Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Wanasayansi wa Takwimu na wataalamu wa kujifunza kwa mashine hushughulikia idadi kubwa ya data ya aina mbalimbali katika mradi wa kawaida wa sayansi ya data. Miundo mingi imetengenezwa kwa usanidi na vipengele mbalimbali, pamoja na marudio mengi ya urekebishaji wa vigezo ili kupata utendakazi bora.
Katika hali kama hiyo, marekebisho yote ya data na marekebisho ya mchakato wa ujenzi wa muundo lazima yafuatiliwe na kupimwa ili kubaini ni nini kilifanya kazi na kisichofanya kazi. Pia ni muhimu kuweza kurudi kwenye toleo la awali na kuangalia matokeo ya awali.
Udhibiti wa Toleo la Data (DVC), ambayo husaidia katika kudhibiti data, modeli ya msingi, na kuendesha matokeo yanayoweza kurudiwa, ni teknolojia mojawapo inayotuwezesha kufuatilia haya yote.
Katika chapisho hili, tutachunguza kwa karibu Udhibiti wa Toleo la Data, na zana bora zaidi za kutumia. Hebu tuanze.
Udhibiti wa Toleo la Data ni nini?
Toleo linahitajika kwa mifumo yote ya uzalishaji. Sehemu moja ya ufikiaji wa data iliyosasishwa zaidi. Nyenzo yoyote ambayo mara nyingi hurekebishwa, hasa na watumiaji kadhaa kwa wakati mmoja, inahitaji kuundwa kwa njia ya ukaguzi ili kufuatilia mabadiliko yote.
Mfumo wa udhibiti wa toleo una jukumu la kuhakikisha kuwa kila mtu kwenye timu yuko kwenye ukurasa mmoja. Inahakikisha kwamba kila mtu katika timu anafanyia kazi toleo la hivi majuzi zaidi la faili na, muhimu zaidi, kwamba kila mtu anashirikiana kwenye mradi sawa kwa wakati mmoja.
Ikiwa una vifaa vinavyofaa, unaweza kukamilisha hili kwa jitihada ndogo!
Utakuwa na seti thabiti za data na kumbukumbu ya kina ya utafiti wako wote ikiwa unatumia mkakati unaotegemewa wa usimamizi wa toleo la data. Zana za kutolea data ni muhimu kwa utendakazi wako ikiwa unajali kuhusu uzalishaji tena, ufuatiliaji na historia ya muundo wa ML.
Zinakusaidia kupata toleo la kipengee, kama vile heshi ya seti ya data au modeli, ambayo unaweza kutumia kutambua na kulinganisha. Toleo hili la data mara nyingi huingizwa kwenye suluhisho lako la usimamizi wa metadata ili kuhakikisha kuwa mafunzo yako ya kielelezo yana toleo na yanaweza kurudiwa.
Zana bora za Kudhibiti Toleo la Data
Sasa ni wakati wa kuangalia masuluhisho bora zaidi ya udhibiti wa matoleo ya data yanayopatikana, ambayo unaweza kutumia kufuatilia kila sehemu ya msimbo wako.
1. git-lfs
Mradi wa Git LFS ni bure kutumia. Ndani ya Git, faili kubwa kama sampuli za sauti, video, hifadhidata na picha hubadilishwa na viashiria vya maandishi, na yaliyomo kwenye faili huhifadhiwa kwenye seva ya mbali kama GitHub.com au GitHub Enterprise.
Inakuruhusu kutumia Git kutoa faili kubwa sana—hadi GB kadhaa kwa ukubwa— mwenyeji zaidi katika hazina zako za Git kwa kutumia hifadhi ya nje, na kuunganisha na kurejesha hazina kubwa za faili kwa haraka zaidi. Linapokuja suala la usimamizi wa data, hii ni suluhisho nyepesi. Ili kufanya kazi na Git, hauitaji amri zozote za ziada, mifumo ya uhifadhi, au vifaa vya zana.
Inapunguza idadi ya maelezo unayopakua. Hii inamaanisha kuwa kuunda na kupata faili kubwa kutoka kwa hazina itakuwa haraka. Viashiria vinatengenezwa kwa nyenzo nyepesi na huelekeza kwa LFS.
Kwa hivyo, unaposukuma repo yako kwenye hazina kuu, inasasishwa haraka na kuchukua nafasi kidogo.
faida
- Inajumuisha kwa urahisi katika mtiririko wa maendeleo wa biashara nyingi.
- Hakuna haja ya kushughulikia haki za ziada kwa sababu hutumia ruhusa sawa na hazina ya Git.
Africa
- Git LFS inalazimu matumizi ya seva zilizojitolea kuhifadhi data yako. Kwa hivyo, timu zako za sayansi ya data zitafungiwa ndani, na mzigo wako wa kazi ya uhandisi utaongezeka.
