İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Veri Bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları, tipik bir veri bilimi projesinde çeşitli türlerde önemli sayıda veriyle ilgilenir. Optimum performansı elde etmek için çeşitli konfigürasyonlar ve özelliklerin yanı sıra çoklu parametre ayarı yinelemeleri ile çok sayıda model geliştirilmiştir.
Böyle bir senaryoda, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını belirlemek için tüm veri değişiklikleri ve model oluşturma süreci ayarlamaları izlenmeli ve ölçülmelidir. Bir önceki baskıya geri dönebilmek ve önceki sonuçlara bakabilmek de çok önemlidir.
Verilerin, temel modelin ve tekrarlanabilir sonuçların yönetilmesine yardımcı olan Veri Sürüm Kontrolü (DVC), tüm bunları izlememizi sağlayan böyle bir teknolojidir.
Bu yazıda, Veri Sürümü Kontrolü'nü ve kullanılacak en iyi araçları yakından inceleyeceğiz. Hadi başlayalım.
Veri Sürüm Kontrolü Nedir?
Tüm üretim sistemleri için sürüm oluşturma gereklidir. En güncel verilere tek bir erişim noktası. Özellikle aynı anda birkaç kullanıcı tarafından sıklıkla değiştirilen herhangi bir kaynak, tüm değişiklikleri takip etmek için bir denetim izi oluşturulmasına ihtiyaç duyar.
Versiyon kontrol sistemi, ekipteki herkesin aynı sayfada olmasını sağlamaktan sorumludur. Ekipteki herkesin dosyanın en son sürümü üzerinde çalışmasını ve daha da önemlisi herkesin aynı anda aynı proje üzerinde işbirliği yapmasını garanti eder.
Uygun ekipmana sahipseniz, bunu minimum çabayla başarabilirsiniz!
Güvenilir bir veri sürümü yönetimi stratejisi kullanırsanız, tutarlı veri kümelerine ve tüm araştırmalarınızın kapsamlı bir arşivine sahip olursunuz. Yeniden üretilebilirlik, izlenebilirlik ve ML model geçmişine önem veriyorsanız, veri sürümü oluşturma araçları iş akışınız için kritik öneme sahiptir.
Daha sonra tanımlamak ve karşılaştırmak için kullanabileceğiniz bir veri kümesi veya modelin karması gibi bir öğenin bir sürümünü edinmenize yardımcı olurlar. Bu veri sürümü, model eğitiminizin sürümlendirilmiş ve tekrarlanabilir olmasını garanti etmek için genellikle meta veri yönetimi çözümünüze girilir.
En İyi Veri Sürümü Kontrol araçları
Şimdi, kodunuzun her bölümünü takip etmek için kullanabileceğiniz mevcut en iyi veri sürümü kontrol çözümlerine bakmanın zamanı geldi.
1. Git LFS'si
Git LFS projesinin kullanımı ücretsizdir. Git'te ses örnekleri, videolar, veritabanları ve fotoğraflar gibi büyük dosyalar metin işaretçileriyle değiştirilir ve dosya içerikleri GitHub.com veya GitHub Enterprise gibi uzak bir sunucuya kaydedilir.
Git'i, birkaç GB boyutuna kadar çok büyük dosyaları sürümlendirmek için kullanmanıza, harici depolama kullanarak Git havuzlarınızda daha fazlasını barındırmanıza ve büyük dosya havuzlarını daha hızlı klonlayıp almanıza olanak tanır. Veri yönetimi söz konusu olduğunda, bu oldukça hafif bir çözümdür. Git ile çalışmak için ekstra komutlara, depolama sistemlerine veya araç setlerine ihtiyacınız yoktur.
İndirdiğiniz bilgi miktarını sınırlar. Bu, büyük dosyaların depolardan klonlanmasının ve alınmasının daha hızlı olacağı anlamına gelir. İşaretçiler daha hafif bir malzemeden yapılmıştır ve LFS'yi işaret eder.
Sonuç olarak, deponuzu ana depoya ittiğinizde hızlı bir şekilde güncellenir ve daha az yer kaplar.
Artılar
- Çoğu işletmenin geliştirme iş akışlarına kolayca entegre olur.
- Git deposuyla aynı izinleri kullandığından fazladan hakları işlemeye gerek yoktur.
Eksiler
- Git LFS, verilerinizi depolamak için özel sunucuların kullanılmasını gerektirir. Sonuç olarak, veri bilimi ekipleriniz kilitlenecek ve mühendislik iş yükünüz artacaktır.
