Shkencëtarët e të dhënave dhe profesionistët e mësimit të makinerive merren me një numër të konsiderueshëm të dhënash të llojeve të ndryshme në një projekt tipik të shkencës së të dhënave. Janë zhvilluar modele të shumta me konfigurime dhe veçori të ndryshme, si dhe përsëritje të shumta të akordimit të parametrave për të marrë performancën optimale.
Në një skenar të tillë, të gjitha modifikimet e të dhënave dhe rregullimet e procesit të ndërtimit të modelit duhet të monitorohen dhe maten për të përcaktuar se çfarë funksionoi dhe çfarë jo. Është gjithashtu jetike që të jeni në gjendje të ktheheni në një botim të mëparshëm dhe të shikoni rezultatet e mëparshme.
Kontrolli i versionit të të dhënave (DVC), i cili ndihmon në menaxhimin e të dhënave, modelin themelor dhe ekzekutimin e rezultateve të riprodhueshme, është një teknologji e tillë që na mundëson të monitorojmë të gjitha këto.
Në këtë postim, ne do të shqyrtojmë nga afër Kontrollin e Versionit të të Dhënave dhe mjetet më të mira për t'u përdorur. Le të fillojmë.
Çfarë është Kontrolli i Versionit të të Dhënave?
Versionimi kërkohet për të gjitha sistemet e prodhimit. Një pikë e vetme aksesi në të dhënat më të përditësuara. Çdo burim që modifikohet shpesh, veçanërisht nga disa përdorues në të njëjtën kohë, ka nevojë për krijimin e një gjurme auditimi për të mbajtur gjurmët e të gjitha ndryshimeve.
Sistemi i kontrollit të versionit është përgjegjës për të siguruar që të gjithë në ekip janë në të njëjtën faqe. Garanton që të gjithë në ekip janë duke punuar në versionin më të fundit të skedarit dhe, më e rëndësishmja, se të gjithë po bashkëpunojnë në të njëjtin projekt në të njëjtën kohë.
Nëse keni pajisjet e duhura, mund ta arrini këtë me përpjekje minimale!
Ju do të keni grupe të qëndrueshme të dhënash dhe një arkiv të plotë të të gjithë kërkimit tuaj nëse përdorni një strategji të besueshme të menaxhimit të versionit të të dhënave. Mjetet e versionimit të të dhënave janë kritike për rrjedhën tuaj të punës nëse kujdeseni për riprodhueshmërinë, gjurmueshmërinë dhe historinë e modelit ML.
Ato ju ndihmojnë të blini një version të një artikulli, si një hash i një grupi të dhënash ose modeli, të cilin më pas mund ta përdorni për të identifikuar dhe krahasuar. Ky version i të dhënave shpesh futet në zgjidhjen tuaj të menaxhimit të meta të dhënave për të garantuar që trajnimi i modelit tuaj është i versionuar dhe i përsëritshëm.
Mjetet më të mira të kontrollit të versionit të të dhënave
Tani është koha për të parë zgjidhjet më të mira të disponueshme të kontrollit të versionit të të dhënave, të cilat mund t'i përdorni për të mbajtur gjurmët e çdo pjese të kodit tuaj.
1. Git AFP
Projekti Git LFS është falas për t'u përdorur. Brenda Git, skedarët e mëdhenj si mostrat audio, videot, bazat e të dhënave dhe fotot zëvendësohen me tregues teksti dhe përmbajtja e skedarit ruhet në një server të largët si GitHub.com ose GitHub Enterprise.
Kjo ju lejon të përdorni Git për të versionuar skedarë të mëdhenj - deri në disa GB në madhësi - të presë më shumë në depot tuaja Git duke përdorur hapësirën e jashtme, dhe të klononi dhe të merrni më shpejt depo të mëdha skedarësh. Kur bëhet fjalë për menaxhimin e të dhënave, kjo është një zgjidhje mjaft e lehtë. Për të punuar me Git, nuk keni nevojë për komanda shtesë, sisteme ruajtjeje ose paketa veglash.
