डेटा वैज्ञानिक आणि मशीन लर्निंग व्यावसायिक ठराविक डेटा सायन्स प्रोजेक्टमध्ये विविध प्रकारच्या डेटाची महत्त्वपूर्ण संख्या हाताळतात. अनेक मॉडेल्स विविध कॉन्फिगरेशन आणि वैशिष्ट्यांसह विकसित केली गेली आहेत, तसेच इष्टतम कार्यप्रदर्शन मिळविण्यासाठी पॅरामीटर ट्यूनिंगच्या एकाधिक पुनरावृत्तीसह.
अशा परिस्थितीत, काय काम केले आणि काय नाही हे निर्धारित करण्यासाठी सर्व डेटा बदल आणि मॉडेल बिल्डिंग प्रक्रिया समायोजनांचे परीक्षण आणि मोजमाप करणे आवश्यक आहे. मागील आवृत्तीवर परत जाणे आणि मागील परिणामांकडे लक्ष देणे देखील महत्त्वाचे आहे.
डेटा व्हर्जन कंट्रोल (DVC), जे डेटा व्यवस्थापित करण्यात मदत करते, अंतर्निहित मॉडेल आणि पुनरुत्पादक परिणाम चालवते, हे असे तंत्रज्ञान आहे जे आम्हाला या सर्वांचे निरीक्षण करण्यास सक्षम करते.
या पोस्टमध्ये, आम्ही डेटा आवृत्ती नियंत्रण आणि वापरण्यासाठी सर्वोत्तम साधनांचा बारकाईने विचार करू. चला सुरवात करूया.
डेटा आवृत्ती नियंत्रण म्हणजे काय?
सर्व उत्पादन प्रणालींसाठी आवृत्ती आवश्यक आहे. सर्वात अद्ययावत डेटामध्ये प्रवेशाचा एकल बिंदू. कोणतेही संसाधन जे अनेकदा सुधारित केले जाते, विशेषत: एकाच वेळी अनेक वापरकर्त्यांद्वारे, सर्व बदलांचा मागोवा ठेवण्यासाठी ऑडिट ट्रेल तयार करणे आवश्यक आहे.
कार्यसंघातील प्रत्येकजण एकाच पृष्ठावर असल्याचे सुनिश्चित करण्यासाठी आवृत्ती नियंत्रण प्रणाली जबाबदार आहे. हे हमी देते की कार्यसंघातील प्रत्येकजण फाईलच्या सर्वात अलीकडील आवृत्तीवर काम करत आहे आणि सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, प्रत्येकजण एकाच वेळी एकाच प्रकल्पावर सहयोग करत आहे.
तुमच्याकडे योग्य उपकरणे असल्यास, तुम्ही हे कमीत कमी प्रयत्नात पूर्ण करू शकता!
जर तुम्ही विश्वासार्ह डेटा आवृत्ती व्यवस्थापन धोरण वापरत असाल तर तुमच्याकडे सातत्यपूर्ण डेटा संच आणि तुमच्या सर्व संशोधनांचे संपूर्ण संग्रहण असेल. जर तुम्हाला पुनरुत्पादनक्षमता, ट्रेसेबिलिटी आणि ML मॉडेल इतिहासाची काळजी असेल तर तुमच्या वर्कफ्लोसाठी डेटा व्हर्जनिंग टूल्स महत्त्वपूर्ण आहेत.
ते तुम्हाला डेटासेट किंवा मॉडेलच्या हॅशसारख्या आयटमची आवृत्ती मिळविण्यात मदत करतात, ज्याचा वापर तुम्ही ओळखण्यासाठी आणि तुलना करण्यासाठी करू शकता. तुमचे मॉडेल प्रशिक्षण आवृत्तीत आणि पुनरावृत्ती करण्यायोग्य आहे याची हमी देण्यासाठी ही डेटा आवृत्ती अनेकदा तुमच्या मेटाडेटा व्यवस्थापन समाधानामध्ये प्रविष्ट केली जाते.
सर्वोत्तम डेटा आवृत्ती नियंत्रण साधने
आता उपलब्ध सर्वोत्तम डेटा आवृत्ती नियंत्रण उपाय पाहण्याची वेळ आली आहे, जे तुम्ही तुमच्या कोडच्या प्रत्येक भागाचा मागोवा ठेवण्यासाठी वापरू शकता.
