Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Élmuwan Data jeung profésional mesin learning nungkulan sajumlah signifikan data tina rupa-rupa jenis dina proyék elmu data has. Seueur model parantos dikembangkeun kalayan sababaraha konfigurasi sareng fitur, ogé sababaraha iterasi parameter tuning pikeun kéngingkeun pagelaran anu optimal.
Dina skenario sapertos kitu, sadaya modifikasi data sareng panyesuaian prosés ngawangun modél kedah diawaskeun sareng diukur pikeun nangtoskeun naon anu damel sareng naon anu henteu. Éta ogé penting pikeun tiasa uih deui ka édisi sateuacana sareng ningali hasil sateuacana.
Kontrol Versi Data (DVC), anu ngabantosan ngatur data, modél dasar, sareng ngajalankeun hasil anu tiasa diulang, mangrupikeun salah sahiji téknologi anu ngamungkinkeun urang ngawas sadayana ieu.
Dina tulisan ieu, urang bakal ningali kana Kontrol Versi Data, sareng alat anu pangsaéna pikeun dianggo. Hayu urang mimitian.
Naon Dupi Data Vérsi Control?
Versioning diperlukeun pikeun sakabéh sistem produksi. Hiji titik aksés ka data paling up-to-date. Sumberdaya naon waé anu sering dirobih, khususna ku sababaraha pangguna dina waktos anu sami, peryogi nyiptakeun jalur audit pikeun ngalacak sadaya parobihan.
Sistem kontrol versi tanggung jawab pikeun mastikeun yén sadayana dina tim aya dina halaman anu sami. Éta ngajamin yén sadayana dina tim damel dina vérsi file anu pang anyarna sareng, anu langkung penting, sadayana damel babarengan dina proyék anu sami dina hiji waktos.
Upami Anjeun gaduh parabot ditangtoskeun, Anjeun tiasa ngalengkepan ieu kalawan usaha minimal!
Anjeun bakal gaduh set data anu konsisten sareng arsip lengkep sadaya panalungtikan anjeun upami anjeun nganggo strategi manajemén versi data anu tiasa diandelkeun. Alat vérsi data penting pikeun alur kerja anjeun upami anjeun paduli ngeunaan reproducibility, traceability, sareng sajarah modél ML.
Éta ngabantosan anjeun kéngingkeun vérsi barang, sapertos hash tina set data atanapi modél, anu teras anjeun tiasa dianggo pikeun ngaidentipikasi sareng ngabandingkeun. Versi data ieu sering diasupkeun kana solusi manajemén metadata anjeun pikeun ngajamin yén latihan modél anjeun diversi sareng tiasa diulang.
Alat Kontrol Vérsi Data Pangalusna
Ayeuna waktuna pikeun ningali solusi kontrol versi data anu pangsaéna, anu anjeun tiasa dianggo pikeun ngalacak unggal bagian kode anjeun.
1. git-lfs
Proyék Git LFS gratis dianggo. Dina Git, file ageung sapertos conto audio, video, pangkalan data, sareng poto diganti ku petunjuk téks, sareng eusi file disimpen dina server jauh sapertos GitHub.com atanapi GitHub Enterprise.
Éta ngamungkinkeun anjeun ngagunakeun Git kana versi file anu ageung-dugi ka sababaraha GB ukuranna-host langkung seueur dina repositori Git anjeun ngagunakeun panyimpenan éksternal, sareng clone sareng nyandak repositori file ageung langkung gancang. Lamun datang ka manajemén data, ieu téh leyuran geulis hampang. Pikeun damel sareng Git, anjeun henteu peryogi paréntah tambahan, sistem panyimpen, atanapi toolkit.
Éta ngabatesan kuantitas inpormasi anu anjeun unduh. Ieu nunjukkeun yén kloning sareng nyandak file ageung tina repositori bakal langkung gancang. The pointers dijieunna tina bahan torek jeung nunjuk ka LFS.
Hasilna, nalika anjeun nyorong repo anjeun kana gudang utama, éta gancang ngamutahirkeun sareng nyandak kirang rohangan.
Naros
- Gampang ngahijikeun kana alur kerja pangembangan kalolobaan usaha.
- Henteu kedah ngadamel hak tambahan sabab ngagunakeun idin anu sami sareng gudang Git.
kontra
- Git LFS ngabutuhkeun panggunaan server khusus pikeun nyimpen data anjeun. Hasilna, tim élmu data anjeun bakal dikonci, sareng beban kerja rékayasa anjeun bakal naék.