Ai kufizon sasinë e informacionit që shkarkoni. Kjo nënkupton që klonimi dhe marrja e skedarëve të mëdhenj nga depot do të jetë më i shpejtë. Treguesit janë bërë nga një material më i lehtë dhe tregojnë në AFP.
Si rezultat, kur e shtyni depon tuaj në depon kryesore, ajo përditësohet shpejt dhe zë më pak hapësirë.
rekuizitë
- Integrohet lehtësisht në flukset e punës të zhvillimit të shumicës së bizneseve.
- Nuk ka nevojë për të trajtuar të drejta shtesë sepse përdor të njëjtat leje si depoja e Git.
Cons
- Git LFS kërkon përdorimin e serverëve të dedikuar për të ruajtur të dhënat tuaja. Si rezultat, ekipet tuaja të shkencës së të dhënave do të mbyllen dhe ngarkesa juaj inxhinierike do të rritet.
- Shumë e specializuar dhe mund të kërkojë përdorimin e një sërë mjetesh të ndryshme për fazat pasuese në rrjedhën e punës të shkencës së të dhënave.
çmimi
Është falas për t'u përdorur për të gjithë.
2. LiqeniFS
LakeFS është një zgjidhje e versionimit të të dhënave me burim të hapur që ruan të dhënat në S3 ose GCS dhe ka një paradigmë të degëzimit dhe angazhimit të ngjashëm me Git që shkallëzohet në petabajt.
Kjo strategji e degëzimit i bën të dhënat tuaja të liqenit ACID në përputhje duke lejuar që ndryshimet të ndodhin në degë të veçanta që mund të ndërtohen, bashkohen dhe kthehen në mënyrë atomike dhe të menjëhershme.
LakeFS u mundëson ekipeve të krijojnë aktivitete të liqenit të të dhënave që janë të përsëritshme, atomike dhe të versionuara. Është një fillestar në skenë, por është një forcë për t'u llogaritur.
Ai përdor një qasje të degëzimit dhe kontrollit të versionit të ngjashëm me Git për të bashkëvepruar me tuajin liqeni i të dhënave, të shkallëzuar deri në Petabajt të dhënash. Në një shkallë ekzabajt, mund të kontrolloni për kontrollin e versionit.
rekuizitë
- Operacionet e ngjashme me Git përfshijnë degëzimin, kryerjen, bashkimin dhe kthimin.
- Hooket para-komponimi/bashkimi përdoren për kontrollet CI/CD të të dhënave.
- Ofron veçori komplekse si transaksionet ACID për ruajtje të thjeshtë në renë kompjuterike si S3 dhe GCS, të gjitha duke mbetur neutrale në format.
- Rikthe ndryshimet në të dhëna në kohë reale.
- Shkallohet lehtë, duke e lejuar atë të akomodojë liqene shumë të mëdha të të dhënave. Kontrolli i versionit mund të sigurohet për cilësimet e zhvillimit dhe prodhimit.
Cons
- LakeFS është një produkt i ri, kështu që funksionaliteti dhe dokumentacioni mund të ndryshojnë më shpejt sesa me zgjidhjet e mëparshme.
- Meqenëse përqendrohet në versionimin e të dhënave, do t'ju duhet të përdorni një sërë mjetesh shtesë për pjesë të ndryshme të rrjedhës së punës të shkencës së të dhënave.
çmimi
Është falas për t'u përdorur për të gjithë.
3. CVD
Kontrolli i versionit të të dhënave është një zgjidhje falas për versionimin e të dhënave, e krijuar për aplikacionet e shkencës së të dhënave dhe të mësimit të makinerive. Është një program që ju lejon të përcaktoni tubacionin tuaj në çdo gjuhë.