1. गिट एलएफएस
Git LFS प्रकल्प वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे. Git मध्ये, ऑडिओ नमुने, व्हिडिओ, डेटाबेस आणि फोटोंसारख्या मोठ्या फायली मजकूर पॉइंटर्ससह बदलल्या जातात आणि फाइल सामग्री GitHub.com किंवा GitHub Enterprise सारख्या रिमोट सर्व्हरवर जतन केली जाते.
हे तुम्हाला Git टू व्हर्जन प्रचंड फाइल्स वापरण्याची परवानगी देते—कित्येक GB पर्यंत आकारमानात—बाह्य स्टोरेजचा वापर करून तुमच्या Git रिपॉझिटरीजमध्ये अधिक होस्ट करा आणि मोठ्या फाइल रिपॉझिटरीज क्लोन करा आणि पुन्हा मिळवा. जेव्हा डेटा व्यवस्थापनाचा विचार केला जातो तेव्हा हे एक अतिशय हलके समाधान आहे. Git सह कार्य करण्यासाठी, तुम्हाला कोणत्याही अतिरिक्त कमांड, स्टोरेज सिस्टम किंवा टूलकिटची आवश्यकता नाही.
हे तुम्ही डाउनलोड करत असलेल्या माहितीचे प्रमाण मर्यादित करते. हे सूचित करते की क्लोनिंग आणि रिपॉझिटरीजमधून मोठ्या फाइल्स पुनर्प्राप्त करणे जलद होईल. पॉइंटर हलक्या सामग्रीचे बनलेले आहेत आणि LFS कडे निर्देश करतात.
परिणामी, जेव्हा तुम्ही तुमचा रेपो मुख्य रेपॉजिटरीमध्ये ढकलता तेव्हा ते पटकन अपडेट होते आणि कमी जागा घेते.
साधक
- बहुतेक व्यवसायांच्या विकास कार्यप्रवाहांमध्ये सहजपणे समाकलित होते.
- अतिरिक्त अधिकार हाताळण्याची गरज नाही कारण ते Git रेपॉजिटरी सारख्याच परवानग्या वापरते.
बाधक
- Git LFS ला तुमचा डेटा संचयित करण्यासाठी समर्पित सर्व्हर वापरणे आवश्यक आहे. परिणामी, तुमची डेटा सायन्स टीम लॉक केली जाईल आणि तुमचा अभियांत्रिकी वर्कलोड वाढेल.
- अतिशय विशेष, आणि डेटा सायन्स वर्कफ्लोमधील पुढील टप्प्यांसाठी विविध साधनांचा वापर आवश्यक असू शकतो.
किंमत
हे प्रत्येकासाठी वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे.
2. लेकएफएस
LakeFS हे ओपन-सोर्स डेटा व्हर्जनिंग सोल्यूशन आहे जे S3 किंवा GCS मध्ये डेटा संग्रहित करते आणि त्यात Git-सारखी शाखा आणि कमिटिंग पॅराडाइम आहे जे पेटाबाइट्सपर्यंत स्केल करते.
ही ब्रँचिंग स्ट्रॅटेजी तुमच्या डेटा लेक ACID ची अनुमती देते ज्या वेगळ्या शाखांमध्ये बनवल्या जाऊ शकतात, विलीन केल्या जाऊ शकतात आणि आण्विक आणि तात्काळ परत आणल्या जाऊ शकतात.
लेकएफएस संघांना डेटा लेक क्रियाकलाप तयार करण्यास सक्षम करते जे पुनरावृत्ती करण्यायोग्य, अणू आणि आवृत्ती आहेत. हे दृश्यासाठी एक नवशिक्या आहे, परंतु ते मोजले जाणारे एक बल आहे.
हे तुमच्याशी संवाद साधण्यासाठी गिट सारखी शाखा आणि आवृत्ती नियंत्रण दृष्टीकोन वापरते डेटा तलाव, डेटाच्या पेटाबाइट्स पर्यंत स्केलेबल. एक्साबाइट स्केलवर, तुम्ही आवृत्ती नियंत्रण तपासू शकता.
साधक
- Git सारख्या ऑपरेशन्समध्ये शाखा करणे, कमिट करणे, विलीन करणे आणि परत करणे समाविष्ट आहे.
