектесетін Data Version Control (DVC) осының барлығын бақылауға мүмкіндік беретін осындай технологиялардың бірі болып табылады.
Бұл мақалада біз деректер нұсқасын басқаруды және пайдалану үшін ең жақсы құралдарды мұқият қарастырамыз. Бастайық.
Деректер нұсқасын басқару дегеніміз не?
Барлық өндіріс жүйелері үшін нұсқалау қажет. Ең соңғы деректерге қол жеткізудің жалғыз нүктесі. Жиі өзгертілетін кез келген ресурс, әсіресе бірнеше пайдаланушылар бір уақытта, барлық өзгерістерді қадағалау үшін аудит ізін жасауды қажет етеді.
Нұсқаларды басқару жүйесі топтағы барлық адамдардың бір бетте болуын қамтамасыз етуге жауапты. Бұл топтағы әрбір адам файлдың ең соңғы нұсқасында жұмыс істейтініне және одан да маңыздысы, барлығы бір уақытта бір жобада бірлесіп жұмыс істейтініне кепілдік береді.
Егер сізде тиісті жабдық болса, мұны аз күш-жігермен жасай аласыз!
Сенімді деректер нұсқасын басқару стратегиясын пайдалансаңыз, сізде дәйекті деректер жинақтары және барлық зерттеулеріңіздің мұқият мұрағаты болады. Деректердің нұсқасын жасау құралдары жұмыс үрдісі үшін өте маңызды, егер сіз қайталану, бақылау және ML үлгісінің тарихы туралы ойласаңыз.
Олар деректер жинағының немесе үлгінің хэші сияқты элемент нұсқасын алуға көмектеседі, оны кейін анықтау және салыстыру үшін пайдалануға болады. Бұл деректер нұсқасы сіздің үлгі жаттығуларыңыз нұсқаланған және қайталанатынына кепілдік беру үшін метадеректерді басқару шешіміңізге жиі енгізіледі.
Ең жақсы деректер нұсқасын басқару құралдары
Енді кодыңыздың әрбір бөлігін бақылау үшін пайдалануға болатын ең жақсы деректер нұсқасын басқару шешімдерін қарастыратын кез келді.
1. GF LFS
Git LFS жобасын пайдалану тегін. Git ішінде дыбыс үлгілері, бейнелер, дерекқорлар және фотосуреттер сияқты үлкен файлдар мәтіндік көрсеткіштермен ауыстырылады және файл мазмұны GitHub.com немесе GitHub Enterprise сияқты қашықтағы серверде сақталады.
Ол Git қолданбасын үлкен файлдардың нұсқасын (көлемі бірнеше ГБ-қа дейін) Git репозиторийлерінде сыртқы жады арқылы көбірек орналастыруға және үлкен файлдар репозиторийлерін жылдамырақ клондауға және шығарып алуға мүмкіндік береді. Деректерді басқаруға келетін болсақ, бұл өте жеңіл шешім. Git-пен жұмыс істеу үшін сізге қосымша пәрмендер, сақтау жүйелері немесе құралдар жинағы қажет емес.
Ол жүктеп алатын ақпараттың санын шектейді. Бұл репозиторийлерден үлкен файлдарды клондау және шығарып алу жылдамырақ болатынын білдіреді. Көрсеткіштер жеңілірек материалдан жасалған және LFS көрсетеді.
Нәтижесінде репоны негізгі репозиторийге итергенде, ол тез жаңартылады және аз орын алады.
артықшылықтары
- Көптеген бизнестің даму жұмыс үрдісіне оңай біріктіріледі.
- Қосымша құқықтарды өңдеудің қажеті жоқ, себебі ол Git репозиторийімен бірдей рұқсаттарды пайдаланады.
Минус
- Git LFS деректеріңізді сақтау үшін арнайы серверлерді пайдалануды қажет етеді. Нәтижесінде деректер туралы ғылым топтарыңыз құлыпталады және сіздің инженерлік жұмыс жүктемеңіз артады.
- Өте мамандандырылған және деректер ғылымының жұмыс үрдісінің келесі кезеңдері үшін әртүрлі әртүрлі құралдарды пайдалануды қажет етуі мүмкін.
Баға
Оны барлығына тегін пайдалануға болады.
2. LakeFS
LakeFS – S3 немесе GCS жүйесінде деректерді сақтайтын және петабайттарға дейін масштабталатын Git тәрізді тармақталу және орындау парадигмасы бар ашық бастапқы деректер нұсқасын жасау шешімі.
