Ma'lumotlar bo'yicha olimlar va mashinani o'rganish bo'yicha mutaxassislar odatiy ma'lumotlar fanining loyihasida har xil turdagi ma'lumotlarning katta miqdori bilan shug'ullanadilar. Turli xil konfiguratsiyalar va funktsiyalarga ega ko'plab modellar ishlab chiqilgan, shuningdek, optimal ishlashga erishish uchun parametrlarni sozlashning bir necha marta takrorlanishi mavjud.
Bunday stsenariyda, nima ishlagan va nima ishlamaganligini aniqlash uchun barcha ma'lumotlarni o'zgartirish va modelni yaratish jarayonini sozlashni kuzatish va o'lchash kerak. Bundan tashqari, avvalgi nashrga qaytish va oldingi natijalarni ko'rib chiqish juda muhimdir.
Ma'lumotlar, asosiy modelni boshqarish va takrorlanadigan natijalarni ishga tushirishda yordam beradigan Data Version Control (DVC) bularning barchasini kuzatish imkonini beradigan shunday texnologiyalardan biridir.
Ushbu postda biz ma'lumotlar versiyasini boshqarish va ulardan foydalanish uchun eng yaxshi vositalarni diqqat bilan ko'rib chiqamiz. Keling, boshlaymiz.
Ma'lumotlar versiyasini boshqarish nima?
Versiyalash barcha ishlab chiqarish tizimlari uchun talab qilinadi. Eng so'nggi ma'lumotlarga kirishning yagona nuqtasi. Tez-tez o'zgartiriladigan har qanday resurs, ayniqsa bir vaqtning o'zida bir nechta foydalanuvchilar tomonidan, barcha o'zgarishlarni kuzatib borish uchun audit izini yaratish kerak.
Versiyalarni boshqarish tizimi jamoadagi hamma bir sahifada bo'lishini ta'minlash uchun javobgardir. Bu jamoadagi har bir kishi faylning eng so'nggi versiyasi ustida ishlayotganini va eng muhimi, hamma bir vaqtning o'zida bitta loyihada hamkorlik qilishini kafolatlaydi.
Agar sizda to'g'ri jihoz bo'lsa, buni minimal kuch bilan bajarishingiz mumkin!
Ishonchli ma'lumotlar versiyasini boshqarish strategiyasidan foydalansangiz, siz izchil ma'lumotlar to'plamiga va barcha tadqiqotlaringizning to'liq arxiviga ega bo'lasiz. Agar siz takrorlanuvchanlik, kuzatuvchanlik va ML modeli tarixi haqida qayg'ursangiz, ma'lumotlar versiyasini yaratish vositalari ish oqimingiz uchun juda muhimdir.
Ular sizga ma'lumotlar to'plami yoki model xeshlari kabi elementning versiyasini olishda yordam beradi, keyin uni aniqlash va solishtirish uchun foydalanishingiz mumkin. Ushbu ma'lumotlar versiyasi ko'pincha sizning namunaviy trening versiyalashtirilgan va takrorlanishini kafolatlash uchun metama'lumotlarni boshqarish yechimingizga kiritiladi.
Eng yaxshi ma'lumotlar versiyasini boshqarish vositalari
Endi kodingizning har bir qismini kuzatib borish uchun foydalanishingiz mumkin bo'lgan eng yaxshi ma'lumotlar versiyasini boshqarish echimlarini ko'rib chiqish vaqti keldi.
1. LFS -ni oling
Git LFS loyihasidan foydalanish bepul. Git ichida audio namunalar, videolar, ma'lumotlar bazalari va fotosuratlar kabi katta fayllar matn ko'rsatkichlari bilan almashtiriladi va fayl mazmuni GitHub.com yoki GitHub Enterprise kabi masofaviy serverda saqlanadi.
Bu sizga Git-dan katta hajmdagi fayllarni (bir necha Gb gacha) tashqi xotiradan foydalangan holda Git omborlarida ko'proq joylashtirish va katta fayl omborlarini tezroq klonlash va olish imkonini beradi. Ma'lumotlarni boshqarish haqida gap ketganda, bu juda engil yechim. Git bilan ishlash uchun sizga qo'shimcha buyruqlar, saqlash tizimlari yoki asboblar to'plami kerak emas.
