SAP DI: Менеджер сценариев Ml – Git

Вопрос или проблема

.

Ответ или решение

Управление кодом и блокнотами в ML Scenario Manager в SAP Data Intelligence

Введение

SAP Data Intelligence (SAP DI) предоставляет мощную платформу для управления данными и разработки машинного обучения. Однако многие пользователи сталкиваются с проблемой интеграции Git для управления версиями кода и Jupyter-блокнотов в рабочей области ML Scenario Manager. В данной статье мы рассмотрим, как эффективно управлять кодом и блокнотами в SAP DI, учитывая текущие ограничения платформы.

Проблема интеграции с Git

Необходимость использования систем контроля версий (таких как Git) для управления кодом в ML Scenario Manager возникает из-за необходимости отслеживания изменений, совместной работы и обеспечения воспроизводимости. Однако, как указано, SAP DI не предоставляет встроенной интеграции с Git. Это создает потребность в разработке альтернативных стратегий для управления кодом и блокнотами.

Ваши шаги для эффективного управления кодом:

1. Локальное управление кодом:

   • Использование локального репозитория Git: Создайте локальный репозиторий на вашем компьютере для хранения кода и блокнотов. Это позволит вам контролировать версии, создавать ветки для новых функций и сохранять стабильные версии проекта.
   • Структурирование файлов: Создайте четкую структуру папок для кодовых файлов и Jupyter-блокнотов, например, /notebooks, /src, /data. Это облегчает поиск необходимых файлов и уменьшает вероятность путаницы.

2. Экспорт и импорт файлов:

   • Экспорт блокнотов из SAP DI: Для работы с вашими Jupyter-блокнотами в локальном окружении, периодически экспортируйте их из SAP DI в формате .ipynb. Это сделать легко через интерфейс ML Scenario Manager.
   • Импорт в рабочую область: После завершения редактирования на локальном компьютере, импортируйте обновленные файлы обратно в SAP DI.

3. Использование облачных сервисов Git:

   • GitHub, GitLab, Bitbucket: Рассматривайте использование облачных сервисов для хранения ваших репозиториев. Это предлагает дополнительные возможности для совместной работы, таких как pull-запросы и отслеживание проблем.
   • Автоматизация процессов: Использование CI/CD (непрерывной интеграции и доставки), подключив обработку на сервере, позволит вам автоматически тестировать изменения, прежде чем они достигнут вашей среды разработки.

4. Документация кода:

   • Не забывайте регулярно обновлять README.md файл в вашем репозитории. Документация облегчает другим пользователям (или вам в будущем) понимание структуры проекта и его использования.

5. Резервное копирование и аварийное восстановление:

   • Регулярные коммиты: Проводите регулярные коммиты изменений в вашем локальном репозитории, чтобы минимизировать риск потери данных.
   • Автоматические резервные копии: Настройте автоматические резервные копии на облачных сервисах, чтобы получить доступ к актуальной версии вашего кода в случае потери.

Заключение

Хотя SAP DI не поддерживает прямую интеграцию с Git, вы можете эффективно управлять кодом и Jupyter-блокнотами с помощью локального репозитория и экспортно-импортного подхода. Следуя предложенным шагам, вы сможете обеспечить стабильность вашего проекта и повысить уровень дальнейшего сотрудничества в вашей команде. Важно понимать, что управление кодом – это непрерывный процесс, требующий привлечения всех участников к следованию установленным стандартам.

Эти меры помогут вам максимально повысить производительность работы в ML Scenario Manager, даже без прямой интеграции с Git, обеспечивая качество и безопасность вашего кода.