Mejores herramientas de control de versiones de datos para la investigación en aprendizaje automático en 2023
Las mejores herramientas de control de versiones de datos para la investigación en aprendizaje automático en 2023
Todos los sistemas utilizados para la producción deben tener versionado. Un único lugar donde los usuarios puedan acceder a los datos más recientes. Se debe crear un registro de auditoría para cualquier recurso que se modifique con frecuencia, especialmente cuando varios usuarios realizan cambios al mismo tiempo.
Para asegurarse de que todos en el equipo estén en la misma página, el sistema de control de versiones se encarga de ello. Asegura que todos en el equipo estén colaborando en el mismo proyecto al mismo tiempo y que todos estén trabajando en la versión más reciente del archivo. ¡Puedes completar esta tarea rápidamente si tienes las herramientas adecuadas!
Si empleas un método confiable de gestión de versiones de datos, tendrás conjuntos de datos consistentes y un archivo completo de toda tu investigación. Las soluciones de versionado de datos son esenciales para tu flujo de trabajo si te preocupa la repetibilidad, la trazabilidad y la historia de los modelos de aprendizaje automático.
Te ayudan a obtener una copia de un objeto, como un hash de un conjunto de datos o un modelo, que puedes utilizar para distinguir y comparar. Esta versión de datos se registra frecuentemente en tu solución de gestión de metadatos para asegurarte de que el entrenamiento de tu modelo esté versionado y sea repetible.
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Es hora de examinar las mejores herramientas de control de versiones de datos en el mercado para que puedas hacer un seguimiento de cada componente de tu código.
Git LFS
El uso del proyecto Git LFS es ilimitado. Git guarda el contenido de archivos grandes en un servidor remoto, como GitHub.com o GitHub Enterprise, y sustituye los archivos grandes por punteros de texto. Los archivos grandes, como muestras de audio, películas, bases de datos y fotografías, son algunos de los tipos de archivos que se reemplazan.
Te permite utilizar Git para clonar y recuperar rápidamente repositorios de archivos grandes, alojar más archivos en tus repositorios de Git utilizando almacenamiento externo y versionar archivos grandes de hasta varios GB de tamaño. Esta es una solución relativamente sencilla en términos de manejo de datos. No necesitas otras 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. Los puntos señalan al LFS y están hechos de un material más ligero.
LakeFS
Con una metodología similar a Git para ramificar y confirmar que se escala a petabytes, LakeFS es una solución de versionado de datos de código abierto que almacena datos en S3 o GCS. Este método de ramificación hace que tu lago de datos cumpla con ACID al permitir que las modificaciones ocurran en ramas separadas que se pueden crear, fusionar y deshacer atómicamente e instantáneamente.
Los equipos pueden desarrollar actividades de lago de datos repetibles, atómicas y versionadas con LakeFS. Aunque es nuevo en la escena, es una fuerza a tener en cuenta. Interactúa con tu lago de datos utilizando un método de ramificación y gestión de versiones similar a Git y es escalable hasta petabytes de datos. Puedes verificar el control de versiones a escala de exabytes.
DVC
Data Version Control es una solución de versionado de datos accesible para aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático. Puedes definir tu canalización con esta aplicación en cualquier lenguaje.
DVC no se centra únicamente en el versionado de datos, como su nombre sugiere. La herramienta hace que los modelos de aprendizaje automático sean compartidos y reproducibles mediante la gestión de archivos grandes, conjuntos de datos, modelos de aprendizaje automático, código, etc. Además, facilita la gestión de canalizaciones y modelos de aprendizaje automático para los equipos. La aplicación sigue el ejemplo de Git al ofrecer una línea de comandos sencilla que se puede configurar rápidamente.
Por último, DVC ayudará a aumentar la repetibilidad y consistencia de los modelos de tu equipo. Utiliza ramas de Git para probar nuevas ideas en lugar de los complicados sufijos de archivos y comentarios del código. Utiliza el seguimiento automático de métricas en lugar de papel y lápiz al viajar.
Puedes utilizar comandos de push/pull en lugar de scripts improvisados para transferir conjuntos consistentes de modelos de aprendizaje automático, datos y código al entorno de producción, máquinas remotas o el escritorio de un colega.
DeltaLake
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 en streaming, Delta Lake también ofrece una gestión escalable de metadatos. Descansa en tu lago de datos actual y utiliza las API de Apache Spark. Gracias a Delta Sharing, el primer protocolo abierto para el intercambio seguro de datos en el ámbito empresarial, es fácil intercambiar datos con otras empresas independientemente de sus sistemas informáticos.
La arquitectura de Delta Lake es una que puede leer datos por lotes y en streaming. Delta Lake puede manejar petabytes de datos con facilidad. Los usuarios pueden acceder a los metadatos utilizando el método Describir Detalles, que se almacena de la misma manera que los datos.
Usar Delta hace que las actualizaciones sean sencillas. Similar a las fusiones de SQL, estas actualizaciones se realizan en la tabla Delta. Te permite editar, insertar y eliminar datos, e integrar datos de otro marco de datos en tu tabla.
