Maximierung der Quellcodeverwaltung für Datenprojekte: Effektive Versionierung von Datensätzen, Pipelines, Modellen und ML-Workflows

Die Verwaltung von Datenprojekten umfasst mehr als nur das Schreiben von Code. Sie erfordert die sorgfältige Nachverfolgung von Datensätzen, Pipelines, Datenmodellen und Machine-Learning-Modellen (ML-Modellen), um Konsistenz zu gewährleisten und zuverlässige Ergebnisse sicherzustellen. Der effektive Einsatz von Versionskontrolle in datenorientierten Projekten hilft Teams, eine klare Änderungshistorie zu erstellen, Experimente zu reproduzieren und die Zusammenarbeit zu fördern. Dieser Beitrag erklärt, wie Sie Versionskontrolle nutzen, um alle Komponenten eines ML-Workflows zu versionieren und so einen effektiven Testzyklus und eine reibungslosere Projektentwicklung zu ermöglichen.

Warum Versionskontrolle in Datenprojekten wichtig ist

Versionskontrolle ist Standard in der Softwareentwicklung, ihre Rolle in Datenprojekten wird jedoch oft missverstanden oder unterschätzt. Im Gegensatz zu herkömmlichem Code umfassen Datenprojekte mehrere dynamische Komponenten:

• Datensätze , die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln

• Datenpipelines , die Rohdaten transformieren

• Datenmodelle , die Struktur und Beziehungen definieren

• ML-Modelle, die auf Daten trainiert und auf Leistung optimiert wurden

  
  

Ohne eine ordnungsgemäße Versionsverwaltung riskieren Teams, den Überblick darüber zu verlieren, welche Datensatz- oder Modellversion welche Ergebnisse geliefert hat. Dies kann zu Verwirrung, Fehlern und unnötigem Aufwand führen. Die Versionskontrolle bietet einen zentralen Ort, um Änderungen nachzuverfolgen, Versionen zu vergleichen und bei Bedarf Änderungen rückgängig zu machen.

Versionierung von Datensätzen für zuverlässiges Datenmanagement

Datensätze bilden die Grundlage jedes ML-Projekts. Die Versionierung von Datensätzen gewährleistet, dass Experimente reproduziert werden können und Änderungen in der Datenqualität oder im Inhalt dokumentiert werden.

Strategien für die Versionierung von Datensätzen

• Verwenden Sie Datenversionskontrollsysteme wie DVC oder Git LFS, um große Dateien zu verwalten, die mit dem herkömmlichen Git nicht effizient bewältigt werden können.

• Speichern Sie Metadaten zusammen mit den Datensätzen, einschließlich Quelle, Datum und Vorverarbeitungsschritten.

• Kennzeichnen Sie die Versionen des Datensatzes eindeutig mit aussagekräftigen Namen oder Zeitstempeln, um die verschiedenen Stadien zu identifizieren (z. B. Rohdaten, bereinigte Daten, erweiterte Daten).

• Automatisieren Sie Aktualisierungen von Datensätzen mit Pipelines, die Änderungen protokollieren und automatisch neue Versionen erstellen.

  
  

Beispiel

Ein Team, das an der Prognose von Kundenabwanderung arbeitet, verwendet DVC zur Versionierung monatlicher Kundendatenexporte. Jede Datensatzversion ist mit der entsprechenden ML-Modellversion verknüpft, wodurch sich die Modellleistung leicht auf die verwendeten Daten zurückführen lässt.

Versionierung von Datenpipelines zur Nachverfolgung von Transformationen

Datenpipelines automatisieren die Bereinigung, Transformation und Aufbereitung von Daten für die Modellierung. Änderungen an Pipelines können die Ergebnisse erheblich beeinflussen, daher ist die Nachverfolgung dieser Änderungen von entscheidender Bedeutung.

Bewährte Verfahren für die Pipeline-Versionierung

• Speichern Sie den Pipeline-Code in Quellcodeverwaltungs- Repositorys zusammen mit anderen Projektdateien.

• Verwenden Sie Konfigurationsdateien, um Pipeline-Parameter zu definieren, die separat versioniert werden können.

• Implementieren Sie modulare Pipeline-Komponenten , um Änderungen zu isolieren und das Testen zu vereinfachen.

