Estás leyendo la publicación: Principales herramientas de control de versiones de datos para la investigación de aprendizaje automático en 2022
Todos los sistemas utilizados para la producción deben estar versionados. Una única ubicación donde los usuarios pueden acceder a los datos más recientes. Se debe crear una pista de auditoría para cualquier recurso que se modifique con frecuencia, especialmente cuando numerosos usuarios realizan cambios a la vez.
Para garantizar que todos en el equipo estén en sintonía, el sistema de control de versiones está a cargo. Garantiza que todos los miembros del equipo estén colaborando en el mismo proyecto a la vez y que todos estén trabajando en la versión más reciente del archivo. ¡Puede completar esta tarea rápidamente si tiene las herramientas adecuadas!
Si emplea un método confiable de administración de versiones de datos, tendrá conjuntos de datos consistentes y un archivo completo de toda su investigación. Las soluciones de control de versiones de datos son esenciales para su flujo de trabajo si le preocupa la repetibilidad, la trazabilidad y el historial de los modelos de ML.
Lo ayudan a obtener una copia de un objeto, como un hash de un conjunto de datos o modelo, que puede usar para distinguir y contrastar. Esta versión de los datos se registra con frecuencia en su solución de administración de metadatos para garantizar que la capacitación de su modelo esté versionada y sea repetible.
Es hora de examinar las mejores herramientas de control de versiones de datos del mercado para que pueda realizar un seguimiento de cada componente de su código.
Git LFS
El uso del proyecto Git LFS no tiene restricciones. Git guarda el contenido de archivos grandes en un servidor remoto, como GitHub.com o GitHub Enterprise, y sustituye los archivos grandes con punteros de texto. Los archivos grandes, incluidas muestras de audio, películas, bases de datos y fotografías, se encuentran entre los tipos de archivos que se reemplazan.
Le permite usar Git para clonar y recuperar rápidamente repositorios de archivos grandes, alojar más archivos en sus repositorios Git usando almacenamiento externo y crear versiones de archivos grandes de hasta varios GB de tamaño. Esta es una solución relativamente simple en términos de manejo de datos. No necesita otros kits de herramientas, sistemas de almacenamiento o scripts para trabajar con Git. Restringe la cantidad de datos que descargas. Esto sugiere que copiar archivos grandes será más rápido que obtenerlos de los repositorios. Las puntas apuntan al LFS y están hechas de un material más ligero.
lagoFS
Con una metodología de ramificación y compromiso similar a Git que escala a petabytes, LakeFS es una solución de control de versiones de datos de código abierto que almacena datos en S3 o GCS. Este método de bifurcación hace que su lago de datos cumpla con ACID al permitir que se produzcan modificaciones en ramas separadas que se pueden crear, fusionar y revertir de forma atómica e instantánea.
Los equipos pueden desarrollar actividades de lagos de datos repetibles, atómicos y versionados con LakeFS. Aunque es nuevo en la escena, es una fuerza que debe tomarse en serio. Interactúa con su lago de datos utilizando un método de administración de versión y bifurcación similar a Git y es escalable hasta Petabytes de datos. Puede verificar el control de versiones en una escala de exabytes.
DVC
Data Version Control es una solución de control de versiones de datos accesible para aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático. Puede definir su tubería con esta aplicación en cualquier idioma.
DVC no se centra únicamente en el control de versiones de datos, como sugiere su nombre. La herramienta hace que los modelos de aprendizaje automático se compartan y reproduzcan mediante la gestión de archivos grandes, conjuntos de datos, modelos de aprendizaje automático, código, etc. Además, facilita a los equipos la gestión de canalizaciones y modelos de aprendizaje automático. La aplicación sigue el ejemplo de Git al ofrecer una línea de comando sencilla que se puede configurar rápidamente.
Finalmente, DVC ayudará a aumentar la repetibilidad y consistencia de los modelos de su equipo. Use ramas de Git para probar nuevas ideas en lugar de los enrevesados sufijos y comentarios del archivo del código. Utilice el seguimiento métrico automático en lugar de papel y lápiz cuando viaje.
Puede usar comandos push/pull en lugar de scripts ad-hoc para transferir paquetes coherentes de modelos, datos y código de aprendizaje automático al entorno de producción, máquinas remotas o el escritorio de un colega.
deltalago
Una capa de almacenamiento de código abierto llamada DeltaLake aumenta la confiabilidad del lago de datos. Además de admitir el procesamiento de datos por lotes y de transmisión, Delta Lake también ofrece administración escalable de metadatos. Se basa en su lago de datos actual y utiliza las API de Apache Spark. Gracias a Delta Sharing, el primer protocolo abierto para compartir datos de forma segura en las empresas, es sencillo intercambiar datos con otras empresas independientemente de sus sistemas informáticos.
La arquitectura de Delta Lakes es una que puede leer lotes y transmitir datos. Delta Lakes puede manejar petabytes de datos con facilidad. Los usuarios pueden acceder a los metadatos utilizando el método Describe Detail, que se almacena de la misma manera que los datos.
El uso de Delta hace que las upserts sean sencillas. De manera similar a las fusiones de SQL, estas fusiones o fusiones en la tabla Delta. Le permite editar, insertar y eliminar datos e integrar datos de otro marco de datos en su tabla.
Imbécil
Dolt es una base de datos SQL que funciona de manera similar a un repositorio de git, bifurcación, clonación, bifurcación, fusión, inserción y extracción. Dolt permite que los datos y la estructura cambien simultáneamente para mejorar la experiencia del usuario de una base de datos de control de versiones.