Duke menaxhuar skedarë të mëdhenj, grupe të dhënash, modele të mësimit të makinerive, kode e kështu me radhë, mjeti i bën modelet e mësimit të makinerive të ndashme dhe të riprodhueshme. Programi ndjek drejtimin e Git në sigurimin e një linje komandimi të thjeshtë që mund të konfigurohet në vetëm disa hapa.
Siç nënkupton edhe emri i tij, DVC nuk ka të bëjë vetëm me versionimin e të dhënave. Ai gjithashtu lehtëson menaxhimin e tubacioneve dhe modeleve të mësimit të makinerive për ekipet.
Së fundi, DVC do të ndihmojë në përmirësimin e konsistencës së modeleve të ekipit tuaj dhe përsëritshmërisë së tyre. Në vend që të përdorni prapashtesa të ndërlikuara të skedarëve dhe komente në kod, përfitoni nga Git degë për të provuar ide të reja. Për të udhëtuar, përdorni gjurmimin e automatizuar të metrikës në vend të letrës dhe lapsit.
Për të transmetuar pako të qëndrueshme të Mësimi makinë modele, të dhëna dhe kode në prodhim, kompjuterë të largët ose desktop të një kolegu, ju mund të përdorni komandat push/pull në vend të skripteve ad-hoc.
rekuizitë
- Është i lehtë, me burim të hapur dhe funksionon me të gjitha platformat kryesore të cloud dhe llojet e ruajtjes.
- Fleksibil, agnostik i formatit dhe kornizës, dhe i thjeshtë për t'u zbatuar.
- I gjithë evolucioni i çdo modeli ML mund të gjurmohet në kodin burimor dhe të dhënat e tij.
Cons
- Menaxhimi i tubacionit dhe kontrolli i versionit DVC janë të lidhura pazgjidhshmërisht. Do të ketë tepricë nëse ekipi juaj tashmë po përdor një produkt tjetër të tubacionit të të dhënave.
- Meqenëse DVC-ja është e lehtë, ekipit tuaj mund t'i duhet të dizajnojë manualisht veçori shtesë për ta bërë atë më miqësore për përdoruesit.
çmimi
Është falas për t'u përdorur për të gjithë.
4. Liqeni i Delta
DeltaLake është një shtresë ruajtëse me burim të hapur që rrit besueshmërinë e liqenit të të dhënave. Delta Lake mbështet transaksionet ACID dhe menaxhimin e shkallëzuar të meta të dhënave, përveç transmetimit dhe përpunimit të të dhënave në grup.
Ai funksionon me API-të e Apache Spark dhe qëndron në liqenin tuaj ekzistues të të dhënave. Delta Sharing është protokolli i parë i hapur në botë për ndarjen e sigurt të të dhënave në biznes, duke e bërë të thjeshtë shkëmbimin e të dhënave me biznese të tjera të pavarura nga sistemet e tyre kompjuterike.
Liqenet Delta janë në gjendje të trajtojnë petabajt të dhëna me lehtësi. Metadatat ruhen në të njëjtën mënyrë si të dhënat dhe përdoruesit mund t'i marrin ato duke përdorur metodën Describe Detail. Delta Lakes ka një arkitekturë të vetme që mund të lexojë të dhënat e transmetimit dhe grupit.
Upserts janë të thjeshta për t'u bërë duke përdorur Delta. Këto ngjitje ose bashkime në tabelën Delta janë të krahasueshme me SQL Merges. Mund ta përdorni për të integruar të dhëna nga një kornizë tjetër e të dhënave në tabelën tuaj dhe për të kryer përditësime, futje dhe fshirje.
rekuizitë
- Shumë aftësi, si transaksionet ACID dhe menaxhimi i fuqishëm i meta të dhënave, mund të jenë të disponueshme në zgjidhjen tuaj aktuale të ruajtjes së të dhënave.
- Delta Lake tani mund të menaxhojë pa mundim tabelat me miliarda ndarje dhe skedarë në një shkallë petabyte.