- डेटा CI/CD तपासण्यासाठी प्री-कमिट/मर्ज हुक वापरले जातात.
- S3 आणि GCS सारख्या साध्या क्लाउड स्टोरेजसाठी ACID व्यवहारांसारखी जटिल वैशिष्ट्ये प्रदान करते, सर्व काही फॉरमॅट तटस्थ असताना.
- रिअल-टाइममध्ये डेटामध्ये बदल परत करा.
- सहजतेने स्केल करतो, ज्यामुळे ते खूप मोठे डेटा तलाव सामावून घेतात. विकास आणि उत्पादन सेटिंग्ज दोन्हीसाठी आवृत्ती नियंत्रण प्रदान केले जाऊ शकते.
बाधक
- LakeFS हे एक नवीन उत्पादन आहे, त्यामुळे कार्यक्षमता आणि दस्तऐवजीकरण मागील सोल्यूशन्सच्या तुलनेत अधिक वेगाने बदलू शकतात.
- हे डेटा व्हर्जनिंगवर केंद्रित असल्याने, तुम्हाला डेटा सायन्स वर्कफ्लोच्या विविध भागांसाठी विविध अतिरिक्त साधनांचा वापर करावा लागेल.
किंमत
हे प्रत्येकासाठी वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे.
3. डीव्हीसी
डेटा व्हर्जन कंट्रोल हे डेटा सायन्स आणि मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्ससाठी डिझाइन केलेले मोफत डेटा व्हर्जनिंग सोल्यूशन आहे. हा एक प्रोग्राम आहे जो तुम्हाला तुमची पाइपलाइन कोणत्याही भाषेत परिभाषित करण्याची परवानगी देतो.
मोठ्या फाइल्स, डेटा सेट्स, मशीन लर्निंग मॉडेल्स, कोड इत्यादी व्यवस्थापित करून, टूल मशीन लर्निंग मॉडेल्स शेअर करण्यायोग्य आणि पुनरुत्पादन करण्यायोग्य बनवते. प्रोग्राम एक साधी कमांड लाइन प्रदान करण्यात Git च्या लीडचे अनुसरण करतो जी फक्त काही चरणांमध्ये सेट केली जाऊ शकते.
त्याच्या नावाप्रमाणेच, DVC केवळ डेटा आवृत्तीबद्दल नाही. हे संघांसाठी पाइपलाइन आणि मशीन लर्निंग मॉडेल्सचे व्यवस्थापन देखील सुलभ करते.
शेवटी, DVC तुमच्या टीमच्या मॉडेल्सची सुसंगतता आणि त्यांची पुनरावृत्ती होण्यास मदत करेल. कोडमध्ये क्लिष्ट फाइल प्रत्यय आणि टिप्पण्या वापरण्याऐवजी, फायदा घ्या Git शाखा नवीन कल्पना वापरून पहा. प्रवास करण्यासाठी, कागद आणि पेन्सिलऐवजी स्वयंचलित मेट्रिक-ट्रॅकिंगचा वापर करा.
च्या सुसंगत बंडल प्रसारित करण्यासाठी मशीन शिक्षण मॉडेल्स, डेटा आणि कोड प्रोडक्शन, दूरच्या कॉम्प्युटर किंवा सहकाऱ्याच्या डेस्कटॉपवर, तुम्ही अॅड-हॉक स्क्रिप्ट्सऐवजी पुश/पुल कमांड वापरू शकता.
साधक
- हे हलके, मुक्त स्रोत आहे आणि सर्व प्रमुख क्लाउड प्लॅटफॉर्म आणि स्टोरेज प्रकारांसह कार्य करते.
- लवचिक, स्वरूप आणि फ्रेमवर्कचे अज्ञेय आणि अंमलबजावणीसाठी सोपे.
- प्रत्येक एमएल मॉडेलची संपूर्ण उत्क्रांती त्याच्या स्त्रोत कोड आणि डेटावर शोधली जाऊ शकते.
बाधक
- पाइपलाइन व्यवस्थापन आणि DVC आवृत्ती नियंत्रण एकमेकांशी जोडलेले आहेत. तुमचा कार्यसंघ आधीच दुसर्या डेटा पाइपलाइन उत्पादनाचा वापर करत असल्यास रिडंडंसी असेल.
