ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਇੱਕ ਆਮ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੇ ਕਈ ਦੁਹਰਾਓ।
ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸੋਧਾਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਬਿਲਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਨ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਣ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਵਰਜ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ (DVC), ਜੋ ਡੇਟਾ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਰੀਪ੍ਰੋਡਸੀਬਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਸਭ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡਾਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖਾਂਗੇ। ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ।
ਡਾਟਾ ਵਰਜਨ ਕੰਟਰੋਲ ਕੀ ਹੈ?
ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸੰਸਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬਿੰਦੂ। ਕੋਈ ਵੀ ਸਰੋਤ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸੋਧਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਸਾਰੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਵਰਜਨ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਹਰ ਕੋਈ ਫਾਈਲ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤਾਜ਼ਾ ਸੰਸਕਰਣ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਹੀ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਿਹਨਤ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ!
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਾਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਕਸਾਰ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪੁਰਾਲੇਖ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ, ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ML ਮਾਡਲ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਟੂਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਉਹ ਕਿਸੇ ਆਈਟਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਜਾਂ ਮਾਡਲ ਦਾ ਹੈਸ਼, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ।
ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੰਟਰੋਲ ਟੂਲ
ਹੁਣ ਉਪਲਬਧ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਦੇ ਹਰ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
1. ਗੀਟ ਐਲਐਫਐਸ
Git LFS ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ। Git ਦੇ ਅੰਦਰ, ਆਡੀਓ ਨਮੂਨੇ, ਵੀਡੀਓ, ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਪੁਆਇੰਟਰਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਰਿਮੋਟ ਸਰਵਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ GitHub.com ਜਾਂ GitHub Enterprise 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ Git ਟੂ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਕਈ GB ਤੱਕ - ਬਾਹਰੀ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤੁਹਾਡੇ Git ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਭੰਡਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਲੋਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹਲਕਾ ਹੱਲ ਹੈ. Git ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਕਮਾਂਡਾਂ, ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਜਾਂ ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲੋਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ ਹੋਵੇਗਾ। ਪੁਆਇੰਟਰ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ LFS ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਰੈਪੋ ਨੂੰ ਮੁੱਖ ਭੰਡਾਰ ਵਿੱਚ ਧੱਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ ਥਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਵਾਧੂ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Git ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਾਂਗ ਹੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- Git LFS ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਸਰਵਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਤਾਲਾਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਵਧ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ.
2. LakeFS
LakeFS ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ S3 ਜਾਂ GCS ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ Git-ਵਰਗੀ ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਹੈ ਜੋ ਪੇਟਾਬਾਈਟਸ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੋਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ACID ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣੂ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਿਲੀਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਰੋਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
LakeFS ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਲੇਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ, ਪਰਮਾਣੂ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਹਨ। ਇਹ ਸੀਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਤਾਕਤ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਿਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਿੱਟ-ਵਰਗੀ ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਡਾਟਾ ਝੀਲ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਪੇਟਾਬਾਈਟ ਤੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ। ਐਕਸਾਬਾਈਟ ਸਕੇਲ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਗਿੱਟ-ਵਰਗੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ, ਕਮਿਟਿੰਗ, ਮਰਜਿੰਗ ਅਤੇ ਰੀਵਰਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਡਾਟਾ CI/CD ਜਾਂਚਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਕਮਿਟ/ਮਰਜ ਹੁੱਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਸਧਾਰਨ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਜਿਵੇਂ ਕਿ S3 ਅਤੇ GCS ਲਈ ACID ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਾਕੀ ਸਾਰੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨਿਰਪੱਖ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋਏ।
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰੋ।
- ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਝੀਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- LakeFS ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਉਤਪਾਦ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪਿਛਲੇ ਹੱਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਾਧੂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।
ਕੀਮਤ
ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ.
3. ਡੀਵੀਸੀ
ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ, ਕੋਡ, ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਟੂਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗਿੱਟ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਦਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ਨਾਮ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ, DVC ਸਿਰਫ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, DVC ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗਾ। ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਾਈਲ ਪਿਛੇਤਰ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਓ ਗਿੱਟ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ। ਯਾਤਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਾਗਜ਼ ਅਤੇ ਪੈਨਸਿਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮੀਟ੍ਰਿਕ-ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਦੇ ਇਕਸਾਰ ਬੰਡਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ, ਦੂਰ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਦੇ ਡੈਸਕਟਾਪ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਐਡ-ਹਾਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੁਸ਼/ਪੁੱਲ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਇਹ ਹਲਕਾ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਲਚਕਦਾਰ, ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਅਗਿਆਨੀ, ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ।
- ਹਰੇਕ ML ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ DVC ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਟੁੱਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਤਾਂ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਹੋਵੇਗੀ।
- ਕਿਉਂਕਿ DVC ਹਲਕਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ.