- Çok özeldir ve veri bilimi iş akışındaki sonraki aşamalar için çeşitli farklı araçların kullanılmasını gerektirebilir.
Fiyatlandırma
Herkes için kullanmak ücretsizdir.
2. GölFS
LakeFS, verileri S3 veya GCS'de depolayan ve petabaytlara ölçeklenen Git benzeri bir dallanma ve işleme paradigmasına sahip açık kaynaklı bir veri sürümü oluşturma çözümüdür.
Bu dallanma stratejisi, atomik ve anında oluşturulabilen, birleştirilebilen ve geri alınabilen farklı dallarda değişikliklere izin vererek data lake ACID'nizi uyumlu hale getirir.
LakeFS, ekiplerin tekrarlanabilir, atomik ve sürümlü veri gölü etkinlikleri oluşturmasını sağlar. Sahneye yeni başlayan biri ama hesaba katılması gereken bir güç.
Sizinle etkileşim kurmak için Git benzeri bir dallanma ve sürüm kontrol yaklaşımı kullanır. Data Lake, Petabaytlarca veriye kadar ölçeklenebilir. Eksabayt ölçeğinde sürüm kontrolünü kontrol edebilirsiniz.
Artılar
- Git benzeri işlemler arasında dallanma, işleme, birleştirme ve geri alma yer alır.
- Veri CI/CD kontrolleri için ön taahhüt/birleştirme kancaları kullanılır.
- S3 ve GCS gibi basit bulut depolama için ACID işlemleri gibi karmaşık özellikler sağlarken, format nötr kalır.
- Verilerdeki değişiklikleri gerçek zamanlı olarak geri alın.
- Kolayca ölçeklenir ve çok büyük veri göllerini barındırmasına izin verir. Hem geliştirme hem de üretim ayarları için sürüm kontrolü sağlanabilir.
Eksiler
- LakeFS yeni bir üründür, bu nedenle işlevsellik ve belgeler önceki çözümlere göre daha hızlı değişebilir.
- Veri sürümü oluşturmaya odaklandığından, veri bilimi iş akışının çeşitli bölümleri için çeşitli ek araçlar kullanmanız gerekecektir.
Fiyatlandırma
Herkes için kullanmak ücretsizdir.
3. CVD
Veri Sürüm Kontrolü, veri bilimi ve makine öğrenimi uygulamaları için tasarlanmış ücretsiz bir veri sürümü oluşturma çözümüdür. Boru hattınızı herhangi bir dilde tanımlamanıza izin veren bir programdır.
Araç, büyük dosyaları, veri kümelerini, makine öğrenimi modellerini, kodu vb. yöneterek, makine öğrenimi modellerini paylaşılabilir ve yeniden üretilebilir hale getirir. Program, sadece birkaç adımda kurulabilen basit bir komut satırı sağlama konusunda Git'in liderliğini takip ediyor.
Adından da anlaşılacağı gibi, DVC sadece veri versiyonlama ile ilgili değildir. Ayrıca ekipler için işlem hatlarının ve makine öğrenimi modellerinin yönetimini kolaylaştırır.
Son olarak, DVC, ekibinizin modellerinin tutarlılığını ve tekrarlanabilirliğini iyileştirmeye yardımcı olacaktır. Kodda karmaşık dosya sonekleri ve yorumlar kullanmak yerine, Git dalları yeni fikirleri denemek için. Seyahat etmek için kağıt ve kalem yerine otomatik metrik izlemeyi kullanın.
Tutarlı demetleri iletmek için makine öğrenme modelleri, verileri ve kodları üretime, uzak bilgisayarlara veya bir iş arkadaşınızın masaüstüne gönderirseniz, geçici komut dosyaları yerine push/pull komutlarını kullanabilirsiniz.
Artılar
- Hafiftir, açık kaynaklıdır ve tüm büyük bulut platformları ve depolama türleri ile çalışır.
- Esnek, biçim ve çerçeveden bağımsız ve uygulaması basit.
- Her ML modelinin tüm gelişimi, kaynak koduna ve verilerine kadar izlenebilir.
Eksiler
- Boru hattı yönetimi ve DVC sürüm kontrolü ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Ekibiniz zaten başka bir veri hattı ürünü kullanıyorsa fazlalık olacaktır.
- DVC hafif olduğundan, ekibinizin daha kullanıcı dostu hale getirmek için ek özellikleri manuel olarak tasarlaması gerekebilir.
Fiyatlandırma
Herkes için kullanmak ücretsizdir.
