Контроль версий данных — важный аспект работы ML Engineer. Это относится к практике управления и отслеживания изменений, внесенных в данные, на протяжении всего рабочего процесса машинного обучения, от сбора и предварительной обработки данных до обучения и оценки модели.

Контроль версий данных имеет решающее значение для машинного обучения, поскольку он позволяет инженерам машинного обучения отслеживать все изменения, внесенные в данные, такие как модификации методов предварительной обработки данных или разработки функций. Ведя историю этих изменений, мы можем воспроизводить предыдущие результаты, экспериментировать с различными версиями данных и более эффективно сотрудничать с другими членами команды. Кроме того, контроль версий данных помогает нам выявлять и устранять проблемы, возникающие в процессе машинного обучения, такие как повреждение данных или снижение производительности модели.

Без контроля версий данных управление и отслеживание изменений в данных может быстро стать сложной и подверженной ошибкам задачей, особенно по мере роста размера и сложности проекта машинного обучения. Внедрив надежную систему контроля версий данных, мы можем оптимизировать рабочий процесс машинного обучения, снизить риск ошибок и повысить общую эффективность процесса разработки.

ЛУЧШИЕ ИНСТРУМЕНТЫ КОНТРОЛЯ ВЕРСИЙ ДАННЫХ

DVC

Разработанный iterative Data Version Control (DVC) был выпущен в 2017 году.

Помимо управления версиями данных и моделей, DVC также можно использовать для отслеживания экспериментов и сравнения данных, кода, параметров, моделей и графических графиков.

Помимо открытого исходного кода, он совместим со всеми основными облачными платформами и типами хранилищ. DVC способен эффективно обрабатывать большие файлы и модели машинного обучения. Это расширение Git, стандартного инструмента для управления версиями исходного кода, используемого многими разработчиками.

Git LFS

Git Large File Storage — это проект с открытым исходным кодом, разработанный Atlassian, который позволяет Git управлять большими двоичными файлами, такими как аудиосэмплы, фильмы и большие наборы данных, сохраняя при этом легкий дизайн Git.

Большие файлы хранятся в облаке с помощью Git LFS, и на них ссылаются через указатели в локальных копиях.

Git поддерживает файлы любого типа, независимо от формата. Это делает его очень универсальным и гибким для управления версиями больших файлов. Разработчикам легко перемещать большие файлы в Git LFS, не внося никаких изменений в свои существующие рабочие процессы.

DagsHub

DagsHub на базе Github позволяет командам по машинному обучению и науке о данных управлять своими проектами, сотрудничать и развивать их. Управление версиями кода — не единственное, чем могут заниматься команды; они также могут управлять версиями данных, моделей, экспериментов и многого другого.

Функция прямого доступа к данным на DagsHub была выпущена в 2022 году. Она позволяет специалистам по данным и инженерам по машинному обучению передавать файлы из DagsHub без предварительной загрузки. Это предотвращает долгую загрузку данных на локальные диски до начала их обучения режиму.

Дулт

Dolt, инструмент управления базой данных SQL с открытым исходным кодом, предлагает революционный подход к контролю версий, который отличает его от других альтернатив. Запущенный в 2019 году, он представляет Git-подобное управление версиями для таблиц, предоставляя пользователям беспрецедентный контроль над своими данными и структурой.

Уникальный интерфейс SQL-запросов Dolt упрощает взаимодействие с пользователем, позволяя одновременно вносить изменения в данные и структуру посредством контроля версий. С Dolt управление базами данных никогда не было проще и эффективнее, что делает его обязательным инструментом для любого современного специалиста по базам данных.

Dolt легко интегрируется с существующей инфраструктурой, предоставляя пользователям надежную и гибкую базу данных SQL, гарантирующую свойство ACID. В отличие от других инструментов управления базами данных, интеграция Dolt с Git позволяет разработчикам познакомиться с популярным инструментом управления версиями исходного кода, что упрощает его изучение. Эта уникальная функция позволяет разработчикам легко создавать версии таблиц, упрощая совместную работу и оптимизируя рабочие процессы.

