ML konveyerləri üçün məlumatların versiyalaşdırılması, nəticələrin təkrarlanabilir və yoxlanıla bilən qalmasını təmin etmək üçün model təlimi zamanı istifadə olunan verilənlər bazasının xüsusi versiyalarını izləmək təcrübəsidir. Maşın öyrənməsi modelləri əsas məlumatlardan çox asılıdır və ciddi versiya nəzarəti olmadan giriş fayllarındakı kiçik dəyişikliklər model davranışında əhəmiyyətli dəyişikliklərə səbəb ola bilər. Hansı məlumatların hansı təlim prosesinə daxil olduğunu qeyd etməklə, komandalar modellərinin zamanla necə inkişaf etdiyinin aydın tarixçəsini saxlayırlar.
Maşın öyrənməsi üçün məlumatların versiyalaşdırılması niyə lazımdır?
Tipik bir maşın öyrənməsi mühitində məlumatlar heç vaxt statik deyil. Xam məlumatların toplanması prosesləri təkmilləşdirilir, təmizləmə skriptləri dəyişdirilir və təlim dəstlərinə yeni funksiyalar əlavə edilir. Əgər bir tərtibatçı bu gün bir modelə verilənlər bazası üzrə təlim keçirsə və gələn ay eyni məlumatların bir qədər fərqli versiyasından istifadə edərək onu yenidən öyrətməyə çalışarsa, modelin performansı dəyişə bilər. Bu uyğunsuzluq modelin dəqiqliyindəki dəyişikliyin koddanmı, yoxsa məlumatdanmı qaynaqlandığını müəyyən etməyi çətinləşdirir.
DVC (Data Version Control) kimi alətlər AI model təlimində təkrarlanmanı təmin etmək üçün verilənlər bazasındakı dəyişiklikləri izləyir. Məlumatların müəyyən vaxt nöqtələrində anlıq görüntülərini yaratmaqla, bu alətlər mühəndislərə yeni model versiyası gözlənildiyi kimi işləmədikdə əvvəlki vəziyyətə qayıtmağa imkan verir. Bu yanaşma, istehsal mühitlərində tez-tez qarışıqlığa və səhvlərə səbəb olan ‘data_v1_final_v2’ kimi əl ilə fayl adlandırma konvensiyalarına etibar etməyin ümumi tələsindən qaçır.
Məlumatların versiyalaşdırılması praktikada necə işləyir?
Məlumatların versiyalaşdırılması kod depoları ilə böyük məlumat faylları arasında əlaqə yaratmaqla işləyir. Kod Git kimi versiya nəzarət sistemləri tərəfindən asanlıqla idarə edilsə də, bu sistemlər böyük ikili faylları və ya nəhəng verilənlər bazasını səmərəli şəkildə idarə etmək üçün nəzərdə tutulmayıb. Məlumatların versiyalaşdırılması alətləri körpü rolunu oynayır, məlumat faylları haqqında metadata-nı Git-də saxlayır, faktiki məlumatların saxlanmasını isə yerli serverlərə, bulud qablarına və ya uzaq saxlama provayderlərinə ötürür.
Bir komandanın modelə təlim keçməsi lazım olduqda, onlar kod filiallarına uyğun gələn məlumat faylının xüsusi versiyasını yoxlayırlar. Bu, təlim mühitinin modelin həmin xüsusi versiyası üçün tələb olunan dəqiq girişi almasını təmin edir. Bu proses müxtəlif maşınlarda ardıcıldır, istər təlim yerli iş stansiyasında, istərsə də paylanmış bulud klasterində aparılsın, məlumat faylları izlənilmədən yerində yeniləndikdə baş verən qeyri-müəyyənliyi effektiv şəkildə aradan qaldırır.
Versiyalaşdırma alətində hansı xüsusiyyətləri axtarmalısınız?
- Kod sinxronizasiyası üçün mövcud Git iş axınları ilə uyğunluq.
- S3, Google Cloud Storage və ya Azure Blob Storage kimi müxtəlif uzaq saxlama backend-ləri üçün dəstək.
- İnkişaf mühitini ləngitmədən böyük fayl ölçülərini idarə etmək bacarığı.
- CI/CD konveyerlərində avtomatlaşdırmanın asanlığı üçün aydın komanda xətti interfeysi.
- Məlumat versiyaları ilə yanaşı parametrləri və modelin performans göstəricilərini izləmək üçün metadata idarəetməsi.
Ümumi məlumat versiyalaşdırma yanaşmalarının müqayisəsi
| Xüsusiyyət | DVC | LakeFS |
|---|---|---|
| Əsas Fokus | Yerli/Uzaq Konveyer | Data Lake/Obyekt Saxlama |
| Git İnteqrasiyası | Yüksək | Aşağı |
| Ən yaxşı istifadə halı | Kiçik və Orta Komandalar | Böyük Miqyaslı Data Lake-lər |
Alien Road məlumatların versiyalaşdırılmasını necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərimiz üçün model bütövlüyünü qorumaq üçün məlumatların versiyalaşdırılmasını iş axınlarımıza inteqrasiya edirik. Bir AI layihəsinin ilkin qurulması zamanı biz məlumat versiyalarının xüsusi konfiqurasiya faylları ilə əlaqələndirildiyi depo strukturu yaradırıq. Bu, bizə model təlimi sessiyasının hər bir iterasiyasını izləməyə imkan verir və istehsal mühitində xüsusi performans həddinə çatdıqda hansı məlumatların istifadə edildiyini dəqiq müəyyən etməyimizi təmin edir.