Bu siz yuklab oladigan ma'lumotlar miqdorini cheklaydi. Bu shuni anglatadiki, katta fayllarni klonlash va omborlardan olish tezroq bo'ladi. Ko'rsatkichlar engilroq materialdan qilingan va LFSga ishora qiladi.
Natijada, repo-ni asosiy omborga bosganingizda, u tez yangilanadi va kamroq joy egallaydi.
Taroziga
- Ko'pgina korxonalarning rivojlanish ish oqimlariga osongina integratsiyalashgan.
- Qo'shimcha huquqlardan foydalanishning hojati yo'q, chunki u Git ombori bilan bir xil ruxsatlardan foydalanadi.
Kamchiliklari
- Git LFS ma'lumotlaringizni saqlash uchun maxsus serverlardan foydalanishni talab qiladi. Natijada, sizning ma'lumotlar fanlari bo'yicha guruhlaringiz qulflanadi va sizning muhandislik ish yukingiz ortadi.
- Juda ixtisoslashgan va ma'lumotlar fanining ish jarayonining keyingi bosqichlari uchun turli xil vositalardan foydalanishni talab qilishi mumkin.
narxlanish
Undan hamma uchun foydalanish bepul.
2. LakeFS
LakeFS - bu S3 yoki GCS-da ma'lumotlarni saqlaydigan va petabaytgacha bo'lgan Git-ga o'xshash tarmoqlanish va bajarish paradigmasiga ega bo'lgan ochiq manbali ma'lumotlar versiyasini yaratish yechimi.
Ushbu tarmoqlanish strategiyasi atomik va bir zumda tuzilishi, birlashtirilishi va orqaga qaytarilishi mumkin bo'lgan alohida filiallarda o'zgarishlar sodir bo'lishiga imkon berib, ma'lumotlar ko'lingizni ACIDga moslashtiradi.
LakeFS jamoalarga takrorlanadigan, atomik va versiyalashtirilgan ma'lumotlar ko'li faoliyatini yaratishga imkon beradi. Bu sahnaga yangi kelgan bo‘lsa-da, kuchga to‘la.
U Git-ga o'xshash tarmoqlanish va versiyalarni boshqarish yondashuvidan foydalanadi ma'lumotlar ko'li, ma'lumotlarning Petabaytgacha kengaytirilishi mumkin. Ekzabayt shkalasida siz versiya boshqaruvini tekshirishingiz mumkin.
Taroziga
- Git-ga o'xshash operatsiyalar shoxlanish, qo'shish, birlashtirish va qaytarishni o'z ichiga oladi.
- Oldindan qabul qilish/birlashtirish ilgaklari ma'lumotlar CI/CD tekshiruvlari uchun ishlatiladi.
- S3 va GCS kabi oddiy bulutli saqlash uchun ACID tranzaksiyalari kabi murakkab xususiyatlarni taqdim etadi, shu bilan birga format neytral qoladi.
- Haqiqiy vaqtda ma'lumotlarga kiritilgan o'zgarishlarni qaytarish.
- Osonlik bilan o'lchaydi, bu juda katta ma'lumot ko'llarini joylashtirishga imkon beradi. Versiyani boshqarish ham ishlab chiqish, ham ishlab chiqarish sozlamalari uchun taqdim etilishi mumkin.
Kamchiliklari
- LakeFS - bu yangi mahsulot, shuning uchun funksionallik va hujjatlar avvalgi echimlarga qaraganda tezroq o'zgarishi mumkin.
- Ma'lumotlar versiyasini yaratishga qaratilganligi sababli, siz ma'lumotlar fanining ish jarayonining turli qismlari uchun turli xil qo'shimcha vositalardan foydalanishingiz kerak bo'ladi.
narxlanish
Undan hamma uchun foydalanish bepul.
3. CVD
Ma'lumotlar versiyasini boshqarish - bu ma'lumotlar fanlari va mashinalarni o'rganish uchun mo'ljallangan bepul ma'lumotlar versiyasini yaratish yechimi. Bu sizning quvur liniyasini istalgan tilda aniqlash imkonini beruvchi dastur.