- DVC हलके असल्याने, तुमच्या टीमला ते अधिक वापरकर्ता-अनुकूल बनवण्यासाठी अतिरिक्त वैशिष्ट्ये व्यक्तिचलितपणे डिझाइन करण्याची आवश्यकता असू शकते.
किंमत
हे प्रत्येकासाठी वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे.
4. डेल्टालेक
डेल्टालेक हा ओपन सोर्स स्टोरेज लेयर आहे जो डेटा लेकची विश्वासार्हता वाढवतो. डेल्टा लेक स्ट्रीमिंग आणि बॅच डेटा प्रोसेसिंग व्यतिरिक्त ACID व्यवहार आणि स्केलेबल मेटाडेटा व्यवस्थापनास समर्थन देते.
हे Apache Spark API सह कार्य करते आणि आपल्या विद्यमान डेटा तलावावर बसते. डेल्टा शेअरिंग हा व्यवसायातील सुरक्षित डेटा शेअरिंगसाठी जगातील पहिला खुला प्रोटोकॉल आहे, ज्यामुळे इतर व्यवसायांना त्यांच्या संगणक प्रणालीपासून स्वतंत्रपणे डेटाची देवाणघेवाण करणे सोपे होते.
डेल्टा लेक्स पेटाबाइट्स डेटा सहजपणे हाताळण्यास सक्षम आहेत. मेटाडेटा डेटा प्रमाणेच संग्रहित केला जातो आणि वापरकर्ते ते वर्णन तपशील पद्धत वापरून मिळवू शकतात. डेल्टा लेक्समध्ये एकच आर्किटेक्चर आहे जे प्रवाह आणि बॅच डेटा दोन्ही वाचू शकते.
डेल्टा वापरून अप्सर्ट करणे सोपे आहे. डेल्टा टेबलमध्ये हे अप्सर्ट किंवा विलीनीकरण SQL विलीनीकरणाशी तुलना करता येते. तुम्ही ते दुसऱ्या डेटा फ्रेममधील डेटा तुमच्या टेबलमध्ये समाकलित करण्यासाठी आणि अपडेट्स, इन्सर्ट आणि डिलीट करण्यासाठी वापरू शकता.
साधक
- तुमच्या सध्याच्या डेटा स्टोरेज सोल्यूशनमध्ये ACID व्यवहार आणि मजबूत मेटाडेटा व्यवस्थापन यासारख्या अनेक क्षमता उपलब्ध असू शकतात.
- डेल्टा लेक आता पेटाबाइट-स्केलवर अब्जावधी विभाजने आणि फाइल्ससह टेबल्स सहजतेने व्यवस्थापित करू शकते.
- मॅन्युअल डेटा आवृत्ती नियंत्रण आणि इतर डेटा चिंतांची आवश्यकता कमी करते, विकासकांना त्यांच्या डेटा तलावांच्या शीर्षस्थानी उत्पादने विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते.
बाधक
- हे स्पार्क आणि प्रचंड डेटासह कार्य करण्यासाठी डिझाइन केलेले असल्याने, डेल्टा लेक सामान्यत: बर्याच कार्यांसाठी ओव्हरकिल्ड आहे.
- यासाठी समर्पित डेटा फॉरमॅट वापरणे आवश्यक आहे, जे त्याची लवचिकता मर्यादित करते आणि ते तुमच्या सध्याच्या फॉर्मशी विसंगत बनवते.
किंमत
हे प्रत्येकासाठी वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे.
5. डोल्ट
Dolt हा SQL डेटाबेस आहे जो git repository प्रमाणेच फोर्किंग, क्लोनिंग, ब्रँचिंग, विलीन, पुशिंग आणि खेचतो. आवृत्ती नियंत्रण डेटाबेसचा वापरकर्ता अनुभव सुधारण्यासाठी, Dolt डेटा आणि संरचना सिंकमध्ये बदलू देते.
तुमच्यासाठी आणि तुमच्या सहकार्यांसाठी हे एक उत्कृष्ट साधन आहे. तुम्ही इतर कोणत्याही MySQL डेटाबेसशी ज्या प्रकारे Dolt शी कनेक्ट करू शकता आणि SQL कमांड वापरून क्वेरी चालवू शकता किंवा डेटामध्ये बदल करू शकता.