Бұл тармақталу стратегиясы атомдық және лезде құрастыруға, біріктіруге және кері айналдыруға болатын әртүрлі тармақтарда өзгерістер жасауға мүмкіндік беру арқылы деректер көлін ACID үйлесімді етеді.
LakeFS командаларға қайталанатын, атомдық және нұсқаланған деректер көлі әрекеттерін жасауға мүмкіндік береді. Бұл сахнаға жаңадан келген адам, бірақ бұл күш.
Ол сізбен әрекеттесу үшін Git тәрізді тармақталған және нұсқаны басқару тәсілін пайдаланады деректер көлі, деректердің петабайтына дейін масштабталады. Эксабайт шкаласында нұсқаны басқаруды тексеруге болады.
артықшылықтары
- Git-тәрізді операцияларға тармақтау, қосу, біріктіру және қайтару жатады.
- Алдын ала тапсыру/біріктіру ілмектері деректерді CI/CD тексерулері үшін пайдаланылады.
- S3 және GCS сияқты қарапайым бұлтты сақтау үшін ACID транзакциялары сияқты күрделі мүмкіндіктерді қамтамасыз етеді, сонымен бірге пішім бейтарап қалады.
- Деректерге өзгертулерді нақты уақытта қайтарыңыз.
- Оңай масштабталады, бұл өте үлкен деректер көлдерін орналастыруға мүмкіндік береді. Нұсқаларды басқару әзірлеу үшін де, өндіріс параметрлері үшін де қамтамасыз етілуі мүмкін.
Минус
- LakeFS - бұл жаңа өнім, сондықтан функционалдылық пен құжаттама алдыңғы шешімдерге қарағанда тезірек өзгеруі мүмкін.
- Ол деректер нұсқасын жасауға бағытталғандықтан, деректер ғылымының жұмыс үрдісінің әртүрлі бөліктері үшін әртүрлі қосымша құралдарды пайдалану қажет болады.
Баға
Оны барлығына тегін пайдалануға болады.
3. DVC
Деректер нұсқасын басқару – деректер ғылымы мен машиналық оқыту қолданбаларына арналған деректер нұсқасын жасаудың ақысыз шешімі. Бұл кез келген тілде құбырды анықтауға мүмкіндік беретін бағдарлама.
Үлкен файлдарды, деректер жиынын, машиналық оқыту үлгілерін, кодты және т.б. басқара отырып, құрал машиналық оқыту үлгілерін ортақ және қайталанатын етеді. Бағдарлама бірнеше қадамдармен орнатуға болатын қарапайым пәрмен жолын қамтамасыз етуде Git-тің жетекшілігін ұстанады.
Атауынан көрініп тұрғандай, DVC тек деректер нұсқасына қатысты емес. Ол сондай-ақ құбырларды басқаруды және командалар үшін машиналық оқыту үлгілерін жеңілдетеді.
Соңында, DVC сіздің командаңыздың үлгілерінің үйлесімділігін және олардың қайталануын жақсартуға көмектеседі. Кодта күрделі файл жұрнақтары мен түсініктемелерді пайдаланудың орнына артықшылығын пайдаланыңыз Гит филиалдары жаңа идеяларды сынап көру. Саяхаттау үшін қағаз бен қарындаштың орнына автоматтандырылған метрикалық бақылауды пайдаланыңыз.
дәйекті дестелерін жіберу үшін машина оқыту модельдерді, деректерді және кодты өндіріске, алыстағы компьютерлерге немесе әріптестің жұмыс үстеліне енгізу үшін арнайы сценарийлердің орнына push/pull пәрмендерін пайдалануға болады.
артықшылықтары
- Бұл жеңіл, бастапқы көзі ашық және барлық негізгі бұлттық платформалармен және сақтау түрлерімен жұмыс істейді.
- Икемді, пішім мен құрылымның агностикасы және іске асыру оңай.
- Әрбір ML моделінің бүкіл эволюциясын оның бастапқы коды мен деректерінен байқауға болады.
Минус
- Құбырларды басқару және DVC нұсқасын басқару бір-бірімен тығыз байланысты. Егер сіздің командаңыз басқа деректер құбырының өнімін пайдаланса, артық болады.
- DVC жеңіл болғандықтан, оны пайдаланушыға ыңғайлы ету үшін сіздің командаңызға қосымша мүмкіндіктерді қолмен жасау қажет болуы мүмкін.
Баға
Оны барлығына тегін пайдалануға болады.
4. DeltaLake
DeltaLake - деректер көлінің сенімділігін арттыратын ашық бастапқы сақтау қабаты. Delta Lake ағынды және пакеттік деректерді өңдеуге қосымша ACID транзакцияларын және масштабталатын метадеректерді басқаруды қолдайды.
