Вопрос или проблема
Я узнал, что такие инструменты, как Pachyderm, версионируют данные, но я не вижу никакой разницы между этим инструментом и Git. Я узнал из этого поста, что:
- Он хранит все ваши данные в центральном доступном месте
- Он обновляет все зависимые наборы данных, когда к набору данных добавляются или изменяются данные
- Он может выполнять любые преобразования, если они выполняются в Docker и принимают файл на вход и выдают файл в результате
- Он версионирует все ваши данные
- Он обрабатывает как измененные данные, так и вновь добавленные фракции данных
- Он может хранить ветви ваших наборов данных, когда вы тестируете новые конвейеры трансформации
Похоже, что Git может справиться со всеми этими задачами. И, возможно, данные всегда больше по размеру, чем код, тогда git-lfs был создан для этой цели.
В contrast, Dolt предлагает другое направление, которое сочетает SQL и Git.
Применяются ли инструменты, такие как Pachyderm, в настоящее время в науке о данных?
Git предназначен для кода.
Pachyderm предназначен для активов машинного обучения: данных, конвейеров и ноутбуков.
Вы можете поместить активы машинного обучения в git. Однако git будет рассматривать активы машинного обучения как примитивы кода. Один из примеров – ноутбуки, которые являются JSON. JSON в git быстро становится трудным для управления. Pachyderm будет управлять ими специфическими для ноутбуков способами.
Ответ или решение
Разница между Pachyderm и Git: Полный анализ
Когда речь заходит о системах контроля версий, инструменты как Pachyderm и Git часто, но неправильно, воспринимаются как взаимозаменяемые решения. Хотя оба инструмента призваны помочь в управлении версиями, их предназначение, функциональность и подход к обработке данных значительно отличаются.
Цель и назначение
Git был разработан для управления версиями исходного кода. Этот инструмент идеально подходит для отслеживания изменений в текстовых файлах, таких как исходный код программ. Git позволяет разработчикам эффективно работать в команде, объединять изменения, разрешать конфликты и поддерживать различные ветки разработки.
Pachyderm, с другой стороны, ориентирован на машинное обучение и управление проектами, связанными с данными. Он предоставляет механизм версии данных, а также управление трансформациями и пайплайнами данных. Pachyderm предназначен для хранения, обработки и версионирования больших объемов данных, которые необходимы для обучения моделей.
Хранение и управление данными
-
Структура данных:
- Git хранит данные в виде объектов, которые представляют изменения в текстовых файлах. Хотя Git может использоваться для хранения данных (в том числе больших данных с помощью Git LFS), эффективность управления большими бинарными файлами или сложными структурами данных, такими как DataFrames, не всегда оправдана.
- Pachyderm управляет данными в виде объектов, обеспечивая версионность и хранение на высоком уровне. Каждый раз при изменении данных создается новая версия, что позволяет легко отслеживать изменения и сохранять историю.
-
Автоматическое обновление:
- В Pachyderm все зависимые наборы данных автоматически обновляются при внесении изменений в исходные данные. Это дает возможность поддерживать целостность и актуальность данных в процессе выполнения пайплайнов.
- Git требует ручного управления зависимостями, что может усложнить процесс работы с большими проектами.
Обработка данных
- Docker интеграция:
Pachyderm опирается на контейнеризацию, обеспечивая выполнение всех формаций в рамках Docker. Это позволяет легко управлять окружениями и зависимостями для выполнения трансформаций данных. - Работа с Jupyter:
В отличие от Git, Pachyderm предоставляет более удобные инструменты для работы с Jupyter-ноутбуками, избегая сложностей управления их версиями как обычными текстовыми файлами.
Версионирование и ветвление
Pachyderm предлагает изящный механизм ветвления данных, который позволяет командам тестировать новые пайплайны без риска повредить основную версию проекта. Git предоставляет функциональности ветвления, но они больше ориентированы на код, а не на сложные зависимости данных.
Важно ли использование Pachyderm в современном Data Science?
С учетом стремительного роста объемов данных и потребностей в машинном обучении, инструменты вроде Pachyderm становятся все более актуальными. Они отвечают на современные вызовы в области обработки и управления данными, предлагая готовые решения для создания, тестирования и переноса моделей в производственные среды.
Заключение
В конечном итоге, выбор между Pachyderm и Git должен основываться на потребностях вашего проекта. Git является отличным выбором для разработки программного обеспечения, в то время как Pachyderm лучше подходит для сложных проектов, связанных с данными и машинным обучением. Каждый инструмент имеет свои сильные и слабые стороны, и понимание этих различий поможет вам эффективно управлять вашими проектами в будущем.