जेव्हा डेटा व्हर्जनिंगचा विचार केला जातो, तेव्हा डॉल्ट हा एक प्रकारचा आहे. डॉल्ट हा डेटाबेस आहे, इतर काही सोल्यूशन्सच्या विरूद्ध जे फक्त डेटाची आवृत्ती आहे. सॉफ्टवेअर सध्या सुरुवातीच्या टप्प्यात असताना, नजीकच्या भविष्यात ते Git आणि MySQL शी पूर्णपणे सुसंगत बनवण्याची आशा आहे.
Git सह वापरण्यास परिचित असलेल्या सर्व आज्ञा डॉल्टसह देखील कार्य करतील. कमांड लाइन इंटरफेस वापरून गिट आवृत्त्या फाइल्स, डॉल्ट व्हर्जन टेबल्स, CSV फाइल्स इंपोर्ट करा, तुमचे बदल करा, त्यांना रिमोटवर प्रकाशित करा आणि तुमच्या टीममेटचे बदल विलीन करा.
साधक
- हलके आणि मुक्त स्रोत अंशतः
- अधिक अस्पष्ट निवडींच्या तुलनेत, त्यात एक SQL इंटरफेस आहे, ज्यामुळे डेटा विश्लेषकांसाठी ते अधिक प्रवेशयोग्य बनते.
बाधक
- इतर डेटाबेस आवृत्ती पर्यायांच्या तुलनेत, Dolt अजूनही एक विकसनशील उत्पादन आहे.
- Dolt हा डेटाबेस असल्याने, फायदे मिळविण्यासाठी तुम्ही तुमचा डेटा त्यात हस्तांतरित केला पाहिजे.
किंमत
समुदाय सत्र वापरण्यासाठी प्रत्येकाचे स्वागत आहे. प्लॅटफॉर्म प्रीमियम किंमत प्रदान करत नाही; त्याऐवजी, तुम्ही प्रदात्याशी संपर्क साधला पाहिजे.
6. पॅचीडर्म
Pachyderm एक विनामूल्य डेटा विज्ञान आवृत्ती नियंत्रण प्रणाली आहे ज्यामध्ये अनेक वैशिष्ट्ये आहेत. Pachyderm Enterprise हे अत्यंत सुरक्षित वातावरणात मोठ्या प्रमाणावर सहकार्यासाठी डिझाइन केलेले शक्तिशाली डेटा सायन्स प्लॅटफॉर्म आहे.
Pachyderm हे यादीतील काही डेटा सायन्स प्लॅटफॉर्मपैकी एक आहे. Pachyderm चे ध्येय एक व्यासपीठ प्रदान करणे आहे जे संपूर्ण डेटा सायकल व्यवस्थापित करते आणि मशीन लर्निंग मॉडेल्सचे निष्कर्ष डुप्लिकेट करणे सोपे करते. Pachyderm या संदर्भात "डेटा डॉकर" म्हणून ओळखले जाते. पॅचीडर्म डॉकर कंटेनर वापरून तुमच्या अंमलबजावणीचे वातावरण तयार करते. हे समान परिणामांची डुप्लिकेट करणे सोपे करते.
डेटा वैज्ञानिक आणि DevOps कार्यसंघ डॉकरसह आवृत्ती केलेल्या डेटाच्या संयोजनामुळे आत्मविश्वासाने मॉडेल तैनात करू शकतात. कार्यक्षम स्टोरेज सिस्टममुळे धन्यवाद, स्टोरेज खर्च कमीत कमी ठेवताना संरचित आणि असंरचित डेटाचे पेटाबाइट्स राखले जाऊ शकतात.
पाइपलाइनच्या संपूर्ण टप्प्यांमध्ये, फाइल-आधारित व्हर्जनिंग सर्व डेटा आणि आर्टिफॅक्ट्ससाठी इंटरमीडिएट आउटपुटसह संपूर्ण ऑडिट रेकॉर्ड प्रदान करते. टूलच्या अनेक क्षमता या खांबांद्वारे चालविल्या जातात, ज्यामुळे संघांना जास्तीत जास्त फायदा मिळवण्यात मदत होते.
साधक
- कंटेनरवर आधारित, तुमचे डेटा वातावरण पोर्टेबल आणि क्लाउड प्रदात्यांमध्ये हस्तांतरित करणे सोपे असेल.
- मजबूत, लहान ते अत्यंत मोठ्या सिस्टीम स्केल करण्याच्या क्षमतेसह.
