实践中的版本控制：数据、ML模型和代码

在实践中的版本控制：数据、机器学习模型和代码

逐步指南：MLOps中的版本控制

版本控制是一项至关重要的实践！没有它，您的项目可能变得零乱，难以回滚到任何所需的点。您将冒着失去关键的模型配置、权重、经过广泛培训期间的实验结果甚至整个项目本身的风险。当代码出现错误时，可能会与团队成员发生争论和冲突，从而妨碍有效的协作。在本文中，我们通过一个实际示例，运用领域中最常用的一些工具，来介绍版本控制的重要性。本文的整个代码库可在 相关存储库 中访问。

目录：

· 1. 引言· 2. 工具· 3. 设置项目 ∘ 3.1. 项目文件夹 ∘ 3.2. 项目环境· 4. 代码版本控制· 5. 数据版本控制 · 6. 模型版本控制 · 结论

1. 引言

• 加州大学伯克利分校的研究人员引入了一种名为RLIF的强化学习方法，它能够从与互动模仿学习相似的环境中的干预学习
• Microsoft 研究员推出的保密财团架构（CCF）：用于开发安全有状态 CIA 应用的通用人工智能框架
• “AI能真正理解我们的情绪吗？这篇AI论文探讨了使用视觉变换模型进行高级面部情绪识别的方法”

版本控制是一种记录文件或一组文件随时间变化的实践，使用版本控制系统，以便稍后可以召回特定版本。在MLOps中，版本控制是我在启动机器学习项目时首先考虑的主要原则之一。为了确保我们充分利用所有好处，版本控制应该应用于不同的机器学习工作流步骤，包括数据、机器学习模型（ML模型）和代码。

为什么需要版本控制？对于代码、数据和模型使用版本控制可以通过在任何给定时间重新创建项目的特定状态来实现可重现性（这是另一个重要的MLOps原则）；通过建立系统化的方法来捕获、记录和管理开发生命周期中的变化，实现跟踪和监控变化。