• Die Log-Pipeline läuft mit Metadaten über Eingabedaten, Parameter und Ausgaben.

  
  

Beispiel

Ein ML-Team nutzt Apache Airflow zur Verwaltung von Pipelines. DAG-Definitionen und Transformationsskripte werden in Git verwaltet. Bei Änderungen an einem Pipeline-Schritt wird ein neuer Branch erstellt, die Änderungen werden getestet und erst nach der Validierung zusammengeführt, um stabile Produktionsabläufe zu gewährleisten.

Versionierung von Datenmodellen zur Aufrechterhaltung von Struktur und Konsistenz

Datenmodelle definieren, wie Daten organisiert und miteinander verknüpft sind. Änderungen an Modellen können sich auf die Datenintegrität und nachgelagerte Prozesse auswirken.

Wie man Datenmodelle versioniert

• Speichern Sie Modelldefinitionen in der Quellcodeverwaltung als Code- oder Schemadateien.

• Verwenden Sie Migrationsskripte , um Änderungen schrittweise anzuwenden und die Schemaentwicklung zu verfolgen.

• Dokumentieren Sie Modelländerungen mit klaren Commit-Nachrichten und Versionskennzeichnungen.

• Testen Sie die Modelländerungen anhand von Beispieldaten, um die Kompatibilität zu überprüfen.

  
  

Beispiel

Ein Team, das einen Produktkatalog verwaltet, verwendet in Git gespeicherte JSON-Schema-Dateien, um Produktattribute zu definieren. Beim Hinzufügen neuer Felder oder Ändern von Typen erstellen sie Migrationsskripte und führen Tests durch, um die Konsistenz der Katalogdatenbank sicherzustellen.

Versionierung von ML-Modellen für die Nachverfolgung und Bereitstellung von Experimenten

ML-Modelle werden durch Training, Optimierung und erneutes Training weiterentwickelt. Die Versionierung von Modellen hilft, Leistungsverbesserungen nachzuverfolgen und bei Bedarf ein Rollback zu ermöglichen.

Ansätze zur Versionierung von ML-Modellen

• Modellartefakte (Gewichte, Konfigurationen) mit versionierten Dateinamen oder Hashes speichern .

• Verwenden Sie Tools zur Nachverfolgung von ML-Experimenten wie MLflow oder Weights & Biases, um Parameter, Metriken und Modellversionen zu protokollieren.

• Integrieren Sie die Modellversionierung in die Quellcodeverwaltung, indem Sie Modelldateien oder Metadaten mit Code-Commits verknüpfen.

• Automatisieren Sie Bereitstellungspipelines , die getestete Modellversionen in die Produktion überführen.

  
  

Beispiel

Ein Team zur Betrugserkennung nutzt MLflow, um Experimente zu verfolgen. Jede Modellversion ist mit dem Datensatz und den Pipeline-Versionen verknüpft, die für das Training verwendet wurden. Diese Verknüpfung ermöglicht es, Ergebnisse zu reproduzieren und Modelle einfach zu vergleichen.

Integration der Versionsverwaltung im gesamten ML-Workflow

Um einen robusten Testzyklus zu gewährleisten, sollten Teams die Versionierung von Datensätzen, Pipelines, Datenmodellen und ML-Modellen in einen einheitlichen Workflow integrieren.

Tipps zur Integration

• Verwenden Sie ein einziges Quellcodeverwaltungssystem oder eng verknüpfte Repositories für alle Komponenten.

• Führen Sie einheitliche Namenskonventionen für Versionen und Branches ein.

• Automatisierte Testpipelines , die End-to-End-Tests für bestimmte Versionskombinationen durchführen.

• Dokumentieren Sie die Abhängigkeiten zwischen Datensätzen, Pipelines und Modellen klar.

• Fördern Sie die Zusammenarbeit durch Pull Requests und Code-Reviews für Änderungen.

  
  

Beispiel

Ein Team für Gesundheitsdatenanalysen pflegt ein Monorepo mit Ordnern für Datensätze, Pipeline-Skripte, Datenmodelle und ML-Modelle. Mithilfe von CI/CD-Tools führen sie Tests durch, sobald sich eine Komponente ändert, um sicherzustellen, dass Aktualisierungen den Workflow nicht beeinträchtigen.