बाधक
- Pachyderm ची मोफत आवृत्ती हाताळण्यासाठी आवश्यक असलेले Kubernetes सर्व्हर सारखे बरेच हलणारे घटक असल्याने, तेथे एक स्टीपर लर्निंग वक्र आहे.
- Pachyderm कंपनीच्या विद्यमान पायाभूत सुविधांमध्ये समाविष्ट करणे आव्हानात्मक असू शकते कारण त्याच्या अनेक तांत्रिक घटकांमुळे.
किंमत
तुम्ही समुदाय सत्रासह प्लॅटफॉर्म वापरणे सुरू करू शकता आणि एंटरप्राइझ आवृत्तीसाठी, तुम्हाला विक्रेत्याशी संपर्क साधावा लागेल.
7. नेपच्यून
मॉडेल-बिल्डिंग मेटाडेटा ML मेटाडेटा स्टोअरद्वारे व्यवस्थापित केला जातो, जो MLOps स्टॅकचा एक महत्त्वाचा पैलू आहे. प्रत्येक MLOps वर्कफ्लोसाठी, नेपच्यून केंद्रीकृत मेटाडेटा स्टोरेज म्हणून काम करते.
तुम्ही एकाच ठिकाणी हजारो मशीन लर्निंग मॉडेल्सचा मागोवा ठेवू शकता, त्यांची कल्पना करू शकता आणि त्यांची तुलना करू शकता. यात प्रयोग ट्रॅकिंग, मॉडेल रेजिस्ट्री आणि मॉडेल मॉनिटरिंग, तसेच सहयोगी इंटरफेस यासारख्या वैशिष्ट्यांचा समावेश आहे. यात अनेक मॉडेल प्रशिक्षण आणि हायपरपॅरामीटर ट्यूनिंग साधनांसह 25 हून अधिक भिन्न साधने आणि लायब्ररी एकत्रित केल्या आहेत.
तुम्ही तुमचे क्रेडिट कार्ड न वापरता नेपच्यूनमध्ये सहभागी होऊ शकता. त्याच्या जागी एक Gmail खाते पुरेसे असेल.
साधक
- कोणत्याही पाइपलाइन, प्रवाह, कोडबेस किंवा फ्रेमवर्कसह एकत्रीकरण सोपे आहे.
- रिअल-टाइम व्हिज्युअलायझेशन, सोपे API आणि द्रुत समर्थन
- नेपच्यूनसह, तुम्ही तुमच्या सर्व प्रयोगांच्या डेटाचा "बॅकअप" एकाच ठिकाणी बनवू शकता, जो तुम्ही नंतर पुनर्प्राप्त करू शकता.
बाधक
- पूर्णपणे मुक्त-स्रोत नसले तरी, वैयक्तिक आवृत्ती खाजगी वापरासाठी पुरेशी असेल, जरी असा प्रवेश एका महिन्यापर्यंत मर्यादित आहे.
- डिझाइनमध्ये काही लहान त्रुटी आहेत.
किंमत
तुम्ही वैयक्तिक योजनेसह प्लॅटफॉर्म वापरणे सुरू करू शकता जे प्रत्येकासाठी वापरण्यासाठी विनामूल्य आहे. किंमत विभाग $150/महिना पासून सुरू होतो.
निष्कर्ष
या पोस्टमध्ये, आम्ही सर्वोत्तम डेटा आवृत्ती साधने चर्चा केली. आम्ही पाहिल्याप्रमाणे प्रत्येक साधनाची स्वतःची वैशिष्ट्ये आहेत. काही विनामूल्य होते, तर इतरांना देय आवश्यक होते. काही लहान व्यवसाय मॉडेलसाठी योग्य आहेत, तर काही मोठ्या व्यवसाय मॉडेलसाठी अधिक योग्य आहेत.
परिणामी, फायदे आणि तोटे मोजल्यानंतर तुम्ही तुमच्या उद्देशांसाठी सर्वोत्तम सॉफ्टवेअर निवडणे आवश्यक आहे. प्रीमियम उत्पादन खरेदी करण्यापूर्वी तुम्ही विनामूल्य चाचणी आवृत्तीची चाचणी घेण्यास आम्ही प्रोत्साहित करतो.
प्रत्युत्तर द्या