4. ਡੈਲਟਾਲੇਕ
ਡੈਲਟਾਲੇਕ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਟੋਰੇਜ ਲੇਅਰ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੈਲਟਾ ਲੇਕ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਬੈਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ACID ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ API ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਝੀਲ 'ਤੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਡੈਲਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਲਈ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਓਪਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਦੂਜੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਡੈਲਟਾ ਲੇਕਸ ਪੈਟਾਬਾਈਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵੇਰਵੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡੈਲਟਾ ਲੇਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ ਜੋ ਸਟ੍ਰੀਮ ਅਤੇ ਬੈਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਡੈਲਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਸਰਟਸ ਸਧਾਰਨ ਹਨ। ਇਹ ਅਪਸਰਟਸ ਜਾਂ ਡੈਲਟਾ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਅਭੇਦ SQL ਮਰਜ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ, ਸੰਮਿਲਨ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ACID ਲੈਣ-ਦੇਣ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਡੈਲਟਾ ਝੀਲ ਹੁਣ ਪੇਟਾਬਾਈਟ-ਸਕੇਲ 'ਤੇ ਅਰਬਾਂ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟੇਬਲਾਂ ਦਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਮੈਨੁਅਲ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸਪਾਰਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਡੈਲਟਾ ਝੀਲ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਓਵਰਕਿਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਰੂਪਾਂ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਇਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ.
5. ਡੌਲਟ
ਡੌਲਟ ਇੱਕ SQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਫੋਰਕਿੰਗ, ਕਲੋਨਿੰਗ, ਬ੍ਰਾਂਚਿੰਗ, ਮਿਲਾਨ, ਪੁਸ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਖਿੱਚਣ ਦਾ ਕੰਮ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਗਿਟ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਡੌਲਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਿੰਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਡੌਲਟ ਨਾਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਨੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ MySQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ SQL ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੌਲਟ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੌਲਟ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਝ ਹੋਰ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ ਜੋ ਕੇਵਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ Git ਅਤੇ MySQL ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਉਹ ਸਾਰੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਗਿੱਟ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ, ਡੌਲਟ ਨਾਲ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ। ਗਿੱਟ ਵਰਜਨ ਫਾਈਲਾਂ, ਡੌਲਟ ਵਰਜਨ ਟੇਬਲ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, CSV ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ, ਆਪਣੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧ ਕਰੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਿਮੋਟ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਸਾਥੀ ਦੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਓ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਹਲਕਾ ਅਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ.
- ਵਧੇਰੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਇਸਦਾ ਇੱਕ SQL ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਹੋਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਡੌਲਟ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਉਤਪਾਦ ਹੈ।
- ਕਿਉਂਕਿ ਡੌਲਟ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
6. ਪੈਚਾਈਡਰਮ
Pachyderm ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ। ਪੈਚਾਈਡਰਮ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
Pachyderm ਸੂਚੀ ਦੇ ਕੁਝ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। Pachyderm ਦਾ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਚੱਕਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪੈਚਾਈਡਰਮ ਨੂੰ ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ "ਡਾਕਰ ਦਾ ਡੌਕਰ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੈਚਾਈਡਰਮ ਡੌਕਰ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਡੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੇ DevOps ਟੀਮਾਂ ਡੌਕਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਸਕਰਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਲਈ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ. ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਸੰਰਚਨਾਬੱਧ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੇਟਾਬਾਈਟਸ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਟੋਰੇਜ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪੜਾਵਾਂ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਫਾਈਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੰਸਕਰਣ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਕਲਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਆਡਿਟ ਰਿਕਾਰਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇਹਨਾਂ ਥੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪੋਰਟੇਬਲ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋਣਗੇ।
- ਮਜਬੂਤ, ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੱਤ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਸਰਵਰ ਪੈਚਾਈਡਰਮ ਦੇ ਮੁਫਤ ਸੰਸਕਰਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸਟੀਪਰ ਸਿੱਖਣ ਵਕਰ ਹੈ।
- Pachyderm ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਐਡੀਸ਼ਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ।
7. ਨੈਪਚੂਨ
ਮਾਡਲ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ML ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ MLOps ਸਟੈਕ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹੈ। ਹਰੇਕ MLOps ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ, ਨੈਪਚੂਨ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਟ੍ਰੈਕ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਇੰਟਰਫੇਸ। ਇਸ ਵਿੱਚ 25 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੂਲ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨੈਪਚਿਊਨ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸਦੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਜੀਮੇਲ ਖਾਤਾ ਕਾਫੀ ਹੋਵੇਗਾ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਕਿਸੇ ਵੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਵਹਾਅ, ਕੋਡਬੇਸ, ਜਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਆਸਾਨ API, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਹਾਇਤਾ
- ਨੈਪਚਿਊਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ "ਬੈਕਅੱਪ" ਇੱਕ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਰਿਕਵਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਹਾਲਾਂਕਿ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸੰਸਕਰਣ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਜਿਹੀ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।
- ਇੱਥੇ ਲੱਭੇ ਜਾਣ ਲਈ ਕੁਝ ਛੋਟੀਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਖਾਮੀਆਂ ਹਨ।
ਕੀਮਤ
ਤੁਸੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਹਰੇਕ ਲਈ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁਫਤ ਹੈ। ਕੀਮਤ ਦਾ ਸੈਕਸ਼ਨ $150/ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ ਟੂਲਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਰ ਟੂਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ, ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸੈੱਟ ਹੈ। ਕੁਝ ਮੁਫਤ ਸਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਕੁਝ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਵੱਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵਧੀਆ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਾਇਦਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋਲਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਫਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