Katta fayllarni, ma'lumotlar to'plamlarini, mashinani o'rganish modellarini, kodlarni va hokazolarni boshqarish orqali asbob mashinani o'rganish modellarini almashish va takror ishlab chiqarish imkonini beradi. Dastur bir necha bosqichda o'rnatilishi mumkin bo'lgan oddiy buyruq qatorini taqdim etishda Git-ning etakchisiga amal qiladi.
Nomidan ko'rinib turibdiki, DVC faqat ma'lumotlar versiyasini yaratish bilan bog'liq emas. Shuningdek, u quvurlarni boshqarish va jamoalar uchun mashinani o'rganish modellarini osonlashtiradi.
Va nihoyat, DVC sizning jamoangiz modellarining izchilligini va ularning takrorlanuvchanligini yaxshilashga yordam beradi. Kodda murakkab fayl qo'shimchalari va izohlardan foydalanish o'rniga, afzalliklaridan foydalaning Git filiallari yangi g'oyalarni sinab ko'rish uchun. Sayohat qilish uchun qog'oz va qalam o'rniga avtomatlashtirilgan metrik kuzatuvdan foydalaning.
ning izchil to'plamlarini uzatish uchun kompyuterni o'rganish modellar, ma'lumotlar va kodlarni ishlab chiqarishga, uzoq kompyuterlarga yoki hamkasbingizning ish stoliga kiritish uchun maxsus skriptlar o'rniga push/pull buyruqlaridan foydalanishingiz mumkin.
Taroziga
- Bu engil, ochiq manba va barcha asosiy bulut platformalari va saqlash turlari bilan ishlaydi.
- Moslashuvchan, format va ramkaga agnostik va amalga oshirish oson.
- Har bir ML modelining butun evolyutsiyasini uning manba kodi va ma'lumotlariga qarab kuzatish mumkin.
Kamchiliklari
- Quvurni boshqarish va DVC versiyasini boshqarish bir-biri bilan chambarchas bog'liq. Agar sizning jamoangiz allaqachon boshqa ma'lumot uzatish liniyasi mahsulotidan foydalanayotgan bo'lsa, ortiqcha bo'ladi.
- DVC engil bo'lgani uchun jamoangiz uni yanada qulayroq qilish uchun qo'shimcha funktsiyalarni qo'lda loyihalashtirishi kerak bo'lishi mumkin.
narxlanish
Undan hamma uchun foydalanish bepul.
4. DeltaLake
DeltaLake - bu ma'lumotlar ko'li ishonchliligini oshiradigan ochiq manbali saqlash qatlami. Delta Lake ACID tranzaktsiyalarini va miqyosli metadata boshqaruvini qo'llab-quvvatlaydi, shuningdek, oqim va ommaviy ma'lumotlarni qayta ishlash.
U Apache Spark API bilan ishlaydi va mavjud ma'lumotlar ko'lingizda o'tiradi. Delta Sharing biznesda xavfsiz ma'lumotlarni almashish uchun dunyodagi birinchi ochiq protokol bo'lib, kompyuter tizimlaridan mustaqil ravishda boshqa korxonalar bilan ma'lumotlarni almashishni osonlashtiradi.
Delta Lakes petabayt ma'lumotlarni osonlik bilan qayta ishlashga qodir. Metadata ma'lumotlar bilan bir xil tarzda saqlanadi va foydalanuvchilar uni Tafsilotni tavsiflash usuli yordamida olishlari mumkin. Delta Lakes ham oqim, ham ommaviy ma'lumotlarni o'qiy oladigan yagona arxitekturaga ega.
Delta yordamida yuqori qismlarni qilish oson. Delta jadvaliga ushbu qo'shimchalar yoki birlashmalar SQL Merges bilan solishtirish mumkin. Siz undan boshqa ma'lumotlar ramkasidan ma'lumotlarni jadvalingizga birlashtirish va yangilash, qo'shish va o'chirish uchun foydalanishingiz mumkin.
Taroziga
- ACID tranzaksiyalari va mustahkam metamaʼlumotlarni boshqarish kabi koʻplab imkoniyatlar mavjud maʼlumotlarni saqlash yechimida mavjud boʻlishi mumkin.
- Delta Lake endi petabayt miqyosda milliardlab bo'limlar va fayllarga ega jadvallarni osonlikcha boshqarishi mumkin.
