Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Saintis Data dan profesional pembelajaran mesin berurusan dengan sejumlah besar data pelbagai jenis dalam projek sains data biasa. Banyak model telah dibangunkan dengan pelbagai konfigurasi dan ciri, serta pelbagai lelaran penalaan parameter untuk mendapatkan prestasi optimum.
Dalam senario sedemikian, semua pengubahsuaian data dan pelarasan proses pembinaan model mesti dipantau dan diukur untuk menentukan perkara yang berkesan dan tidak. Ia juga penting untuk dapat kembali ke edisi sebelumnya dan melihat hasil sebelumnya.
Kawalan Versi Data (DVC), yang membantu dalam mengurus data, model asas dan menjalankan hasil yang boleh dihasilkan semula, adalah salah satu teknologi sedemikian yang membolehkan kami memantau semua ini.
Dalam siaran ini, kami akan melihat dengan teliti Kawalan Versi Data, dan alat terbaik untuk digunakan. Mari kita mulakan.
Apakah Kawalan Versi Data?
Versi diperlukan untuk semua sistem pengeluaran. Satu titik akses kepada data yang paling terkini. Mana-mana sumber yang sering diubah suai, terutamanya oleh beberapa pengguna pada masa yang sama, memerlukan penciptaan jejak audit untuk menjejaki semua perubahan.
Sistem kawalan versi bertanggungjawab untuk memastikan semua orang dalam pasukan berada pada halaman yang sama. Ia menjamin bahawa semua orang dalam pasukan sedang mengusahakan versi terbaharu fail dan, yang lebih penting, semua orang bekerjasama dalam projek yang sama pada satu masa.
Jika anda mempunyai peralatan yang sesuai, anda boleh mencapai ini dengan usaha yang minimum!
Anda akan mempunyai set data yang konsisten dan arkib menyeluruh semua penyelidikan anda jika anda menggunakan strategi pengurusan versi data yang boleh dipercayai. Alat versi data adalah penting untuk aliran kerja anda jika anda mengambil berat tentang kebolehulangan, kebolehkesanan dan sejarah model ML.
Ia membantu anda memperoleh versi item, seperti cincang set data atau model, yang kemudiannya boleh anda gunakan untuk mengenal pasti dan membandingkan. Versi data ini sering dimasukkan ke dalam penyelesaian pengurusan metadata anda untuk menjamin bahawa latihan model anda adalah versi dan boleh diulang.
Alat Kawalan Versi Data Terbaik
Kini tiba masanya untuk melihat penyelesaian kawalan versi data terbaik yang tersedia, yang boleh anda gunakan untuk menjejaki setiap bahagian kod anda.
1. git-lfs
Projek Git LFS adalah percuma untuk digunakan. Dalam Git, fail besar seperti sampel audio, video, pangkalan data dan foto digantikan dengan penunjuk teks dan kandungan fail disimpan pada pelayan jauh seperti GitHub.com atau GitHub Enterprise.
Ia membolehkan anda menggunakan Git untuk versi fail yang besar—hingga beberapa GB bersaiz—menghos lebih banyak dalam repositori Git anda menggunakan storan luaran, dan mengklon serta mendapatkan semula repositori fail besar dengan lebih cepat. Apabila ia datang kepada pengurusan data, ini adalah penyelesaian yang cukup ringan. Untuk bekerja dengan Git, anda tidak memerlukan sebarang arahan tambahan, sistem storan atau kit alat.
Ia mengehadkan kuantiti maklumat yang anda muat turun. Ini menunjukkan bahawa pengklonan dan mendapatkan semula fail besar daripada repositori akan menjadi lebih cepat. Penunjuk dibuat daripada bahan yang lebih ringan dan menghala ke LFS.
Akibatnya, apabila anda menolak repo anda ke dalam repositori utama, ia mengemas kini dengan cepat dan menggunakan lebih sedikit ruang.
Kelebihan
- Mudah disepadukan ke dalam aliran kerja pembangunan kebanyakan perniagaan.
- Tidak perlu mengendalikan hak tambahan kerana ia menggunakan kebenaran yang sama seperti repositori Git.
Kekurangan
- Git LFS memerlukan penggunaan pelayan khusus untuk menyimpan data anda. Akibatnya, pasukan sains data anda akan dikunci masuk dan beban kerja kejuruteraan anda akan meningkat.