Ол Apache Spark API интерфейстерімен жұмыс істейді және бар деректер көлінде орналасады. Delta Sharing - бұл бизнесте қауіпсіз деректерді ортақ пайдалануға арналған әлемдегі алғашқы ашық хаттама, бұл олардың компьютерлік жүйелеріне тәуелсіз басқа кәсіпорындармен деректер алмасуды жеңілдетеді.
Delta Lakes петабайттық деректерді оңай өңдеуге қабілетті. Метадеректер деректер сияқты сақталады және пайдаланушылар оны «Мәліметті сипаттау» әдісі арқылы ала алады. Delta Lakes ағынды да, пакеттік деректерді де оқи алатын жалғыз архитектураға ие.
Delta көмегімен қосымшаларды жасау оңай. Delta кестесіне бұл жоғарылатулар немесе біріктірулер SQL біріктірулерімен салыстырылады. Оны басқа деректер жақтауындағы деректерді кестеңізге біріктіру және жаңартуларды, кірістірулерді және жоюларды орындау үшін пайдалануға болады.
артықшылықтары
- ACID транзакциялары және сенімді метадеректерді басқару сияқты көптеген мүмкіндіктер қазіргі деректерді сақтау шешіміңізде қол жетімді болуы мүмкін.
- Delta Lake енді петабайт масштабындағы миллиардтаған бөлімдері мен файлдары бар кестелерді оңай басқара алады.
- Деректер нұсқасын қолмен басқару қажеттілігін және басқа деректер мәселелерін азайтады, бұл әзірлеушілерге деректер көлдерінің үстінде өнімдерді әзірлеуге шоғырлануға мүмкіндік береді.
Минус
- Ол Spark және үлкен деректермен жұмыс істеуге арналған болғандықтан, Delta Lake көптеген тапсырмалар үшін әдетте артық болады.
- Бұл оның икемділігін шектейтін және қазіргі пішіндеріңізбен үйлеспейтін арнайы деректер пішімін пайдалануды қажет етеді.
Баға
Оны барлығына тегін пайдалануға болады.
5. Долт
Dolt – git репозиторийі сияқты айыруды, клондауды, тармақтауды, біріктіруді, итеруді және тартуды орындайтын SQL дерекқоры. Нұсқаларды басқару дерекқорының пайдаланушы тәжірибесін жақсарту үшін Dolt деректер мен құрылымды синхрондау кезінде өзгертуге мүмкіндік береді.
Бұл сізге және сіздің әріптестеріңізге бірлесе жұмыс істеуге арналған тамаша құрал. Dolt қызметіне кез келген басқа MySQL дерекқорына қосылатындай және сұрауларды орындауға немесе SQL пәрмендерін пайдаланып деректерге өзгертулер енгізуге болады.
Деректердің нұсқасына келетін болсақ, Dolt бірегей болып табылады. Dolt - бұл деректердің нұсқасын беретін кейбір басқа шешімдерге қарағанда, дерекқор. Бағдарламалық жасақтама қазіргі уақытта бастапқы кезеңдерінде болса да, оны жақын болашақта Git және MySQL-пен толық үйлесімді етеді деген үміт бар.
Git-те пайдалануды білетін барлық командалар Dolt-пен де жұмыс істейді. Git нұсқаларының файлдары, Dolt нұсқаларының кестелері Пәрмен жолы интерфейсін пайдаланып, CSV файлдарын импорттаңыз, өзгертулеріңізді орындаңыз, оларды қашықтан басқару құралына жариялаңыз және әріптесіңіздің өзгертулерін біріктіріңіз.
артықшылықтары
- Жеңіл және ашық бастапқы ішінара.
- Неғұрлым түсініксіз таңдаулармен салыстырғанда, оның SQL интерфейсі бар, бұл оны деректер талдаушылары үшін қол жетімді етеді.
Минус
- Басқа дерекқор нұсқаларымен салыстырғанда, Dolt әлі де дамып келе жатқан өнім болып табылады.
- Dolt дерекқор болғандықтан, артықшылықтарды алу үшін деректеріңізді оған тасымалдауыңыз керек.
Баға
Әркім қауымдастық сессиясын пайдалана алады. Платформа премиум бағаны қамтамасыз етпейді; орнына провайдерге хабарласу керек.
6. Пахидерма
Pachyderm - көптеген мүмкіндіктері бар деректер ғылымының нұсқасын басқарудың ақысыз жүйесі. Pachyderm Enterprise – жоғары қауіпсіз орталарда кең ауқымды ынтымақтастыққа арналған қуатты деректер ғылымы платформасы.