С Dolt пользователи могут наслаждаться лучшим из обоих миров — надежным управлением базой данных SQL и интуитивно понятным пользовательским интерфейсом Git. Испытайте мощь Dolt и поднимите управление базами данных на новый уровень!

Дельта озера.

Ищете простое решение для управления большими данными? Не ищите ничего, кроме Delta Lake от Databricks, слоя хранилища озера данных с открытым исходным кодом, который покоряет мир! Разработанное для работы поверх существующих файловых систем озера данных, таких как распределенная файловая система Hadoop (HDFS) и Amazon S3, Delta Lake предлагает ряд передовых функций, упрощающих управление данными.

С Delta Lake вы получаете транзакции ACID, масштабируемое управление метаданными и принудительное применение схемы — все это необходимо для действительно надежной системы управления данными. Но это еще не все — Delta Lake также поддерживает как пакетную, так и потоковую обработку данных, а также позволяет выполнять несколько одновременных операций чтения и записи, что делает его идеальным для команд любого размера.

Delta Lake — это мощное решение для хранения озера данных, которое обеспечивает транзакционные гарантии для операций с данными, обеспечивая соответствие требованиям ACID. Эта функция значительно повышает надежность и надежность приложений озера данных, особенно тех, которые требуют высокой целостности данных.

В дополнение к транзакционным гарантиям Delta Lake также предлагает принудительное применение схемы, что позволяет структурировать данные и управлять ими в соответствии с предварительно определенными схемами. Эта возможность сводит к минимуму несоответствия данных, ошибки и другие проблемы, возникающие из-за неправильного формата данных.

Более того, совместимость Delta Lake с API-интерфейсами Apache Spark упрощает интеграцию с существующими рабочими процессами обработки больших данных, тем самым сокращая время обучения и упрощая внедрение. Автоматизация отслеживания и управления различными версиями данных инструмента сводит к минимуму риск потери данных или несоответствий с течением времени, тем самым повышая точность и согласованность данных.

Озеро FS.

Хотя решения для хранения больших данных, такие как Azure, Google Cloud Storage и Amazon S3, предлагают отличную производительность, экономичность и возможность подключения к другим инструментам, в них все еще есть функциональные пробелы, которые мешают более сложным рабочим процессам обработки данных. К счастью, Lake File System, инструмент управления версиями с открытым исходным кодом, был разработан, чтобы восполнить этот пробел.

Запущенная в 2020 году, LakeFS предлагает ряд функций, которые обеспечивают более сложные рабочие процессы с данными в озерах данных, такие как управление версиями, ветвление, слияние и сравнение. Эти функции имеют решающее значение для обеспечения совместной работы групп обработки данных и обеспечения структурированного и эффективного управления данными.

LakeFS также поддерживает несколько поставщиков облачных хранилищ, включая вышеупомянутые Azure, Google Cloud Storage и Amazon S3, что делает его универсальным и гибким решением для управления рабочими процессами данных на нескольких облачных платформах.

Обсуждаемая система управления данными представляет собой универсальное решение, совместимое со всеми форматами данных, не требующее каких-либо доработок от пользователя. Его многопользовательская функциональность гарантирует, что прием данных и экспериментирование выполняются в безопасной среде, удовлетворяя сложности конвейеров машинного обучения на всех уровнях.

Благодаря интерфейсам пользовательского интерфейса и командной строки решение предлагает гибкий и удобный интерфейс, обеспечивающий беспрепятственную интеграцию с существующими рабочими процессами. Кроме того, его совместимость со всеми основными облачными платформами и типами хранилищ гарантирует, что пользователи смогут использовать свои существующие инвестиции в инфраструктуру и беспрепятственно интегрироваться в свои текущие экосистемы данных.