- Spésialisasi pisan, sareng panginten peryogi pamakean sababaraha alat anu béda pikeun fase salajengna dina alur kerja élmu data.
bedah
Éta bébas dianggo pikeun sadayana.
2. TasikFS
LakeFS mangrupikeun solusi vérsi data open-source anu nyimpen data dina S3 atanapi GCS sareng gaduh paradigma branching sareng committing sapertos Git anu skalana ka petabytes.
Strategi branching ieu ngajadikeun danau data anjeun cocog ACID ku ngamungkinkeun parobahan lumangsung dina cabang béda nu bisa diwangun, dihijikeun, sarta digulung deui atomically sarta instan.
LakeFS ngamungkinkeun tim pikeun nyiptakeun kagiatan danau data anu tiasa diulang, atom, sareng versi. Éta pamula pikeun adegan, tapi éta kakuatan anu kedah dipertimbangkeun.
Éta ngagunakeun pendekatan branching sareng kontrol versi sapertos Git pikeun berinteraksi sareng anjeun danau data, scalable nepi ka Petabytes data. Dina skala exabyte, anjeun tiasa pariksa kontrol versi.
Naros
- Operasi sapertos Git kalebet branching, committing, merging, sareng reverting.
- Kait pre-commit/merge dipaké pikeun cék data CI/CD.
- Nyayogikeun fitur rumit sapertos transaksi ACID pikeun neundeun awan sederhana sapertos S3 sareng GCS, sadayana tetep format nétral.
- Balikkeun parobahan data sacara real-time.
- Timbangan gampang, ngamungkinkeun pikeun nampung danau data anu ageung pisan. Kontrol Vérsi tiasa disayogikeun pikeun setélan pamekaran sareng produksi.
kontra
- LakeFS mangrupikeun produk énggal, sahingga fungsionalitas sareng dokuméntasi tiasa robih langkung gancang tibatan solusi sateuacana.
- Kusabab fokus kana vérsi data, anjeun kedah nganggo sababaraha alat tambahan pikeun sababaraha bagian tina alur kerja élmu data.
bedah
Éta bébas dianggo pikeun sadayana.
3. DVC
Kontrol Versi Data mangrupikeun solusi vérsi data gratis anu dirancang pikeun élmu data sareng aplikasi pembelajaran mesin. Ieu mangrupikeun program anu ngamungkinkeun anjeun pikeun ngartikeun pipa anjeun dina basa naon waé.
Ku ngatur file ageung, set data, modél pembelajaran mesin, kode, sareng saterasna, alat éta ngajantenkeun modél pembelajaran mesin tiasa dibagi sareng tiasa diulang. Program éta nuturkeun kalungguhan Git dina nyayogikeun garis paréntah saderhana anu tiasa disetél dina sababaraha léngkah.
Sakumaha ngaranna ngakibatkeun, DVC henteu ngan ngeunaan versi data. Éta ogé ngagampangkeun manajemén pipa sareng modél pembelajaran mesin pikeun tim.
Tungtungna, DVC bakal ngabantosan ningkatkeun konsistensi modél tim anjeun sareng kaulanganna. Gantina ngagunakeun sufiks file rumit sarta komentar dina kode, mangpaatkeun Cabang Git pikeun nyobaan ideu anyar. Pikeun ngarambat, nganggo pelacak métrik otomatis tibatan kertas sareng pensil.
Pikeun ngirimkeun bundles konsisten tina learning mesin model, data, jeung kode kana produksi, komputer jauh, atawa desktop batur sapagawean urang, Anjeun bisa ngagunakeun push/tarik paréntah tinimbang Aksara ad-hoc.
Naros
- Éta hampang, open-source, sareng tiasa dianggo sareng sadaya platform awan utama sareng jinis panyimpen.
- Fleksibel, agnostik tina format sareng kerangka, sareng saderhana pikeun dilaksanakeun.
- Sakabéh évolusi modél ML tiasa dilacak deui kana kode sumber sareng datana.
kontra
- Manajemén pipa sareng kontrol versi DVC aya hubunganana. Bakal aya redundansi upami tim anjeun parantos ngagunakeun produk pipa data anu sanés.
- Kusabab DVC hampang, tim anjeun panginten kedah ngarancang fitur tambahan sacara manual supados langkung ramah-pamaké.
bedah
Éta bébas dianggo pikeun sadayana.