- Ma'lumotlar versiyasini qo'lda boshqarish va boshqa ma'lumotlar bilan bog'liq muammolarni kamaytiradi, bu esa ishlab chiquvchilarga o'zlarining ma'lumotlar ko'llari ustidagi mahsulotlarni ishlab chiqishga e'tibor berishga imkon beradi.
Kamchiliklari
- U Spark va katta ma'lumotlar bilan ishlashga mo'ljallanganligi sababli, Delta Leyk odatda ko'p vazifalar uchun haddan tashqari ko'p bo'ladi.
- Bu maxsus ma'lumotlar formatidan foydalanishni talab qiladi, bu uning moslashuvchanligini cheklaydi va uni hozirgi shakllaringizga mos kelmaydi.
narxlanish
Undan hamma uchun foydalanish bepul.
5. Dolt
Dolt - bu SQL ma'lumotlar bazasi bo'lib, u git ombori kabi forking, klonlash, tarmoqqa ajratish, birlashtirish, surish va tortishni amalga oshiradi. Versiyalarni boshqarish ma'lumotlar bazasining foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun Dolt ma'lumotlar va tuzilmalarni sinxronlashda o'zgartirishga imkon beradi.
Bu siz va hamkasblaringiz bilan hamkorlik qilish uchun ajoyib vositadir. Siz Dolt-ga boshqa MySQL ma'lumotlar bazasiga ulanishingiz va so'rovlarni bajarishingiz yoki SQL buyruqlari yordamida ma'lumotlarga o'zgartirishlar kiritishingiz mumkin.
Ma'lumotni versiyalash haqida gap ketganda, Dolt o'ziga xosdir. Dolt ma'lumotlar bazasi bo'lib, u faqat ma'lumotlar versiyasini taqdim etadigan ba'zi boshqa echimlardan farqli o'laroq. Hozirda dasturiy ta'minot o'zining dastlabki bosqichida bo'lsa-da, yaqin kelajakda uni Git va MySQL bilan to'liq moslashtirishga umid bor.
Git bilan tanish bo'lgan barcha buyruqlar Dolt bilan ham ishlaydi. Git versiyalari fayllari, Dolt versiyalari jadvallari Buyruqlar qatori interfeysidan foydalanib, CSV fayllarini import qiling, oʻzgartirishlaringizni amalga oshiring, ularni masofadan boshqarish pultiga eʼlon qiling va jamoadoshingiz oʻzgarishlarini birlashtiring.
Taroziga
- Yengil vaznli va Ochiq manba qisman.
- Aniqroq tanlovlar bilan taqqoslaganda, u SQL interfeysiga ega bo'lib, uni ma'lumotlar tahlilchilari uchun qulayroq qiladi.
Kamchiliklari
- Boshqa ma'lumotlar bazasi versiyalari bilan taqqoslaganda, Dolt hali ham rivojlanayotgan mahsulotdir.
- Dolt ma'lumotlar bazasi bo'lganligi sababli, foyda olish uchun ma'lumotlaringizni unga o'tkazishingiz kerak.
narxlanish
Hamma hamjamiyat sessiyasidan foydalanishi mumkin. Platforma yuqori narxni ta'minlamaydi; Buning o'rniga siz provayderga murojaat qilishingiz kerak.
6. Pachyderm
Pachyderm - bu juda ko'p xususiyatlarga ega bo'lgan bepul ma'lumotlar fanining versiyasini boshqarish tizimi. Pachyderm Enterprise - bu yuqori darajadagi xavfsiz muhitda keng ko'lamli hamkorlik uchun mo'ljallangan kuchli ma'lumotlar fan platformasi.
Pachyderm - bu ro'yxatdagi bir nechta ma'lumot fanlaridan biri. Pachydermning maqsadi to'liq ma'lumotlar aylanishini boshqaradigan va mashinani o'rganish modellari topilmalarini takrorlashni osonlashtiradigan platformani taqdim etishdir. Pachyderm bu kontekstda "ma'lumotlar dokeri" sifatida tanilgan. Pachyderm sizning ijro muhitingizni Docker konteynerlari yordamida paketlaydi. Bu bir xil natijalarni takrorlashni osonlashtiradi.