- Imebobea sana, na inaweza kulazimisha matumizi ya zana mbalimbali kwa awamu zinazofuata katika utendakazi wa sayansi ya data.
bei
Ni bure kutumia kwa kila mtu.
2. ZiwaFS
LakeFS ni suluhu la toleo huria la data ambalo huhifadhi data katika S3 au GCS na ina tawi linalofanana na Git na dhana inayofanya mizani hadi petabytes.
Mkakati huu wa matawi hufanya ziwa lako la data litii ACID kwa kuruhusu mabadiliko kutokea katika matawi mahususi ambayo yanaweza kujengwa, kuunganishwa, na kurudishwa nyuma kwa atomi na papo hapo.
LakeFS huwezesha timu kuunda data ya shughuli za ziwa ambazo zinaweza kurudiwa, atomiki, na matoleo. Ni mgeni kwenye eneo la tukio, lakini ni nguvu ya kuzingatia.
Inatumia tawi kama la Git na mbinu ya udhibiti wa toleo kuingiliana na yako ziwa data, inaweza kuongezwa hadi Petabytes ya data. Kwa kiwango cha exabyte, unaweza kuangalia udhibiti wa toleo.
faida
- Shughuli kama za Git ni pamoja na kuweka tawi, kujitolea, kuunganisha, na kurudisha nyuma.
- Kulabu za awali/kuunganisha hutumiwa kwa ukaguzi wa data wa CI/CD.
- Hutoa vipengele changamano kama vile miamala ya ACID kwa hifadhi rahisi ya wingu kama vile S3 na GCS, yote huku umbizo likisalia kuwa lisiloegemea upande wowote.
- Rejesha mabadiliko kwa data katika muda halisi.
- Mizani kwa urahisi, ikiruhusu kuchukua maziwa makubwa sana ya data. Udhibiti wa toleo unaweza kutolewa kwa mipangilio ya ukuzaji na uzalishaji.
Africa
- LakeFS ni bidhaa mpya, kwa hivyo utendakazi na uhifadhi unaweza kubadilika haraka zaidi kuliko suluhu za awali.
- Kwa kuwa inaangazia uchapishaji wa data, utahitaji kutumia zana mbalimbali za ziada kwa sehemu mbalimbali za utendakazi wa sayansi ya data.
bei
Ni bure kutumia kwa kila mtu.
3. DVC
Udhibiti wa Toleo la Data ni suluhu isiyolipishwa ya matoleo ya data iliyoundwa kwa ajili ya sayansi ya data na programu za kujifunza mashine. Ni programu inayokuruhusu kufafanua bomba lako katika lugha yoyote.
Kwa kudhibiti faili kubwa, seti za data, miundo ya mashine ya kujifunza, msimbo, na kadhalika, zana hufanya miundo ya kujifunza kwa mashine iweze kushirikiwa na kunakiliwa. Programu inafuata mwongozo wa Git katika kutoa safu rahisi ya amri ambayo inaweza kusanidiwa kwa hatua chache tu.
Kama jina lake linavyodokeza, DVC haihusu tu matoleo ya data. Pia hurahisisha usimamizi wa mabomba na miundo ya kujifunza mashine kwa timu.
Hatimaye, DVC itasaidia katika kuboresha uthabiti wa miundo ya timu yako na kurudiwa kwao. Badala ya kutumia viambishi tamati vya faili na maoni katika msimbo, chukua fursa ya Matawi ya Git kujaribu mawazo mapya. Ili kusafiri, tumia ufuatiliaji wa kiotomatiki wa metric badala ya karatasi na penseli.
Kusambaza vifurushi thabiti vya mashine kujifunza miundo, data na msimbo katika uzalishaji, kompyuta za mbali, au kompyuta ya mezani ya mwenzako, unaweza kutumia amri za kushinikiza/kuvuta badala ya hati za matangazo.
faida
- Ni nyepesi, chanzo huria, na inafanya kazi na majukwaa yote makuu ya wingu na aina za hifadhi.
- Inabadilika, isiyoaminika ya umbizo na mfumo, na rahisi kutekeleza.
- Mabadiliko yote ya kila modeli ya ML yanaweza kufuatiliwa hadi kwenye msimbo wake wa chanzo na data.
Africa
- Udhibiti wa bomba na udhibiti wa toleo la DVC umeunganishwa kwa njia isiyoweza kutenganishwa. Kutakuwa na upungufu ikiwa timu yako tayari inatumia bidhaa nyingine ya bomba la data.