Pachyderm - бұл тізімдегі деректер туралы ғылым платформаларының бірі. Pachyderm мақсаты - толық деректер циклін басқаратын және машиналық оқыту үлгілерінің нәтижелерін қайталауды жеңілдететін платформаны қамтамасыз ету. Pachyderm осы контексте «Деректердің докері» ретінде белгілі. Pachyderm сіздің орындау ортаңызды Docker контейнерлерін пайдалана отырып буады. Бұл бірдей нәтижелерді қайталауды жеңілдетеді.
Деректер ғалымдары мен DevOps командалары нұсқаланған деректердің Docker-пен үйлесуі арқасында үлгілерді сенімді түрде орналастыра алады. Тиімді сақтау жүйесінің арқасында құрылымдық және құрылымданбаған деректердің петабайттарын сақтауға болады, ал сақтау шығындары минималды болады.
Құбырдың барлық кезеңдерінде файлға негізделген нұсқа жасау барлық деректер мен артефактілер, соның ішінде аралық шығыстар үшін мұқият тексеру жазбасын қамтамасыз етеді. Құралдың көптеген мүмкіндіктері командаларға одан барынша пайда алуға көмектесетін осы тіректерге негізделген.
артықшылықтары
- Контейнерлер негізінде деректер орталары портативті болады және бұлттық провайдерлер арасында оңай тасымалданады.
- Кішіден өте үлкен жүйелерге дейін масштабтау мүмкіндігі бар берік.
Минус
- Pachyderm тегін шығарылымын өңдеуге қажетті Kubernetes сервері сияқты көптеген қозғалмалы элементтер болғандықтан, үйренудің тік сызығы бар.
- Pachyderm көптеген технологиялық құрамдас бөліктерге байланысты компанияның бар инфрақұрылымына қосылуы қиын болуы мүмкін.
Баға
Сіз платформаны қауымдастық сеансымен пайдалана бастай аласыз және кәсіпорын басылымы үшін сатушыға хабарласуыңыз керек.
7. Нептун
Модельді құру метадеректерін MLOps стекінің маңызды аспектісі болып табылатын ML метадеректер қоймасы басқарады. Әрбір MLOps жұмыс процесі үшін Нептун орталықтандырылған метадеректер қоймасы ретінде қызмет етеді.
Мыңдаған машиналық оқыту үлгілерін бір жерде қадағалап, визуализациялауға және салыстыруға болады. Ол экспериментті бақылау, үлгі тізілімі және үлгілерді бақылау сияқты мүмкіндіктерді, сондай-ақ бірлескен интерфейсті қамтиды. Ол біріктірілген 25-тен астам түрлі құралдар мен кітапханаларды, соның ішінде бірнеше үлгіні оқыту және гиперпараметрлерді баптау құралдарын қамтиды.
Сіз Нептунға несие картаңызды пайдаланбай-ақ қосыла аласыз. Оның орнына Gmail тіркелгісі жеткілікті.
артықшылықтары
- Кез келген құбырмен, ағынмен, кодтық базамен немесе фреймворкпен интеграция оңай.
- Нақты уақыттағы визуализациялар, оңай API және жылдам қолдау
- Нептун көмегімен бір жерде барлық эксперименттер деректерінің «сақтық көшірмесін» жасауға болады, оны кейін қалпына келтіруге болады.
Минус
- Толығымен ашық емес болса да, жеке нұсқа жеке пайдалану үшін жеткілікті болады, дегенмен мұндай қолжетімділік бір аймен шектеледі.
- Дизайндың бірнеше кішігірім кемшіліктері бар.
Баға
Сіз платформаны барлығына тегін жеке жоспармен пайдалана бастай аласыз. Баға бөлімі айына 150 доллардан басталады.
қорытынды
Бұл мақалада біз ең жақсы деректерді нұсқалау құралдарын талқыладық. Әрбір құралдың, біз көргеніміздей, өзіндік мүмкіндіктері бар. Кейбіреулер тегін болды, ал басқалары төлемді талап етті. Кейбіреулер шағын бизнес үлгісіне жақсы сәйкес келеді, ал басқалары ірі бизнес үлгісіне жақсырақ.
Нәтижесінде, артықшылықтар мен кемшіліктерді өлшегеннен кейін мақсаттарыңыз үшін ең жақсы бағдарламалық құралды таңдауыңыз керек. Премиум өнімді сатып алмас бұрын тегін сынақ нұсқасын сынап көруді ұсынамыз.
пікір қалдыру