- Sangat khusus, dan mungkin memerlukan penggunaan pelbagai alat yang berbeza untuk fasa berikutnya dalam aliran kerja sains data.
Harga
Ia percuma untuk digunakan untuk semua orang.
2. LakeFS
LakeFS ialah penyelesaian versi data sumber terbuka yang menyimpan data dalam S3 atau GCS dan mempunyai paradigma percabangan dan komit seperti Git yang berskala kepada petabait.
Strategi percabangan ini menjadikan data tasik anda mematuhi ACID dengan membenarkan perubahan berlaku dalam cawangan yang berbeza yang boleh dibina, digabungkan dan digulung semula secara atom dan serta-merta.
LakeFS membolehkan pasukan mencipta aktiviti tasik data yang boleh diulang, atom dan versi. Ia adalah seorang pemula di tempat kejadian, tetapi ia adalah satu kekuatan yang perlu diperhitungkan.
Ia menggunakan pendekatan percabangan dan kawalan versi seperti Git untuk berinteraksi dengan anda tasik data, boleh berskala sehingga Petabait data. Pada skala exabait, anda boleh menyemak kawalan versi.
Kelebihan
- Operasi seperti Git termasuk cawangan, komit, penggabungan, dan kembalikan.
- Cangkuk prakomit/cantum digunakan untuk semakan CI/CD data.
- Menyediakan ciri kompleks seperti urus niaga ACID untuk storan awan ringkas seperti S3 dan GCS, semuanya kekal dalam format neutral.
- Kembalikan perubahan kepada data dalam masa nyata.
- Skala dengan mudah, membolehkan ia menampung tasik data yang sangat besar. Kawalan versi boleh disediakan untuk tetapan pembangunan dan pengeluaran.
Kekurangan
- LakeFS ialah produk baharu, oleh itu kefungsian dan dokumentasi mungkin berubah lebih cepat berbanding dengan penyelesaian sebelumnya.
- Memandangkan ia tertumpu pada versi data, anda perlu menggunakan pelbagai alat tambahan untuk pelbagai bahagian aliran kerja sains data.
Harga
Ia percuma untuk digunakan untuk semua orang.
3. Sambungan DVC
Kawalan Versi Data ialah penyelesaian versi data percuma yang direka untuk aplikasi sains data dan pembelajaran mesin. Ia adalah program yang membolehkan anda menentukan saluran paip anda dalam mana-mana bahasa.
Dengan mengurus fail besar, set data, model pembelajaran mesin, kod dan sebagainya, alat ini menjadikan model pembelajaran mesin boleh dikongsi dan dihasilkan semula. Program ini mengikuti petunjuk Git dalam menyediakan baris arahan mudah yang boleh disediakan dalam beberapa langkah sahaja.
Seperti namanya, DVC bukan sahaja mengenai versi data. Ia juga memudahkan pengurusan saluran paip dan model pembelajaran mesin untuk pasukan.
Akhir sekali, DVC akan membantu dalam meningkatkan ketekalan model pasukan anda dan kebolehulangannya. Daripada menggunakan akhiran fail rumit dan ulasan dalam kod, manfaatkan Cawangan Git untuk mencuba idea baru. Untuk mengembara, gunakan penjejakan metrik automatik dan bukannya kertas dan pensel.
Untuk menghantar berkas yang konsisten daripada pembelajaran mesin model, data dan kod ke dalam pengeluaran, komputer jauh atau desktop rakan sekerja, anda boleh menggunakan arahan tolak/tarik dan bukannya skrip ad-hoc.
Kelebihan
- Ia ringan, sumber terbuka dan berfungsi dengan semua platform awan utama dan jenis storan.
- Format dan rangka kerja yang fleksibel, agnostik, dan mudah untuk dilaksanakan.
- Keseluruhan evolusi setiap model ML boleh dikesan kembali kepada kod sumber dan datanya.
Kekurangan
- Pengurusan saluran paip dan kawalan versi DVC adalah berkait rapat. Akan ada lebihan jika pasukan anda sudah menggunakan produk saluran paip data yang lain.
- Memandangkan DVC ringan, pasukan anda mungkin perlu mereka bentuk ciri tambahan secara manual untuk menjadikannya lebih mesra pengguna.