- Redukton nevojën për kontroll manual të versionit të të dhënave dhe shqetësime të tjera të të dhënave, duke i lejuar zhvilluesit të përqendrohen në zhvillimin e produkteve në majë të liqeneve të tyre të të dhënave.
Cons
- Duke qenë se është projektuar për të punuar me Spark dhe të dhëna të mëdha, Delta Lake në përgjithësi është i mbingarkuar për shumicën e detyrave.
- Ai kërkon përdorimin e një formati të dedikuar të të dhënave, i cili kufizon fleksibilitetin e tij dhe e bën atë të papajtueshëm me format tuaja aktuale.
çmimi
Është falas për t'u përdorur për të gjithë.
5. Dolt
Dolt është një bazë të dhënash SQL që bën forcimin, klonimin, degëzimin, bashkimin, shtyrjen dhe tërheqjen në të njëjtën mënyrë siç bën një depo git. Për të përmirësuar përvojën e përdoruesit të një baze të dhënash të kontrollit të versioneve, Dolt lejon që të dhënat dhe struktura të ndryshojnë në sinkronizim.
Është një mjet i shkëlqyer për ju dhe kolegët tuaj për të bashkëpunuar. Mund të lidheni me Dolt në të njëjtën mënyrë si me çdo bazë të dhënash tjetër MySQL dhe të ekzekutoni pyetje ose të bëni ndryshime në të dhënat duke përdorur komandat SQL.
Kur bëhet fjalë për versionimin e të dhënave, Dolt është i vetëm. Dolt është një bazë të dhënash, në krahasim me disa nga zgjidhjet e tjera që thjesht versionojnë të dhënat. Ndërsa softueri është aktualisht në fazat e tij të hershme, ka shpresa për ta bërë atë plotësisht të pajtueshëm me Git dhe MySQL në të ardhmen e afërt.
Të gjitha komandat që jeni njohur me përdorimin me Git do të funksionojnë gjithashtu me Dolt. Skedarët e versioneve të Git, tabelat e versioneve Dolt Duke përdorur ndërfaqen e linjës së komandës, importoni skedarë CSV, kryeni ndryshimet tuaja, publikojini ato në një telekomandë dhe bashkoni ndryshimet e shokut të ekipit.
rekuizitë
- Të lehta dhe burim të hapur pjesërisht.
- Në krahasim me zgjedhjet më të paqarta, ai ka një ndërfaqe SQL, duke e bërë atë më të aksesueshëm për analistët e të dhënave.
Cons
- Në krahasim me alternativat e tjera të versionit të bazës së të dhënave, Dolt është ende një produkt në zhvillim.
- Meqenëse Dolt është një bazë të dhënash, duhet t'i transferoni të dhënat tuaja në të për të marrë përfitimet.
çmimi
Të gjithë janë të mirëpritur të përdorin sesionin e komunitetit. Platforma nuk ofron çmime premium; në vend të kësaj, duhet të kontaktoni ofruesin.
6. Pachyderm
Pachyderm është një sistem falas i kontrollit të versionit të shkencës së të dhënave me shumë veçori. Pachyderm Enterprise është një platformë e fuqishme shkencore e të dhënave e krijuar për bashkëpunim në shkallë të gjerë në mjedise shumë të sigurta.
Pachyderm është një nga platformat e pakta të shkencës së të dhënave në listë. Qëllimi i Pachyderm është të sigurojë një platformë që menaxhon ciklin e plotë të të dhënave dhe e bën të thjeshtë kopjimin e gjetjeve të modeleve të mësimit të makinerive. Pachyderm njihet si "Docker i të dhënave" në këtë kontekst. Pachyderm paketon mjedisin tuaj të ekzekutimit duke përdorur kontejnerët Docker. Kjo e bën të thjeshtë kopjimin e të njëjtave rezultate.
Shkencëtarët e të dhënave dhe ekipet e DevOps mund të vendosin modele me besim falë kombinimit të të dhënave të versionuara me Docker. Falë një sistemi efikas të ruajtjes, petabajt të të dhënave të strukturuara dhe të pastrukturuara mund të mbahen ndërsa kostot e ruajtjes mbahen në minimum.
