資料版本控制是現代資料管理的一個核心方面，尤其是在 GenAI 和機器學習的背景下。團隊需要一個解決方案來對其資料和模型進行版本控制。透過追蹤資料集和模型的各種迭代，他們可以順利管理變更並確保結果的可重複性。
已成為ML 資料版本控制的基石，因為它解決了這個問題以及許多其他問題。
在本文中，我們將深入探討 的資料版本控制功能，向您展示團隊為何使用它進行資料版本控制，以及如何使用開源資料版本控制解決方案 LakeFS 來補充這些功能。
什麼是 中的資料版本控制？
可協助團隊追蹤 ML 實驗，例如模型、模型參數、資料集和超參數，然後根據需要重現它們。 提供了一種打包格式，可以在任何平台上重複運行，並將模型分發到您首選的部署工具。
和 UI 可讓您記錄運行、將其組織到實驗中並記錄額外資料。該解決方案還包括用於監控操作的各種有用元件，例如模型訓練、模型儲存、模型管理、模型載入到生產以及管道創建。
MLflow 資料版本控制的關鍵元件
MLflow 最重要的資料版本控制元件包括：
成分 它的作用
追蹤 MLflow 可讓您記錄並比較實驗設定和結果
型號 此功能可讓您管理模型並將其從各種 ML 庫部署到不同的模型服務和推理平台
專案 您可以將機器學習程式碼打包為可重複使用、可複製的格式，以便與其他資料科學家共用或部署
到生產中模型註冊表 這使您能夠
集中模型儲存庫來管理模型的整個生命週期階段轉換（從暫存到生產），並包括版本控制和註釋功能
模特兒服務 此功能可讓您將 MLflow 模型託管為 REST 端點
機器學習操作中資料版本控制的好處
提高可追溯性和再現性
這確保了實驗可以重複並驗證結
果。同時，可重複性鼓勵嘗試新想法，而不必擔心失去早期的工作，因為所有版本都會被保存。
增強團隊之間的協作
版本控制使每個團隊成員能 土耳其 WhatsApp 號碼數據 夠同時處理許多功能或修復，透過分支隔離他們的變更。當一個功能完成後，它可以以受控的方式合併回主程式碼庫，避免修改衝突的混亂，並確保每個人的貢獻都無縫整合。
此外，版本控制系統保留完整
的更改歷史記錄，可以輕鬆確定誰進行了特定更改以及原因，這對於偵錯和程式碼審查非常有用。
高效率的回滾和問題解決
隨著世界的變化，數據也在改變。如果您想返回或調查較舊的資料狀態，可以透過資料版本控制輕鬆地從日誌檔案中復原它來實現。
保持生產部署的一致性
資料版本控制允許團隊在 Git 提交中捕獲其資料和模型的版本，從而提供在這些不同資料內容之間切換的方法。最終結果是團隊成員 小型企業公司辦公室裝修指南 可以導航的資料、程式碼和機器學習模型的一致歷史記錄。這可確保專案具有一致的邏輯檔案名，並允許您在任何雲端或本地解決方案中為資料和模型使用不同的儲存選項。
監管合規和審計
資料版本控制還允許團隊使
用審核功能來審查系統精心記錄的資料更改，從而提高資料合規性。
更快的實驗和模型迭代
擴展的模型管理功能為機器學 日本數據 習生命週期的每個階段提供標準化組件，使設計機器學習應用程式變得更加容易。
大型資料集的資料完整性和版本控制
資料版本控制功能可以擴展
以匹配資料集的大小。
MLflow 中的資料版本控制技術
用於實驗追蹤的 MLflow 集成
MLflow 的追蹤功能可讓使用者透過記錄參數、指標和工件等關鍵資訊來記錄實驗。這使得追蹤不同模型的性能、監控超參數以及儲存經過訓練的模型和繪圖等工件變得容易，從而確保整個實驗過程透明且有組織。