- Kwa kuwa DVC ni nyepesi, huenda timu yako ikahitaji kubuni vipengele vya ziada wewe mwenyewe ili kuifanya ifae watumiaji zaidi.
bei
Ni bure kutumia kwa kila mtu.
4. DeltaLake
DeltaLake ni safu ya uhifadhi wa chanzo huria ambayo huongeza uaminifu wa ziwa la data. Delta Lake inasaidia shughuli za ACID na usimamizi wa metadata hatari zaidi pamoja na utiririshaji na usindikaji wa data batch.
Inafanya kazi na API za Apache Spark na iko kwenye ziwa lako la data lililopo. Delta Sharing ndiyo itifaki ya kwanza ya wazi ya ulimwengu ya kushiriki data kwa usalama katika biashara, na kuifanya iwe rahisi kubadilishana data na biashara zingine zisizo na mifumo ya kompyuta zao.
Maziwa ya Delta yana uwezo wa kushughulikia petabytes za data kwa urahisi. Metadata huhifadhiwa kwa njia sawa na data, na watumiaji wanaweza kuipata kwa kutumia mbinu ya Eleza Maelezo. Delta Lakes ina usanifu mmoja ambao unaweza kusoma data ya mtiririko na kundi.
Upsets ni rahisi kufanya kwa kutumia Delta. Viingilio hivi au viunganishi kwenye jedwali la Delta vinaweza kulinganishwa na Muunganisho wa SQL. Unaweza kuitumia kuunganisha data kutoka kwa fremu nyingine ya data kwenye jedwali lako na kusasisha, kuingiza na kufuta.
faida
- Uwezo mwingi, kama vile miamala ya ACID na usimamizi thabiti wa metadata, unaweza kupatikana katika suluhisho lako la sasa la kuhifadhi data.
- Delta Lake sasa inaweza kudhibiti jedwali kwa urahisi na mabilioni ya sehemu na faili kwenye mizani ya petabyte.
- Hupunguza hitaji la udhibiti wa toleo la data mwenyewe na maswala mengine ya data, kuruhusu wasanidi programu kuzingatia kutengeneza bidhaa juu ya maziwa yao ya data.
Africa
- Kwa vile iliundwa kufanya kazi na Spark na data kubwa, Delta Lake kwa ujumla imezidiwa kwa kazi nyingi.
- Inahitaji matumizi ya umbizo maalum la data, ambalo linazuia unyumbulifu wake na kuifanya isioanishwe na fomu zako za sasa.
bei
Ni bure kutumia kwa kila mtu.
5. Nukta
Dolt ni hifadhidata ya SQL ambayo hufanya uma, kutengeneza, kuweka matawi, kuunganisha, kusukuma, na kuvuta kwa njia sawa na hazina ya git. Ili kuboresha matumizi ya hifadhidata ya udhibiti wa toleo, Dolt inaruhusu data na muundo kubadilika katika kusawazisha.
Ni zana bora kwako na wafanyakazi wenzako kushirikiana nayo. Unaweza kuunganisha kwa Dolt kwa njia ile ile ambayo ungefanya kwa hifadhidata nyingine yoyote ya MySQL na uendeshe maswali au ufanye mabadiliko kwa data kwa kutumia amri za SQL.
Inapokuja kwa toleo la data, Dolt ni ya aina moja. Dolt ni hifadhidata, tofauti na suluhisho zingine ambazo ni data ya toleo tu. Wakati programu kwa sasa iko katika hatua zake za mwanzo, kuna matumaini ya kuifanya iendane kikamilifu na Git na MySQL katika siku za usoni.
Amri zote ambazo unajua kutumia na Git pia zitafanya kazi na Dolt. Faili za matoleo ya Git, jedwali la matoleo ya Dolt Kwa kutumia kiolesura cha mstari amri, leta faili za CSV, tekeleza mabadiliko yako, uyachapishe kwa kidhibiti cha mbali, na uunganishe mabadiliko ya mwenzako.
faida
- Nyepesi na wazi chanzo kwa sehemu.
- Kwa kulinganisha na chaguo zisizo wazi zaidi, ina kiolesura cha SQL, na kuifanya ipatikane zaidi na wachambuzi wa data.
Africa
- Ikilinganishwa na njia mbadala za matoleo ya hifadhidata, Dolt bado ni bidhaa inayoendelea.
- Kwa kuwa Dolt ni hifadhidata, lazima uhamishe data yako ndani yake ili kupata manufaa.
bei
Kila mtu anakaribishwa kutumia kipindi cha jumuiya. Jukwaa haitoi bei ya malipo; badala yake, lazima uwasiliane na mtoa huduma.
6. Pachyderm
Pachyderm ni mfumo wa udhibiti wa toleo la sayansi ya data bila malipo na vipengele vingi. Pachyderm Enterprise ni jukwaa la nguvu la sayansi ya data iliyoundwa kwa ushirikiano wa hali ya juu katika mazingira salama sana.
Pachyderm ni mojawapo ya majukwaa machache ya sayansi ya data kwenye orodha. Lengo la Pachyderm ni kutoa jukwaa linalodhibiti mzunguko kamili wa data na kuifanya iwe rahisi kunakili matokeo ya miundo ya kujifunza kwa mashine. Pachyderm inajulikana kama "Docker of Data" katika muktadha huu. Pachyderm hupakia mazingira yako ya utekelezaji kwa kutumia vyombo vya Docker. Hii inafanya kuwa rahisi kurudia matokeo sawa.
Wanasayansi wa data na timu za DevOps wanaweza kupeleka miundo kwa ujasiri kutokana na mchanganyiko wa data iliyotolewa na Docker. Shukrani kwa mfumo mzuri wa kuhifadhi, petabytes ya data iliyopangwa na isiyo na muundo inaweza kudumishwa wakati gharama za kuhifadhi zimewekwa kwa kiwango cha chini.
Katika awamu zote za bomba, matoleo kulingana na faili hutoa rekodi ya ukaguzi wa kina kwa data na vizalia vya programu, ikiwa ni pamoja na matokeo ya kati. Uwezo mwingi wa zana unaendeshwa na nguzo hizi, ambazo husaidia timu kufaidika nayo.
faida
- Kulingana na vyombo, mazingira yako ya data yatabebeka na rahisi kuhamisha kati ya watoa huduma za wingu.
- Imara, na uwezo wa kuongeza kutoka kwa mifumo ndogo hadi kubwa sana.
Africa
- Kwa kuwa kuna vipengele vingi vinavyosonga, kama vile seva ya Kubernetes inayohitajika kushughulikia toleo lisilolipishwa la Pachyderm, kuna mduara wa kujifunza.
- Pachyderm inaweza kuwa changamoto kujumuisha katika miundombinu iliyopo ya kampuni kwa sababu ya vipengele vyake vingi vya kiteknolojia.
bei
Unaweza kuanza kutumia jukwaa na kikao cha jumuiya na kwa toleo la biashara, unapaswa kuwasiliana na muuzaji.
7. Neptune
Metadata ya uundaji wa miundo inadhibitiwa na hifadhi ya metadata ya ML, ambayo ni kipengele muhimu cha rafu ya MLOps. Kwa kila mtiririko wa kazi wa MLOps, Neptune hutumika kama hifadhi ya kati ya metadata.
Unaweza kufuatilia, kuibua na kulinganisha maelfu ya miundo ya kujifunza kwa mashine yote katika sehemu moja. Inajumuisha vipengele kama vile ufuatiliaji wa majaribio, usajili wa modeli na ufuatiliaji wa kielelezo, pamoja na kiolesura shirikishi. Inajumuisha zaidi ya zana na maktaba 25 tofauti zilizounganishwa, ikijumuisha mafunzo kadhaa ya kielelezo na zana za kurekebisha vigezo.
Unaweza kujiunga na Neptune bila kutumia kadi yako ya mkopo. Akaunti ya Gmail itatosha mahali pake.
faida
- Kuunganishwa na bomba, mtiririko, codebase, au mfumo wowote ni rahisi.
- Vielelezo vya wakati halisi, API rahisi, na usaidizi wa haraka
- Ukiwa na Neptune, unaweza kutengeneza "chelezo" ya data yako yote ya majaribio katika eneo moja, ambalo unaweza kurejesha baadaye.
Africa
- Ingawa si chanzo huria kabisa, toleo la mtu binafsi huenda likatosha kwa matumizi ya kibinafsi, ingawa ufikiaji kama huo ni wa mwezi mmoja tu.
- Kuna kasoro ndogo ndogo za muundo zinazopatikana.
bei
Unaweza kuanza kutumia jukwaa na mpango wa Mtu Binafsi ambao ni bure kutumia kwa kila mtu. Sehemu ya bei huanza kutoka $150/mwezi.
Hitimisho
Katika chapisho hili, tulijadili zana bora za matoleo ya data. Kila zana, kama tulivyoona, ina seti yake ya vipengele. Baadhi walikuwa bure, wakati wengine walihitaji malipo. Baadhi zinafaa kwa mtindo wa biashara ndogo, wakati zingine zinafaa zaidi kwa mtindo mkubwa wa biashara.
Kama matokeo, lazima uchague programu bora zaidi kwa madhumuni yako baada ya kupima faida na hasara. Tunakuhimiza ujaribu toleo la majaribio lisilolipishwa kabla ya kununua bidhaa inayolipishwa.
Acha Reply