4. DeltaGölü
DeltaLake, veri gölü güvenilirliğini artıran açık kaynaklı bir depolama katmanıdır. Delta Lake, akış ve toplu veri işlemeye ek olarak ACID işlemlerini ve ölçeklenebilir meta veri yönetimini destekler.
Apache Spark API'leri ile çalışır ve mevcut veri gölünüze oturur. Delta Sharing, iş dünyasında güvenli veri paylaşımı için dünyanın ilk açık protokolüdür ve bilgisayar sistemlerinden bağımsız olarak diğer işletmelerle veri alışverişini kolaylaştırır.
Delta Lakes, petabaytlarca veriyi kolaylıkla işleyebilir. Meta veriler, verilerle aynı şekilde depolanır ve kullanıcılar bunu Detayları Tanımla yöntemini kullanarak alabilir. Delta Lakes, hem akış hem de toplu verileri okuyabilen tek bir mimariye sahiptir.
Upsert'leri Delta kullanarak yapmak kolaydır. Delta tablosundaki bu yükseltmeler veya birleştirmeler, SQL Birleştirmeleri ile karşılaştırılabilir. Başka bir veri çerçevesinden verileri tablonuza entegre etmek ve güncellemeler, eklemeler ve silmeler gerçekleştirmek için kullanabilirsiniz.
Artılar
- ACID işlemleri ve sağlam meta veri yönetimi gibi birçok yetenek mevcut veri depolama çözümünüzde kullanılabilir.
- Delta Lake artık petabayt ölçeğinde milyarlarca bölüm ve dosya içeren tabloları zahmetsizce yönetebilir.
- Manuel veri sürümü denetimi ihtiyacını ve diğer veri endişelerini azaltarak geliştiricilerin veri göllerinin yanı sıra ürünler geliştirmeye odaklanmasına olanak tanır.
Eksiler
- Spark ve devasa verilerle çalışmak üzere tasarlandığı için Delta Lake, çoğu görev için genellikle gereğinden fazla kullanılır.
- Esnekliğini sınırlayan ve mevcut formlarınızla uyumsuz hale getiren özel bir veri formatının kullanılmasını gerektirir.
Fiyatlandırma
Herkes için kullanmak ücretsizdir.
5. aptal
Dolt, git deposunun yaptığı gibi çatallama, klonlama, dallandırma, birleştirme, itme ve çekme işlemlerini yapan bir SQL veritabanıdır. Bir sürüm kontrol veritabanının kullanıcı deneyimini geliştirmek için Dolt, verilerin ve yapının senkronize olarak değişmesine izin verir.
Sizin ve iş arkadaşlarınızın üzerinde işbirliği yapması için mükemmel bir araçtır. Dolt'a diğer MySQL veritabanlarına yaptığınız gibi bağlanabilir ve SQL komutlarını kullanarak sorgular çalıştırabilir veya verilerde değişiklik yapabilirsiniz.
Veri sürüm oluşturma söz konusu olduğunda, Dolt türünün tek örneğidir. Dolt, yalnızca verileri sürümleyen diğer bazı çözümlerin aksine bir veritabanıdır. Yazılım şu anda ilk aşamalarında olsa da, yakın gelecekte Git ve MySQL ile tam uyumlu hale getirme umutları var.
Git ile kullanmaya aşina olduğunuz tüm komutlar Dolt ile de çalışacaktır. Git sürümleri dosyaları, Dolt sürümleri tabloları Komut satırı arabirimini kullanarak CSV dosyalarını içe aktarın, değişikliklerinizi gerçekleştirin, bunları bir uzaktan kumandada yayınlayın ve takım arkadaşınızın değişikliklerini birleştirin.
Artılar
- Hafif ve açık kaynak kısmen.
- Daha belirsiz seçeneklerle karşılaştırıldığında, bir SQL arayüzüne sahiptir ve bu da onu veri analistleri için daha erişilebilir hale getirir.
Eksiler
- Diğer veritabanı versiyonlama alternatifleriyle karşılaştırıldığında, Dolt hala gelişmekte olan bir üründür.
- Dolt bir veritabanı olduğundan, avantajlardan yararlanmak için verilerinizi ona aktarmanız gerekir.
Fiyatlandırma
Herkes topluluk oturumunu kullanabilir. Platform, premium fiyatlandırma sağlamaz; bunun yerine sağlayıcıyla iletişime geçmelisiniz.