Gjatë gjithë fazave të tubacionit, versionimi i bazuar në skedar siguron një regjistrim të plotë auditimi për të gjitha të dhënat dhe objektet, duke përfshirë rezultatet e ndërmjetme. Shumë nga aftësitë e mjetit drejtohen nga këto shtylla, të cilat i ndihmojnë ekipet të përfitojnë sa më shumë prej tij.
rekuizitë
- Bazuar në kontejnerë, mjediset tuaja të të dhënave do të jenë të lëvizshme dhe të lehta për t'u transferuar midis ofruesve të cloud.
- I fortë, me aftësinë për të shkallëzuar nga sistemet e vogla në jashtëzakonisht të mëdha.
Cons
- Meqenëse ka kaq shumë elementë lëvizës, siç është serveri Kubernetes i nevojshëm për të trajtuar edicionin falas të Pachyderm, ka një kurbë mësimi më të pjerrët.
- Pachyderm mund të jetë sfidues për t'u përfshirë në infrastrukturën ekzistuese të një kompanie për shkak të shumë komponentëve të saj teknologjikë.
çmimi
Mund të filloni të përdorni platformën me sesionin e komunitetit dhe për edicionin e ndërmarrjes, duhet të kontaktoni shitësin.
7. Neptun
Të dhënat meta të ndërtimit të modelit menaxhohen nga ruajtja e meta të dhënave ML, e cila është një aspekt i rëndësishëm i grumbullit të MLOps. Për çdo rrjedhë pune MLOps, Neptuni shërben si ruajtje e centralizuar e meta të dhënave.
Mund të mbani gjurmët, vizualizoni dhe krahasoni mijëra modele të mësimit të makinerive të gjitha në një vend. Ai përfshin veçori të tilla si gjurmimi i eksperimentit, regjistri i modelit dhe monitorimi i modelit, si dhe një ndërfaqe bashkëpunuese. Ai përfshin mbi 25 mjete dhe biblioteka të ndryshme të integruara, duke përfshirë disa modele trajnimi dhe mjete akordimi hiperparametrash.
Ju mund të bashkoheni në Neptun pa përdorur kartën tuaj të kreditit. Një llogari Gmail do të mjaftojë në vend të saj.
rekuizitë
- Integrimi me çdo tubacion, rrjedhë, bazë kodi ose kornizë është i thjeshtë.
- Vizualizimet në kohë reale, API-ja e lehtë dhe mbështetja e shpejtë
- Me Neptun, ju mund të bëni një "backup" të të gjitha të dhënave të eksperimenteve tuaja në një vend, të cilat mund t'i rikuperoni më vonë.
Cons
- Edhe pse jo tërësisht me burim të hapur, një version individual me sa duket do të mjaftonte për përdorim privat, megjithëse një akses i tillë është i kufizuar në një muaj.
- Ekzistojnë disa të meta të vogla në dizajn.
çmimi
Ju mund të filloni të përdorni platformën me planin individual i cili është falas për t'u përdorur për të gjithë. Seksioni i çmimeve fillon nga 150 dollarë në muaj.
Përfundim
Në këtë postim, ne diskutuam mjetet më të mira të versionimit të të dhënave. Çdo mjet, siç e kemi parë, ka grupin e vet të veçorive. Disa ishin falas, ndërsa të tjerët kërkonin pagesë. Disa janë të përshtatshme për modelin e biznesit të vogël, ndërsa të tjerët janë më të përshtatshëm për modelin e biznesit të madh.
Si pasojë, duhet të zgjidhni softuerin më të mirë për qëllimet tuaja pasi të keni peshuar avantazhet dhe disavantazhet. Ne ju inkurajojmë që të provoni versionin e provës falas përpara se të blini një produkt premium.
Lini një Përgjigju