4. DeltaLake
DeltaLake mangrupikeun lapisan panyimpen sumber terbuka anu ningkatkeun réliabilitas danau data. Delta Lake ngarojong transaksi ACID sarta manajemén metadata scalable salian ngalirkeun sarta ngolah data bets.
Gawéna sareng Apache Spark API sareng linggih di danau data anjeun anu tos aya. Delta Sharing mangrupikeun protokol kabuka anu munggaran di dunya pikeun ngabagi data anu aman dina bisnis, janten saderhana pikeun tukeur data sareng usaha sanés anu mandiri tina sistem komputerna.
Delta Lakes sanggup nanganan petabytes data kalayan gampang. Metadata disimpen dina cara anu sami sareng data, sareng pangguna tiasa nampi éta nganggo metode Describe Detail. Delta Lakes gaduh arsitéktur tunggal anu tiasa maca data stream sareng bets.
Upserts basajan do ngagunakeun Delta. Ieu upserts atanapi merges kana tabel Delta anu comparable mun SQL Merges. Anjeun tiasa nganggo éta pikeun ngahijikeun data tina pigura data anu sanés kana méja anjeun sareng ngalaksanakeun apdet, sisipan, sareng ngahapus.
Naros
- Seueur kamampuan, sapertos transaksi ACID sareng manajemén metadata anu kuat, tiasa sayogi dina solusi panyimpenan data anjeun ayeuna.
- Delta Lake ayeuna tiasa sacara gampang ngatur méja kalayan milyaran partisi sareng file dina skala petabyte.
- Ngurangan kabutuhan kontrol versi data manual sareng masalah data anu sanés, ngamungkinkeun para pamekar pikeun konsentrasi dina ngembangkeun produk di luhureun danau datana.
kontra
- Salaku ieu dirancang pikeun gawé kalawan Spark jeung data badag, Delta Lake umumna overkilled pikeun paling tugas.
- Éta peryogi nganggo format data anu khusus, anu ngabatesan kalenturanna sareng ngajantenkeun teu cocog sareng bentuk anjeun ayeuna.
bedah
Éta bébas dianggo pikeun sadayana.
5. Dolt
Dolt mangrupikeun database SQL anu ngalakukeun forking, kloning, branching, ngahijikeun, ngadorong, sareng narik dina cara anu sami sareng gudang git. Pikeun ngaronjatkeun pangalaman pamaké tina database kontrol versi, Dolt ngamungkinkeun data jeung struktur robah dina singkronisasi.
Ieu mangrupikeun alat anu saé pikeun anjeun sareng réréncangan damel pikeun kolaborasi. Anjeun tiasa nyambung ka Dolt dina cara anu sami sareng anjeun kana database MySQL anu sanés sareng ngajalankeun patarosan atanapi ngadamel parobihan kana data nganggo paréntah SQL.
Lamun datang ka versioning data, Dolt mangrupakeun hiji-of-a-jenis. Dolt nyaeta database a, sabalikna tina sababaraha solusi séjén nu ngan versi data. Nalika parangkat lunak ayeuna dina tahap awal, aya harepan pikeun ngajantenkeun éta cocog sareng Git sareng MySQL dina waktos anu caket.
Sadaya paréntah anu anjeun wawuh sareng Git ogé bakal tiasa dianggo sareng Dolt. File vérsi Git, tabel vérsi Dolt Nganggo antarmuka baris paréntah, impor file CSV, laksanakeun parobihan anjeun, publikasikeun kana jarak jauh, sareng gabungkeun perobahan batur satim anjeun.
Naros
- Lightweight jeung open source sabagian.
- Dibandingkeun sareng pilihan anu langkung teu jelas, éta gaduh antarmuka SQL, janten langkung diaksés ku analis data.
kontra
- Dibandingkeun sareng alternatif vérsi database anu sanés, Dolt masih produk ngembang.
- Kusabab Dolt mangrupikeun pangkalan data, anjeun kedah nransfer data anjeun ka dinya pikeun kéngingkeun kauntungan.
bedah
Sarerea wilujeng sumping ngagunakeun sési komunitas. Platformna henteu nyayogikeun harga premium; tibatan, Anjeun kudu ngahubungan panyadia.