Harga
Ia percuma untuk digunakan untuk semua orang.
4. DeltaLake
DeltaLake ialah lapisan storan sumber terbuka yang meningkatkan kebolehpercayaan tasik data. Delta Lake menyokong transaksi ACID dan pengurusan metadata berskala di samping penstriman dan pemprosesan data kelompok.
Ia berfungsi dengan API Apache Spark dan terletak pada tasik data sedia ada anda. Delta Sharing ialah protokol terbuka pertama di dunia untuk perkongsian data yang selamat dalam perniagaan, menjadikannya mudah untuk bertukar-tukar data dengan perniagaan lain yang bebas daripada sistem komputer mereka.
Delta Lakes mampu mengendalikan petabait data dengan mudah. Metadata disimpan dengan cara yang sama seperti data dan pengguna boleh mendapatkannya menggunakan kaedah Describe Detail. Delta Lakes mempunyai seni bina tunggal yang boleh membaca data strim dan kelompok.
Upserts mudah dilakukan menggunakan Delta. Upsert atau cantuman ini ke dalam jadual Delta adalah setanding dengan SQL Merges. Anda boleh menggunakannya untuk menyepadukan data daripada bingkai data lain ke dalam jadual anda dan melakukan kemas kini, sisipan dan pemadaman.
Kelebihan
- Banyak keupayaan, seperti urus niaga ACID dan pengurusan metadata yang mantap, boleh tersedia dalam penyelesaian storan data anda sekarang.
- Delta Lake kini boleh menguruskan jadual dengan mudah dengan berbilion-bilion partition dan fail pada skala petabyte.
- Mengurangkan keperluan untuk kawalan versi data manual dan kebimbangan data lain, membolehkan pembangun menumpukan pada membangunkan produk di atas tasik data mereka.
Kekurangan
- Memandangkan ia direka bentuk untuk berfungsi dengan Spark dan data yang besar, Delta Lake secara amnya berlebihan untuk kebanyakan tugas.
- Ia memerlukan penggunaan format data khusus, yang mengehadkan fleksibilitinya dan menjadikannya tidak serasi dengan borang anda sekarang.
Harga
Ia percuma untuk digunakan untuk semua orang.
5. Dolt
Dolt ialah pangkalan data SQL yang melakukan forking, pengklonan, percabangan, penggabungan, menolak dan menarik dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh repositori git. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna pangkalan data kawalan versi, Dolt membenarkan data dan struktur berubah dalam penyegerakan.
Ia merupakan alat yang sangat baik untuk anda dan rakan sekerja anda bekerjasama. Anda boleh menyambung ke Dolt dengan cara yang sama seperti yang anda lakukan ke mana-mana pangkalan data MySQL lain dan menjalankan pertanyaan atau membuat perubahan pada data menggunakan arahan SQL.
Apabila ia datang kepada versi data, Dolt adalah satu-satunya. Dolt ialah pangkalan data, berbanding beberapa penyelesaian lain yang hanya data versi. Walaupun perisian itu kini berada di peringkat awal, terdapat harapan untuk menjadikannya serasi sepenuhnya dengan Git dan MySQL dalam masa terdekat.
Semua arahan yang anda biasa gunakan dengan Git juga akan berfungsi dengan Dolt. Fail versi Git, jadual versi Dolt Menggunakan antara muka baris arahan, import fail CSV, lakukan perubahan anda, terbitkannya ke alat kawalan jauh dan gabungkan perubahan rakan sepasukan anda.
Kelebihan
- Ringan dan sumber terbuka sebahagiannya.
- Berbanding dengan pilihan yang lebih tidak jelas, ia mempunyai antara muka SQL, menjadikannya lebih mudah diakses oleh penganalisis data.
Kekurangan
- Berbanding dengan alternatif versi pangkalan data lain, Dolt masih merupakan produk yang sedang berkembang.
- Memandangkan Dolt ialah pangkalan data, anda mesti memindahkan data anda ke dalamnya untuk mendapatkan faedah.
Harga
Semua orang dialu-alukan untuk menggunakan sesi komuniti. Platform ini tidak menyediakan harga premium; sebaliknya, anda mesti menghubungi pembekal.
6. Pachyderm
Pachyderm ialah sistem kawalan versi sains data percuma dengan banyak ciri. Pachyderm Enterprise ialah platform sains data berkuasa yang direka untuk kerjasama berskala besar dalam persekitaran yang sangat selamat.