Məsələn, tipik bir işdə, biz yeni funksiya mühəndisliyi skripti master filialına birləşdirildikdə məlumatın anlıq görüntüsünü işə salan avtomatlaşdırılmış qarmaqlar konfiqurasiya edirik. Bu, məlumat sürüşməsinin nəzərdən qaçmasının qarşısını alır. Standart versiyalaşdırma alətindən istifadə etməklə komandamız müxtəlif tarixi məlumat anlıq görüntüləri üzrə model nəticələrini tez bir zamanda müqayisə edə bilər. Bu nizam-intizamlı proses uyğunsuz nəticələrin sazlanmasına sərf olunan vaxtı minimuma endirir və mühəndislərimizə məlumatların idarə edilməsi tapşırıqlarından çox modelin təkmilləşdirilməsinə diqqət yetirməyə imkan verir.
Qaçınılmalı olan ümumi tələlər hansılardır?
- Model kodu versiyaları ilə məlumat versiyaları arasında sinxronizasiyaya məhəl qoymamaq.
- Həssas və ya PII məlumatlarını ictimai və ya şifrələnməmiş saxlama qablarında saxlamaq.
- Commit log-larında xüsusi məlumat dəyişikliklərinin əsasını sənədləşdirməmək.
- Qovluq strukturunu həddindən artıq mürəkkəbləşdirmək, yeni komanda üzvlərinin məlumat tapmasını çətinləşdirmək.
- Köhnə modellərin həqiqətən yenidən qurula biləcəyini təmin etmək üçün bərpa prosesini sınaqdan keçirməmək.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Verilənlər bazasını izləmək üçün cari iş axınınızı yoxlamaqla başlayın. Məlumatın konveyerinizə daxil olduğu nöqtəni müəyyən edin və bu girişin hazırda versiyalaşdırılıb-versiyalaşdırılmadığını və ya xəbərdarlıq edilmədən dəyişən dinamik fayl olub-olmadığını yoxlayın. Əsas versiyalaşdırma alətini tətbiq etmək üçün tək, aşağı riskli bir layihə seçin. Məlumatlarınızın uğurlu anlıq görüntüsünü əldə etdikdən sonra sənədlərinizi yeni iş axınını əks etdirəcək şəkildə yeniləyin. Məlumat aktivlərinizi izləməkdə kiçik, ardıcıl addımlar maşın öyrənməsi layihələriniz miqyas və mürəkkəblik baxımından böyüdükcə öz bəhrəsini verəcəkdir.
Tez-tez verilən suallar
Git maşın öyrənməsi üçün məlumatların versiyalaşdırılmasını idarə edirmi?
Git mətn əsaslı kod üçün nəzərdə tutulub, böyük ikili məlumat faylları üçün deyil. Texniki olaraq Git deposuna məlumat əlavə edə bilsəniz də, o, tez bir zamanda yavaş və idarəolunmaz hala gələcək. Məlumatları xaricdə saxlayan və performansı qorumaq üçün Git deposunda yalnız göstəriciləri və ya heşləri saxlayan xüsusi alətlərdən istifadə etmək daha yaxşıdır.
Verilənlər bazamı nə qədər tez-tez versiyalaşdırmalıyam?
Məlumat dəstində təmizləmə, filtrləmə və ya yeni funksiyaların əlavə edilməsi kimi əhəmiyyətli dəyişiklik edildikdə məlumatlarınızı versiyalaşdırmalısınız. Audit məqsədləri üçün məlumatın dəqiq vəziyyətinin qeydə alınmasını təmin etmək üçün yeni təlim prosesinə başlamazdan əvvəl anlıq görüntü çəkmək də yaxşı təcrübədir.
Bulud saxlama ilə məlumatların versiyalaşdırılmasından istifadə edə bilərəmmi?
Bəli, məlumatların versiyalaşdırılması alətlərinin əksəriyyəti AWS S3, Google Cloud Storage və ya Azure Blob Storage kimi ümumi bulud saxlama provayderləri ilə işləmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Bu alətlər konveyerinizlə inteqrasiya olunan yerli interfeys vasitəsilə versiyalaşdırma və əldə etmə prosesini idarə edərkən məlumatlarınızı buludda saxlamağa imkan verir.
Versiyalaşdırma təlim konveyerimi ləngidəcəkmi?
Düzgün konfiqurasiya edildikdə, performansa təsir minimaldır. Alətlərin əksəriyyəti məlumatların yalnız lazım olduqda əldə edilməsini təmin etmək üçün ağıllı keşləmə və heşləmədən istifadə edir. Saxlama backend-iniz ilə hesablama nümunəniz arasındakı əlaqəni optimallaşdırmaqla, tam məlumat təkrarlanmasının üstünlüklərini əldə edərkən səmərəli təlim sürətini saxlaya bilərsiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması