Migliori strumenti di controllo delle versioni dei dati per la ricerca di apprendimento automatico nel 2023

Migliori strumenti di controllo versioni dati per ricerca apprendimento automatico 2023

Tutti i sistemi utilizzati per la produzione devono essere versionati. Un’unica posizione in cui gli utenti possono accedere ai dati più recenti. Deve essere creato un registro delle modifiche per ogni risorsa che viene spesso modificata, soprattutto quando numerosi utenti apportano modifiche contemporaneamente.

Per assicurarsi che tutti i membri del team siano sulla stessa pagina, è responsabile il sistema di controllo delle versioni. Esso garantisce che tutti i membri del team stiano collaborando sullo stesso progetto contemporaneamente e che tutti stiano lavorando sulla versione più recente del file. Puoi completare questa attività rapidamente se hai gli strumenti giusti!

Se utilizzi un metodo affidabile di gestione delle versioni dei dati, avrai set di dati coerenti e un archivio completo di tutte le tue ricerche. Le soluzioni di versionamento dei dati sono fondamentali per il tuo flusso di lavoro se ti preoccupi di ripetibilità, tracciabilità e della storia dei modelli di intelligenza artificiale.

• Incontra FathomNet un database di immagini open-source che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per aiutare a elaborare il backlog di dati visivi per la comprensione del nostro oceano e dei suoi abitanti.
• I ricercatori presso l’Università di Michigan State hanno sviluppato ‘DANCE’, una libreria Python per supportare modelli di apprendimento profondo per l’analisi dell’espressione genica a livello di singola cellula su larga scala.
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Ti aiutano a ottenere una copia di un oggetto, come un hash di un dataset o di un modello, che puoi utilizzare per confrontare e confrontare. Questa versione dei dati viene spesso registrata nella soluzione di gestione dei metadati per assicurarsi che il tuo addestramento dei modelli sia versionato e ripetibile.

È ora di esaminare i migliori strumenti di controllo delle versioni dei dati sul mercato in modo da poter tenere traccia di ogni componente del tuo codice.

Git LFS

L’utilizzo del progetto Git LFS è illimitato. Git salva i contenuti dei file di grandi dimensioni su un server remoto, come GitHub.com o GitHub Enterprise, e sostituisce i file di grandi dimensioni con puntatori di testo. I file di grandi dimensioni, compresi campioni audio, film, database e fotografie, sono tra i tipi di file che vengono sostituiti.

Ti consente di utilizzare Git per clonare e recuperare rapidamente repository di file di grandi dimensioni, ospitare più file nei tuoi repository Git utilizzando archiviazione esterna e versionare file di grandi dimensioni fino a diversi GB di dimensione. Si tratta di una soluzione relativamente semplice in termini di gestione dei dati. Non hai bisogno di altre librerie, sistemi di archiviazione o script per lavorare con Git. Limita la quantità di dati che scarichi. Ciò significa che la copia di file di grandi dimensioni sarà più veloce rispetto al loro recupero dai repository. I punti indicano il LFS e sono fatti di un materiale più leggero.

LakeFS

LakeFS è una soluzione di versionamento dei dati open source che memorizza i dati in S3 o GCS, con una metodologia di branch e commit simile a Git che scala ai petabyte. Questo metodo di branch rende il tuo data lake conforme a ACID, consentendo modifiche in branch separati che possono essere creati, uniti e annullati atomicamente e istantaneamente.

I team possono sviluppare attività ripetibili, atomiche e versionate del data lake con LakeFS. Sebbene sia nuovo nel panorama, è una forza da prendere sul serio. Interagisce con il tuo data lake utilizzando una metodologia di branch e gestione delle versioni simile a Git ed è scalabile fino a petabyte di dati. Puoi controllare il versionamento su scala exabyte.

DVC

Data Version Control è una soluzione di versionamento dei dati accessibile per applicazioni di data science e machine learning. Puoi definire la tua pipeline con questa applicazione in qualsiasi linguaggio.

DVC non è focalizzato esclusivamente sul versionamento dei dati, come suggerisce il suo nome. Lo strumento rende i modelli di machine learning condivisi e riproducibili gestendo grandi file, set di dati, modelli di machine learning, codice, ecc. Inoltre, semplifica la gestione delle pipeline e dei modelli di machine learning per i team. L’applicazione segue l’esempio di Git offrendo una semplice linea di comando che può essere configurata rapidamente.

Infine, DVC contribuirà a aumentare la ripetibilità e la coerenza dei modelli del tuo team. Utilizza i branch di Git per testare nuove idee anziché i complicati suffissi e commenti dei file di codice. Utilizza il tracciamento automatico delle metriche anziché carta e penna durante gli spostamenti.

Puoi utilizzare i comandi push/pull invece di script ad hoc per trasferire pacchetti coerenti di modelli di machine learning, dati e codice nell’ambiente di produzione, su macchine remote o sul desktop di un collega.

DeltaLake

DeltaLake, un livello di archiviazione open source, aumenta la affidabilità dei data lake. Oltre a supportare l’elaborazione di dati in batch e in streaming, Delta Lake offre anche una gestione scalabile dei metadati. Si basa sul tuo data lake esistente e utilizza le API di Apache Spark. Grazie a Delta Sharing, il primo protocollo aperto per la condivisione sicura dei dati in ambito aziendale, è semplice scambiare dati con altre aziende indipendentemente dai loro sistemi informatici.

L’architettura di Delta Lake è in grado di leggere dati in batch e in streaming. Delta Lake può gestire facilmente petabyte di dati. Gli utenti possono accedere ai metadati utilizzando il metodo Describe Detail, che è memorizzato nello stesso modo dei dati.

Usare Delta rende gli upsert semplici. Similmente ai Merge di SQL, questi upsert o merge nella tabella Delta. Ti permette di modificare, inserire e cancellare dati e integrare dati da un altro data frame nella tua tabella.

Dolt

Dolt è un database SQL che funziona in modo simile a un repository git, fork, clone, branch, merge, push e pull. Dolt permette ai dati e alla struttura di cambiare contemporaneamente per migliorare l’esperienza utente di un database di controllo delle versioni.

È uno strumento fantastico per il lavoro di squadra tra te e i tuoi colleghi. Puoi usare comandi SQL per eseguire query o modificare i dati in Dolt come faresti con qualsiasi altro database MySQL.

Dolt è unico quando si tratta di versionare i dati. A differenza di altri sistemi che versionano solo i dati, Dolt è un database. Anche se l’applicazione è ancora nelle sue prime fasi, si prevede di raggiungere presto una piena integrazione con Git e MySQL.

Con Dolt, puoi usare qualsiasi comando a cui sei abituato con Git. Versionare file usando Git, tabelle usando Dolt Import CSV files, commit delle tue modifiche, pubblicarle su un repository remoto e unire le modifiche dei tuoi colleghi usando l’interfaccia a linea di comando.

Pachyderm

Pachyderm è un robusto sistema di controllo delle versioni gratuito per la scienza dei dati. Pachyderm Enterprise è una potente piattaforma per la scienza dei dati per il lavoro di squadra esteso in ambienti altamente sicuri.

Uno dei pochi strumenti per la scienza dei dati nella lista è Pachyderm. La missione di Pachyderm è offrire una piattaforma che controlli l’intero ciclo dei dati e semplifichi la riproduzione dei risultati dei modelli di machine learning. In questo senso, Pachyderm viene definito “il Docker dei dati”. Il tuo ambiente di esecuzione viene confezionato da Pachyderm usando container Docker. Questo rende semplice ottenere gli stessi risultati nuovamente.

I dati versionati e Docker consentono a scienziati dei dati ed equipe di DevOps di distribuire modelli con fiducia. Un sistema di archiviazione pratico può mantenere petabyte di dati organizzati e non strutturati con costi di archiviazione minimi.

La versione basata su file offre un audit completo per tutti i dati e gli artefatti, inclusi i risultati intermedi, durante le fasi del processo. Questi pilastri sono alla base di molte delle capacità dello strumento, consentendo alle squadre di sfruttarlo al massimo.

Neptune

Il magazzino dei metadati di ML, un componente essenziale dello stack MLOps, gestisce i metadati di creazione del modello. Neptune funge da magazzino dei metadati consolidato per ogni flusso di lavoro di MLOps.

Puoi tenere traccia, visualizzare e confrontare migliaia di modelli di machine learning in un’unica posizione. Ha un’interfaccia collaborativa e funzionalità, tra cui il tracciamento degli esperimenti, il registro dei modelli e il monitoraggio dei modelli. Integra più di 25 strumenti e librerie, inclusi diversi strumenti per la taratura degli iperparametri e l’addestramento dei modelli. La registrazione a Neptune è possibile senza l’uso di una carta di credito. Puoi usarne uno account Gmail.

Mercurial

Una soluzione di gestione del controllo delle versioni distribuito con un’interfaccia facile da usare, Mercurial (Hg) è gratuito e open-source. Hg è uno strumento indipendente dalla piattaforma creato in Python. Un gadget rapido e facile da usare che non richiede manutenzione. È semplice per i contributori non tecnici grazie a una buona documentazione. Ha capacità di sicurezza migliorate. Tuttavia, poiché i commit precedenti non possono essere modificati, manca il controllo delle modifiche.

CVS

Puoi gestire diverse versioni di codice sorgente utilizzando CVS (Concurrent Version System). La condivisione dei file di versione attraverso un repository condiviso sulla piattaforma semplifica il lavoro di squadra. CVS non crea molte copie dei tuoi file di codice sorgente come altri programmi. Invece, mantiene solo una copia del codice tenendo traccia di eventuali modifiche. Elevata affidabilità perché vieta i commit che contengono errori. Le revisioni del codice sono semplificate perché registra solo le modifiche apportate al codice.

Lightrun

Lightrun è un’interfaccia web open-source e una piattaforma di osservabilità che utilizza pratiche simili a Git. Ogni mossa e modifica effettuata dal tuo team viene registrata e facilmente verificabile. Per correggere gli errori più rapidamente in qualsiasi scenario, puoi aggiungere log, analisi e tracce alla tua app in tempo reale e su richiesta. Offre funzionalità di sicurezza essenziali come la lista nera, un meccanismo di autenticazione rafforzato e un canale di comunicazione crittografato. Include potenti capacità di osservabilità. Funziona bene con le app, garantendo zero tempi di inattività. Il tempo di debug può essere notevolmente ridotto. Procedure semplici basate su comandi.

HelixCore

Il programma di controllo delle versioni di Perforce si chiama HelixCore. Attraverso il tracciamento e la gestione delle modifiche al codice sorgente e ad altri dati, semplifica lo sviluppo di prodotti complessi. Le tue modifiche di configurazione vengono branchate e unite utilizzando la funzionalità Streams. HelixCore è altamente scalabile e semplifica l’esplorazione della cronologia delle modifiche. Include uno strumento a linea di comando nativo. Capacità di integrazione con agenzie esterne. Autenticazioni multiple e funzionalità di accesso per una maggiore sicurezza.

Liquibase

Liquibase è una soluzione di controllo delle versioni del database che si basa sulle migrazioni e utilizza la capacità di registro dei cambiamenti per tenere traccia delle modifiche al database. Le sue definizioni di cambiamenti basate su XML ti consentono di gestire lo schema del database su diverse piattaforme. Sono disponibili due versioni: open-source e premium. Consente di eseguire rollback specifici per annullare le modifiche. Supporta diversi tipi di database. Consente di specificare gli aggiornamenti in vari formati, tra cui SQL, XML e YAML.