6. Pachyderm
Pachyderm mangrupikeun sistem kontrol versi sains data gratis sareng seueur fitur. Pachyderm Enterprise mangrupikeun platform élmu data anu kuat anu dirancang pikeun kolaborasi skala ageung dina lingkungan anu aman pisan.
Pachyderm mangrupikeun salah sahiji sababaraha platform élmu data daptar. Tujuan Pachyderm nyaéta pikeun nyayogikeun platform anu ngatur siklus data anu lengkep sareng ngagampangkeun pikeun duplikat pamanggihan modél pembelajaran mesin. Pachyderm katelah "Docker of Data" dina kontéks ieu. Pachyderm ngarangkep lingkungan palaksanaan anjeun nganggo wadah Docker. Hal ieu ngajadikeun eta basajan duplikat hasil sarua.
Élmuwan data sareng tim DevOps tiasa nyebarkeun modél kalayan kapercayaan berkat kombinasi data versi sareng Docker. Hatur nuhun kana sistem panyimpen anu épisién, petabytes tina data terstruktur sareng henteu terstruktur tiasa dijaga bari biaya panyimpen dijaga minimal.
Sapanjang fase pipeline, versi dumasar-file nyadiakeun rékaman Inok teleb pikeun sakabéh data jeung artefak, kaasup outputs panengah. Seueur kamampuan alat didorong ku pilar-pilar ieu, anu ngabantosan tim pikeun ngamangpaatkeunana.
Naros
- Dumasar kana wadahna, lingkungan data anjeun bakal dibabawa sareng gampang ditransfer antara panyadia awan.
- Mantap, kalayan kamampuan skala tina sistem leutik dugi ka ageung pisan.
kontra
- Kusabab aya seueur elemen anu ngagerakkeun, sapertos server Kubernetes anu diperyogikeun pikeun nanganan édisi gratis Pachyderm, aya kurva diajar anu langkung luhur.
- Pachyderm tiasa janten tantangan pikeun ngalebetkeun kana infrastruktur perusahaan anu tos aya kusabab seueur komponén téknologi na.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo platform sareng sesi komunitas sareng pikeun édisi perusahaan, anjeun kedah ngahubungi vendor.
7. Néptunus
Metadata wangunan modél diurus ku toko metadata ML, anu mangrupa aspék penting tina tumpukan MLOps. Pikeun unggal alur kerja MLOps, Néptunus janten panyimpen metadata terpusat.
Anjeun tiasa ngalacak, ngabayangkeun, sareng ngabandingkeun rébuan modél pembelajaran mesin sadayana dina hiji tempat. Éta kalebet fitur sapertos nyukcruk ékspérimén, pendaptaran modél, sareng ngawaskeun modél, ogé antarmuka kolaborasi. Ieu ngawengku leuwih 25 parabot béda jeung perpustakaan terpadu, kaasup sababaraha latihan model na hyperparameter parabot tuning.
Anjeun tiasa gabung up pikeun Néptunus tanpa ngagunakeun kartu kiridit Anjeun. Akun Gmail bakal cekap dina tempatna.
Naros
- Integrasi sareng pipa, aliran, basis kode, atanapi kerangka saderhana.
- Visualisasi sacara real-time, API anu gampang, sareng dukungan gancang
- Kalayan Néptunus, anjeun tiasa ngadamel "cadangan" sadaya data ékspérimén anjeun dina hiji lokasi, anu anjeun tiasa pulih engké.
kontra
- Sanajan teu sagemblengna open-source, versi individu bakal cukup pikeun pamakéan pribadi, sanajan aksés misalna diwatesan nepi ka sabulan.
- Aya sababaraha flaws desain leutik bisa kapanggih.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo platform sareng rencana Pribadi anu gratis dianggo pikeun sadayana. Bagian harga mimitian ti $150/bulan.
kacindekan
Dina tulisan ieu, urang bahas alat vérsi data anu pangsaéna. Unggal alat, sakumaha anu urang tingali, gaduh set fitur sorangan. Sababaraha éta gratis, sedengkeun anu sanésna peryogi mayar. Sababaraha cocog pikeun modél bisnis leutik, sedengkeun anu sanésna langkung cocog pikeun modél bisnis ageung.
Hasilna, anjeun kedah milih parangkat lunak anu pangsaéna pikeun tujuan anjeun saatos timbangan kauntungan sareng kalemahan. Kami nyarankeun yén anjeun nguji versi percobaan gratis sateuacan mésér produk premium.
Leave a Reply