Una guida passo passo al controllo delle versioni in MLOps
Il controllo della versione è una pratica cruciale! Senza di esso, il tuo progetto potrebbe diventare disorganizzato, rendendo difficile tornare indietro al punto desiderato. Rischi di perdere configurazioni critiche del modello, pesi, risultati degli esperimenti derivanti da lunghi periodi di formazione e persino l’intero progetto stesso. Potresti anche trovarti in disaccordo e conflitto con i tuoi compagni di squadra quando il codice si rompe, ostacolando una collaborazione efficace. In questo articolo esaminiamo l’importanza del controllo della versione attraverso un esempio pratico che utilizza alcuni degli strumenti più comuni nel settore. L’intera base di codice per questo articolo è accessibile in il deposito associato.
Sommario:
· 1. Introduzione
· 2. Strumenti
· 3. Impostazione del tuo progetto
∘ 3.1. Cartella del progetto
∘ 3.2. Ambiente di progetto
· 4. Versionamento del codice
· 5. Versionamento dei dati
· 6. Versionamento del modello
· Conclusione
Il controllo della versione è la pratica di registrare le modifiche apportate a un file o all’impostazione dei file nel tempo, utilizzando sistemi di controllo della versione, in modo da poter richiamare versioni specifiche in seguito. In MLOps, il controllo della versione è uno dei principi fondamentali che considero il primo da considerare quando si avviano i propri progetti di machine learning. Per garantire di sfruttare tutti i vantaggi, il controllo della versione dovrebbe essere applicato in diverse fasi del flusso di lavoro di machine learning, incluso datiIL Modello di apprendimento automatico (modello ML) e codice.
Perché il controllo delle versioni? L’utilizzo del controllo della versione per codice, dati e modelli consente riproducibilità (che è un altro importante principio di MLOps) consentendo di ricreare stati specifici del progetto in un dato momento; tracciamento E monitoraggio cambiamenti stabilendo un approccio sistematico per acquisire, documentare e gestire i cambiamenti durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo…
Fonte: towardsdatascience.com