Dolt
Dolt es una base de datos SQL que funciona de manera similar a un repositorio de git, con bifurcaciones, clonaciones, ramificaciones, fusiones, empujes y extracciones. 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 tú y tus compañeros de trabajo. Puedes usar comandos SQL para realizar consultas o modificar los datos en Dolt, al igual que lo harías con cualquier otra base de datos MySQL.
Dolt es único cuando se trata de la versión de datos. A diferencia de otros sistemas que solo versionan los datos, Dolt es una base de datos. Aunque la aplicación está actualmente en sus primeras etapas, pronto se logrará una integración completa con Git y MySQL.
Con Dolt, puedes usar cualquier comando al que estés acostumbrado a usar con Git. Versiona archivos utilizando Git, tablas utilizando Importación CSV de Dolt, compromete tus cambios, publícalos en un remoto y combina los cambios de tus compañeros de equipo utilizando la interfaz de línea de comandos.
Pachyderm
Pachyderm es un sistema robusto de control de versiones gratuito para ciencia de datos. Pachyderm Enterprise es una potente plataforma de ciencia de datos para un trabajo en equipo extenso en entornos altamente seguros.
Uno de los pocos 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 que sea fácil de reproducir los resultados de los modelos de aprendizaje automático. En este sentido, Pachyderm se conoce como “el Docker de Datos”. Tu entorno de ejecución es empaquetado por Pachyderm utilizando contenedores de Docker. Esto facilita obtener los mismos resultados nuevamente.
La versión de datos y Docker permiten a los científicos de datos y a los equipos de DevOps implementar modelos con confianza. Un sistema de almacenamiento práctico puede mantener petabytes de datos organizados y no estructurados con gastos mínimos de almacenamiento.
La versionado basado en archivos ofrece un registro de auditoría completo para todos los datos y artefactos, incluidas las salidas intermedias, en todas las fases del flujo de trabajo. Estos pilares son la base de muchas de las capacidades de la herramienta, lo que permite que los equipos aprovechen al máximo.
Neptune
El almacén de metadatos de ML, un componente crucial del conjunto de herramientas de MLOps, gestiona los metadatos de construcción de modelos. Neptune sirve 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 un solo lugar. Tiene una interfaz y capacidades colaborativas, que incluyen el seguimiento de experimentos, el registro de modelos y el monitoreo de modelos. Se integra con más de 25 herramientas y bibliotecas, incluidas varias herramientas para la sintonización de hiperparámetros y el entrenamiento de modelos. El registro de Neptune es posible sin usar una tarjeta de crédito. Se puede utilizar una cuenta de Gmail en su lugar.
Mercurial
Una solución de gestión de control de fuente distribuida con una interfaz fácil de usar, Mercurial (Hg) es gratuito y de código abierto. Hg es una herramienta independiente de la plataforma creada en Python. Es un dispositivo rápido y fácil de usar que no requiere mantenimiento. Es fácil para los colaboradores no técnicos gracias a su buena documentación. Tiene capacidades de seguridad mejoradas. Sin embargo, debido a que no se pueden editar confirmaciones anteriores, carece de control de cambios.
CVS
Puedes manejar varias versiones de código fuente utilizando CVS (Sistema de Versión Concurrente). Compartir archivos de versión a través de un repositorio compartido en la plataforma facilita el trabajo en equipo de tu equipo. CVS no crea varias copias de tus archivos de código fuente como otros programas. En su lugar, mantiene solo una copia del código mientras realiza un seguimiento de cualquier cambio. Alta confiabilidad ya que prohíbe confirmaciones que contengan errores. Las revisiones de código se simplifican porque solo registra los cambios realizados en el código.
Lightrun
Lightrun es una interfaz web de código abierto y una plataforma de observabilidad que utiliza prácticas similares a Git. Cada movimiento y modificación realizada por tu equipo se registra y puede ser auditada fácilmente. Para solucionar errores más rápido en cualquier escenario, puedes agregar registros, análisis y trazas a tu aplicación en tiempo real y a pedido. Ofrece características de seguridad esenciales como la lista negra, un mecanismo de autenticación reforzado y un canal de comunicación encriptada. Incluye capacidades de observabilidad sólidas. Funciona bien con aplicaciones, lo que resulta en cero tiempo de inactividad. El tiempo de depuración puede reducirse considerablemente. Procedimientos sencillos basados en comandos
HelixCore
El programa de control de versiones de Perforce se llama HelixCore. Simplifica el desarrollo de productos complicados al agilizar el seguimiento y la gestión de cambios en el código fuente y otros datos. Tus cambios de configuración se ramifican y se fusionan utilizando la función de Streams. HelixCore es altamente escalable y facilita la búsqueda en el historial de cambios. Incluye una herramienta de línea de comandos nativa. Tiene la capacidad de integrarse con agencias externas. Múltiples características de autenticación y acceso para una mejor 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 en la base de datos. Sus definiciones 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 deshacer modificaciones específicas. Admite varios tipos diferentes de bases de datos. Permite la especificación de actualizaciones en diversas formas, incluyendo SQL, XML y YAML.