Ma'lumotlar bo'yicha olimlar va DevOps guruhlari versiyalashtirilgan ma'lumotlarning Docker bilan kombinatsiyasi tufayli modellarni ishonchli tarzda joylashtirishlari mumkin. Samarali saqlash tizimi tufayli petabaytlar tuzilgan va tuzilmagan ma'lumotlar saqlanishi mumkin, shu bilan birga saqlash xarajatlari minimal bo'ladi.
Quvur bosqichlari davomida faylga asoslangan versiyalar barcha ma'lumotlar va artefaktlar, shu jumladan oraliq chiqishlar uchun to'liq audit yozuvini ta'minlaydi. Asbobning ko'plab imkoniyatlari ushbu ustunlar tomonidan boshqariladi, bu esa jamoalarga undan maksimal darajada foydalanishga yordam beradi.
Taroziga
- Konteynerlarga asoslanib, sizning ma'lumotlar muhitlaringiz ko'chma va bulutli provayderlar o'rtasida o'tkazish oson bo'ladi.
- Kichkinadan o'ta katta tizimgacha o'lchash qobiliyatiga ega mustahkam.
Kamchiliklari
- Pachyderm-ning bepul nashrini boshqarish uchun zarur bo'lgan Kubernetes serveri kabi juda ko'p harakatlanuvchi elementlar mavjud bo'lganligi sababli, o'rganish egri chizig'i keskinroq.
- Pachyderm ko'plab texnologik komponentlar tufayli kompaniyaning mavjud infratuzilmasiga qo'shilishi qiyin bo'lishi mumkin.
narxlanish
Siz platformadan hamjamiyat sessiyasi bilan foydalanishni boshlashingiz mumkin va korporativ nashr uchun sotuvchiga murojaat qilishingiz kerak.
7. Neptun
Model yaratish meta-ma'lumotlari MLOps stekining muhim jihati bo'lgan ML metama'lumotlar do'koni tomonidan boshqariladi. Har bir MLOps ish jarayoni uchun Neptun markazlashtirilgan metama'lumotlarni saqlash vazifasini bajaradi.
Minglab mashina oʻrganish modellarini bir joyda kuzatishingiz, vizualizatsiya qilishingiz va solishtirishingiz mumkin. U eksperimentni kuzatish, modellar reestri va model monitoringi kabi xususiyatlarni, shuningdek, hamkorlik interfeysini o'z ichiga oladi. U 25 dan ortiq turli xil vositalar va kutubxonalarni o'z ichiga oladi, shu jumladan bir nechta modellarni o'qitish va giperparametrlarni sozlash vositalari.
Siz kredit kartangizdan foydalanmasdan Neptunga qo'shilishingiz mumkin. Uning o'rniga Gmail hisob qaydnomasi kifoya qiladi.
Taroziga
- Har qanday quvur liniyasi, oqim, kod bazasi yoki ramka bilan integratsiya oddiy.
- Haqiqiy vaqtda vizualizatsiya, oson API va tezkor yordam
- Neptun yordamida siz barcha tajribalaringiz maʼlumotlarining “zaxira nusxasini” bir joyda yaratishingiz mumkin, ularni keyinroq tiklashingiz mumkin.
Kamchiliklari
- To'liq ochiq manba bo'lmasa-da, shaxsiy foydalanish uchun individual versiya etarli bo'ladi, garchi bunday kirish bir oy bilan cheklangan.
- Bir nechta kichik dizayn kamchiliklari mavjud.
narxlanish
Platformadan foydalanishni hamma uchun bepul bo'lgan Shaxsiy reja bilan boshlashingiz mumkin. Narxlar bo'limi oyiga 150 dollardan boshlanadi.
Xulosa
Ushbu postda biz eng yaxshi ma'lumotlarni versiyalash vositalarini muhokama qildik. Ko'rib turganimizdek, har bir vosita o'ziga xos xususiyatlarga ega. Ba'zilar bepul edi, boshqalari esa to'lovni talab qildi. Ba'zilari kichik biznes modeliga yaxshi mos keladi, boshqalari esa yirik biznes modeliga ko'proq mos keladi.
Natijada, afzalliklari va kamchiliklarini hisobga olgan holda maqsadlaringiz uchun eng yaxshi dasturiy ta'minotni tanlashingiz kerak. Premium mahsulotni sotib olishdan oldin bepul sinov versiyasini sinab ko'rishingizni tavsiya qilamiz.
Leave a Reply