Система управления данными — это комплексное решение, обеспечивающее безопасную, удобную и универсальную среду для экспериментов с конвейером машинного обучения и управления данными. Его совместимость со всеми основными облачными платформами и типами хранилищ, а также поддержка нескольких интерфейсов делают его ценным активом для организаций, стремящихся оптимизировать свои процессы управления данными.

Толстокожий.

Pachyderm — это надежный и масштабируемый слой данных, поддерживающий жизненный цикл машинного обучения, обеспечивающий управление версиями в петабайтном масштабе и отслеживание происхождения. Полностью автоматическое масштабирование решения и конвейеры, управляемые данными, позволяют организациям оптимизировать свои рабочие процессы машинного обучения, обеспечивая оптимальную производительность и эффективность.

Pachyderm является ценным активом для организаций, стремящихся расширить свои возможности машинного обучения, предоставляя возможности сквозного управления данными и контроля версий, которые необходимы для эффективных операций машинного обучения. Его конвейеры автоматического масштабирования и рабочие процессы, управляемые данными, обеспечивают оптимальную производительность и эффективность, а возможности управления версиями данных и отслеживания происхождения обеспечивают непревзойденную прозрачность и контроль над жизненным циклом машинного обучения.

Pachyderm — это мощное решение, которое предоставляет необходимые возможности для управления рабочими процессами машинного обучения в масштабе. Благодаря возможностям управления версиями данных и отслеживания происхождения в петабайтном масштабе, полностью автоматически масштабируемым конвейерам и рабочим процессам, управляемым данными, Pachyderm является ценным активом для организаций, стремящихся оптимизировать свои операции машинного обучения и рационализировать свои процессы управления данными.

Нептун

Neptune — незаменимая платформа для инженеров по машинному обучению, позволяющая отслеживать и регистрировать их эксперименты и модели. Он предоставляет централизованное место для хранения всех артефактов модели, метрик, гиперпараметров и других важных метаданных из процесса MLOps, гарантируя, что ничего не будет потеряно или упущено.

С помощью Neptune инженеры по машинному обучению могут легко отслеживать все свои эксперименты и модели, какими бы сложными или многочисленными они ни были. Платформа оптимизирует процесс MLOps, предоставляя единый источник достоверных данных для всех данных, связанных с моделью, упрощая совместную работу с членами команды и поддерживая целостность данных.

Интуитивно понятный интерфейс и мощные функции Neptune делают его важным инструментом для любой организации, стремящейся оптимизировать свои операции машинного обучения. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по данным или только начинаете работать с MLOps, Neptune может помочь вам оптимизировать рабочие процессы и повысить общую эффективность.

Neptune — это комплексная платформа, которая предоставляет инженерам по машинному обучению централизованное место для управления всеми их моделями, артефактами и метаданными. Его интуитивно понятный интерфейс и мощные функции делают его незаменимым инструментом для оптимизации операций машинного обучения и улучшения совместной работы команд.

Заключение

Мы изучили лучшие инструменты управления версиями данных, каждый из которых имеет свои сильные стороны и идеальные варианты использования. Некоторые инструменты отдают предпочтение скорости и простоте, что делает их интуитивно понятным выбором для определенных проектов. Другие предлагают расширенные возможности и масштабируемость, что делает их более подходящими для сложных, крупномасштабных задач.

При выборе инструмента крайне важно тщательно оценить конкретные требования вашего проекта и сравнить преимущества и недостатки каждого варианта. Правильный выбор будет зависеть от уникальных потребностей и ограничений вашей организации, а также от ваших целей.

Помните, что выбор правильного инструмента управления версиями данных является важным решением, которое может повлиять на успех вашего проекта. Если вы потратите время на то, чтобы оценить свои варианты и выбрать то, что лучше всего соответствует вашим потребностям, вы будете хорошо подготовлены к успеху и с большей вероятностью достигнете своих целей.