6. kalın deri
Pachyderm, birçok özelliğe sahip ücretsiz bir veri bilimi sürüm kontrol sistemidir. Pachyderm Enterprise, son derece güvenli ortamlarda büyük ölçekli işbirliği için tasarlanmış güçlü bir veri bilimi platformudur.
Pachyderm, listedeki birkaç veri bilimi platformundan biridir. Pachyderm'in amacı, tüm veri döngüsünü yöneten ve makine öğrenimi modellerinin bulgularını çoğaltmayı kolaylaştıran bir platform sağlamaktır. Pachyderm bu bağlamda “Veri Docker” olarak bilinir. Pachyderm, Docker kapsayıcılarını kullanarak yürütme ortamınızı paketler. Bu, aynı sonuçları çoğaltmayı kolaylaştırır.
Veri bilimcileri ve DevOps ekipleri, sürümlü verilerin Docker ile birleşimi sayesinde modelleri güvenle dağıtabilir. Verimli bir depolama sistemi sayesinde, depolama maliyetleri minimumda tutulurken petabaytlarca yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri korunabilir.
İşlem hattı aşamaları boyunca, dosya tabanlı sürüm oluşturma, ara çıktılar da dahil olmak üzere tüm veriler ve yapay öğeler için kapsamlı bir denetim kaydı sağlar. Aracın yeteneklerinin çoğu, ekiplerin araçtan en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı olan bu sütunlar tarafından yönlendirilir.
Artılar
- Kapsayıcılara dayalı olarak, veri ortamlarınız taşınabilir olacak ve bulut sağlayıcıları arasında kolayca aktarılabilecektir.
- Küçükten son derece büyük sistemlere ölçekleme yeteneği ile sağlam.
Eksiler
- Pachyderm'in ücretsiz sürümünü işlemek için gerekli Kubernetes sunucusu gibi çok sayıda hareketli öğe olduğundan, daha dik bir öğrenme eğrisi vardır.
- Pachyderm, birçok teknolojik bileşeni nedeniyle bir şirketin mevcut altyapısına dahil edilmesi zor olabilir.
Fiyatlandırma
Platformu topluluk oturumu ile kullanmaya başlayabilirsiniz ve kurumsal sürüm için satıcıyla iletişime geçmeniz gerekir.
7. Neptün
Model oluşturma meta verileri, MLOps yığınının önemli bir yönü olan ML meta veri deposu tarafından yönetilir. Neptune, her MLOps iş akışı için merkezileştirilmiş meta veri depolama işlevi görür.
Binlerce makine öğrenimi modelini tek bir yerden takip edebilir, görselleştirebilir ve karşılaştırabilirsiniz. Deney izleme, model kaydı ve model izleme gibi özelliklerin yanı sıra işbirlikçi bir arayüz içerir. Çeşitli model eğitimi ve hiperparametre ayarlama araçları dahil olmak üzere 25'in üzerinde farklı araç ve kitaplık entegre edilmiştir.
Neptün'e kredi kartınızı kullanmadan katılabilirsiniz. Yerine bir Gmail hesabı yeterli olacaktır.
Artılar
- Herhangi bir işlem hattı, akış, kod tabanı veya çerçeve ile entegrasyon basittir.
- Gerçek zamanlı görselleştirmeler, kolay API ve hızlı destek
- Neptune ile, deneylerinizin tüm verilerinin daha sonra kurtarabileceğiniz tek bir yerde "yedeğini" alabilirsiniz.
Eksiler
- Tamamen açık kaynak olmamasına rağmen, bu erişim bir ay ile sınırlı olmasına rağmen, bireysel bir sürüm muhtemelen özel kullanım için yeterli olacaktır.
- Bulunacak birkaç küçük tasarım kusuru var.
Fiyatlandırma
Herkes için ücretsiz olan Bireysel plan ile platformu kullanmaya başlayabilirsiniz. Fiyatlandırma bölümü ayda 150 ABD dolarından başlar.
Sonuç
Bu yazıda, en iyi veri sürümü oluşturma araçlarını tartıştık. Gördüğümüz gibi, her aracın kendi özellikleri vardır. Bazıları ücretsiz, bazıları ise ödeme gerektiriyordu. Bazıları küçük işletme modeline çok uygundur, diğerleri ise büyük işletme modeline daha uygundur.
Sonuç olarak, avantajları ve dezavantajları tarttıktan sonra amaçlarınız için en iyi yazılımı seçmelisiniz. Premium bir ürün satın almadan önce ücretsiz deneme sürümünü denemenizi öneririz.
Yorum bırak