Pachyderm ialah salah satu daripada beberapa platform sains data dalam senarai itu. Matlamat Pachyderm adalah untuk menyediakan platform yang mengurus kitaran data lengkap dan memudahkan untuk menduplikasi penemuan model pembelajaran mesin. Pachyderm dikenali sebagai "Docker of Data" dalam konteks ini. Pachyderm membungkus persekitaran pelaksanaan anda menggunakan bekas Docker. Ini menjadikannya mudah untuk menduplikasi hasil yang sama.
Saintis data dan pasukan DevOps boleh menggunakan model dengan yakin terima kasih kepada gabungan data versi dengan Docker. Terima kasih kepada sistem storan yang cekap, petabait data berstruktur dan tidak berstruktur boleh dikekalkan sementara kos storan dikekalkan pada tahap minimum.
Sepanjang fasa saluran paip, versi berasaskan fail menyediakan rekod audit yang menyeluruh untuk semua data dan artifak, termasuk output perantaraan. Banyak keupayaan alat ini didorong oleh tiang ini, yang membantu pasukan untuk memanfaatkannya sepenuhnya.
Kelebihan
- Berdasarkan bekas, persekitaran data anda akan mudah alih dan mudah dipindahkan antara pembekal awan.
- Teguh, dengan keupayaan untuk menskalakan daripada sistem yang kecil kepada yang sangat besar.
Kekurangan
- Memandangkan terdapat begitu banyak elemen bergerak, seperti pelayan Kubernetes yang diperlukan untuk mengendalikan edisi percuma Pachyderm, terdapat keluk pembelajaran yang lebih curam.
- Pachyderm mungkin mencabar untuk dimasukkan ke dalam infrastruktur sedia ada syarikat kerana banyak komponen teknologinya.
Harga
Anda boleh mula menggunakan platform dengan sesi komuniti dan untuk edisi perusahaan, anda perlu menghubungi vendor.
7. Neptune
Metadata pembinaan model diuruskan oleh stor metadata ML, yang merupakan aspek penting tindanan MLOps. Untuk setiap aliran kerja MLOps, Neptune berfungsi sebagai storan metadata terpusat.
Anda boleh menjejaki, memvisualisasikan dan membandingkan beribu-ribu model pembelajaran mesin semuanya di satu tempat. Ia termasuk ciri seperti penjejakan percubaan, pendaftaran model dan pemantauan model, serta antara muka kolaboratif. Ia termasuk lebih 25 alat dan perpustakaan yang berbeza yang disepadukan, termasuk beberapa latihan model dan alat penalaan hiperparameter.
Anda boleh menyertai Neptune tanpa menggunakan kad kredit anda. Akaun Gmail akan mencukupi sebagai gantinya.
Kelebihan
- Penyepaduan dengan mana-mana saluran paip, aliran, pangkalan kod atau rangka kerja adalah mudah.
- Visualisasi masa nyata, API mudah dan sokongan pantas
- Dengan Neptune, anda boleh membuat "sandaran" semua data percubaan anda di satu lokasi, yang boleh anda pulihkan kemudian.
Kekurangan
- Walaupun bukan sumber terbuka sepenuhnya, versi individu mungkin cukup untuk kegunaan peribadi, walaupun akses tersebut terhad kepada satu bulan.
- Terdapat beberapa kelemahan reka bentuk kecil yang boleh ditemui.
Harga
Anda boleh mula menggunakan platform dengan pelan Individu yang percuma untuk digunakan untuk semua orang. Bahagian harga bermula dari $150/bulan.
Kesimpulan
Dalam siaran ini, kami membincangkan alat versi data terbaik. Setiap alat, seperti yang telah kita lihat, mempunyai set cirinya sendiri. Ada yang percuma, manakala yang lain memerlukan bayaran. Sesetengahnya sangat sesuai untuk model perniagaan kecil, manakala yang lain lebih sesuai untuk model perniagaan besar.
Akibatnya, anda mesti memilih perisian terbaik untuk tujuan anda selepas menimbang kebaikan dan keburukan. Kami menggalakkan anda menguji versi percubaan percuma sebelum membeli produk premium.
Sila tinggalkan balasan anda