Es una herramienta fantástica para el trabajo en equipo entre usted y sus compañeros de trabajo. Puede usar comandos SQL para realizar consultas o modificar los datos en Dolt como lo haría con cualquier otra base de datos MySQL.
Dolt es único cuando se trata de control de versiones de datos. A diferencia de otros sistemas que solo versionan datos, Dolt es una base de datos. Aunque la aplicación se encuentra actualmente en sus primeras etapas, pronto se logrará la integración total con Git y MySQL.
Con Dolt, puede usar cualquier comando que esté acostumbrado a usar con Git. Versiones de archivos usando Git, tablas usando Dolt Importe archivos CSV, confirme sus cambios, publíquelos en un control remoto y combine los cambios de su compañero de equipo usando la interfaz de línea de comandos.
Paquidermo
Pachyderm es un sistema de control de versiones sólido y gratuito para la ciencia de datos. Pachyderm Enterprise es una poderosa plataforma de ciencia de datos para un extenso trabajo en equipo en entornos altamente seguros.
Una de las pocas plataformas de ciencia de datos en la lista es Pachyderm. La misión de Pachyderm es ofrecer una plataforma que controle todo el ciclo de datos y simplifique la reproducción de los resultados de los modelos de aprendizaje automático. En este sentido, se hace referencia a Pachyderm como “el acoplador de datos”. Su entorno de ejecución está empaquetado por Pachyderm utilizando contenedores Docker. Esto hace que sea sencillo obtener los mismos resultados nuevamente.
Los datos versionados y Docker permiten que los científicos de datos y los equipos de DevOps implementen modelos con confianza. Un sistema de almacenamiento práctico puede mantener petabytes de datos organizados y no estructurados con gastos de almacenamiento mínimos.
El control de versiones basado en archivos ofrece un seguimiento de auditoría completo para todos los datos y artefactos, incluidos los resultados intermedios, a lo largo de las fases de canalización. Estos pilares son la base de muchas de las capacidades de la herramienta, lo que permite a los equipos aprovecharla al máximo.
Neptuno
El almacén de metadatos de ML, un componente crucial de la pila de MLOps, administra los metadatos de creación de modelos. Neptune funciona como un almacén de metadatos consolidado para cada flujo de trabajo de MLOps.
Se pueden rastrear, mostrar y comparar miles de modelos de aprendizaje automático en una ubicación. Tiene una interfaz colaborativa y capacidades, incluido el seguimiento de experimentos, el registro de modelos y la supervisión de modelos. Integra más de 25 herramientas y bibliotecas, incluidas varias herramientas para el ajuste de hiperparámetros y el entrenamiento de modelos. Es posible registrarse en Neptune sin utilizar una tarjeta de crédito. Su lugar será ocupado por una cuenta de Gmail.
Mercurial
Mercurial (Hg), una solución de administración de control de fuente distribuida con una interfaz fácil de usar, es gratuita y de código abierto. Hg es una herramienta independiente de la plataforma creada en Python. Un gadget rápido y fácil de usar que no necesita mantenimiento. Es simple para colaboradores no técnicos con buena documentación. Tiene capacidades de seguridad mejoradas. Sin embargo, dado que las confirmaciones anteriores no se pueden editar, carece de control de cambios.
CVS
Puede manejar varias versiones de código fuente utilizando CVS (Sistema de versiones simultáneas). Compartir archivos de versión a través de un repositorio compartido en la plataforma facilita que su equipo trabaje en conjunto. CVS no hace numerosas copias de sus archivos de código fuente como otros programas. En cambio, conserva solo una copia del código mientras realiza un seguimiento de cualquier alteración. Alta fiabilidad porque prohíbe commits que contengan errores. Las revisiones de código se simplifican porque solo registra los cambios realizados en el código.
carrera ligera
La interfaz web de código abierto y la plataforma de observabilidad Lightrun utiliza prácticas similares a las de Git. Cada movimiento y modificación realizada por su equipo se registra y se puede auditar fácilmente. Para corregir errores más rápido en cualquier escenario, puede agregar registros, análisis y seguimientos a su aplicación en tiempo real y bajo demanda. Ofrece características de seguridad esenciales como listas de bloqueo, un mecanismo de autenticación reforzado y un canal de comunicación encriptado. Incluye fuertes habilidades de observabilidad. Funciona bien con aplicaciones, lo que resulta en cero tiempo de inactividad. El tiempo de depuración se puede reducir considerablemente. Procedimientos simples basados en comandos
HelixCore
El programa de control de versiones de Perforce se llama HelixCore. Mediante el seguimiento y la gestión de cambios en el código fuente y otros datos, agiliza el desarrollo de productos complicados. Sus cambios de configuración se ramifican y fusionan mediante la función Streams. HelixCore es altamente escalable y simplifica la búsqueda del historial de cambios. Tiene una herramienta de línea de comandos nativa incluida. La capacidad de integrarse con agencias externas. Múltiples funciones de autenticación y acceso para mayor seguridad
Liquibase
Liquibase es una solución de control de versiones de bases de datos que se basa en migraciones y utiliza la capacidad de registro de cambios para realizar un seguimiento de las modificaciones de la base de datos. Sus definiciones de conjuntos de cambios basadas en XML le permiten operar el esquema de la base de datos en varias plataformas. Hay dos versiones disponibles: de código abierto y premium. Permite reversiones específicas para revertir modificaciones. Admite varios tipos diferentes de bases de datos. Permite la especificación de actualizaciones en una variedad de formatos, incluidos SQL, XML y YAML.
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