Maximizar el control de origen para proyectos de datos Versiones efectivas de conjuntos de datos Canalizaciones Modelos y flujos de trabajo de ML

Gestionar proyectos de datos implica mucho más que simplemente escribir código. Requiere un seguimiento minucioso de conjuntos de datos, pipelines, modelos de datos y modelos de aprendizaje automático (ML) para mantener la coherencia y garantizar resultados fiables. El uso eficaz del control de código fuente en proyectos orientados a datos ayuda a los equipos a mantener un historial claro de cambios, reproducir experimentos y fomentar la colaboración. Esta publicación explica cómo usar el control de código fuente para versionar todos los componentes de un flujo de trabajo de ML, lo que permite un ciclo de pruebas sólido y un desarrollo de proyectos más fluido.

Por qué es importante el control de código fuente en los proyectos de datos

El control de código fuente es una práctica habitual en el desarrollo de software, pero su papel en los proyectos de datos suele malinterpretarse o subutilizarse. A diferencia del código tradicional, los proyectos de datos incluyen múltiples componentes:

• Conjuntos de datos que evolucionan con el tiempo

• Canalizaciones de datos que transforman datos sin procesar

• Modelos de datos que definen estructura y relaciones

• Modelos de ML entrenados con datos y optimizados para el rendimiento

  
  

Sin un control de versiones adecuado, los equipos corren el riesgo de perder la pista de qué conjunto de datos o versión del modelo generó resultados específicos. Esto puede generar confusión, errores y desperdicio de esfuerzo. El control de versiones proporciona un único lugar para rastrear cambios, comparar versiones y revertir cuando sea necesario.

Control de versiones de conjuntos de datos para una gestión de datos fiable

Los conjuntos de datos son la base de cualquier proyecto de aprendizaje automático. El control de versiones de los conjuntos de datos garantiza la reproducción de los experimentos y la documentación de los cambios en la calidad o el contenido de los datos.

Estrategias para el control de versiones de conjuntos de datos

• Utilice herramientas de control de versiones de datos como DVC o Git LFS para gestionar archivos grandes que Git tradicional no puede gestionar de manera eficiente.

• Almacene metadatos junto con los conjuntos de datos, incluidos la fuente, la fecha y los pasos de preprocesamiento.

• Etiquete claramente las versiones del conjunto de datos con nombres significativos o marcas de tiempo para identificar diferentes etapas (por ejemplo, sin procesar, limpio, aumentado).

• Automatice las actualizaciones de conjuntos de datos con canalizaciones que registran cambios y crean nuevas versiones automáticamente.

  
  

Ejemplo

Un equipo que trabaja en la predicción de la pérdida de clientes utiliza DVC para versionar las exportaciones mensuales de datos de clientes. Cada versión del conjunto de datos está vinculada a la versión correspondiente del modelo de aprendizaje automático, lo que facilita la trazabilidad del rendimiento del modelo hasta los datos exactos utilizados.

Control de versiones de canales de datos para realizar un seguimiento de las transformaciones

Las canalizaciones de datos automatizan el proceso de limpieza, transformación y preparación de datos para el modelado. Los cambios en las canalizaciones pueden afectar significativamente los resultados, por lo que su seguimiento es fundamental.

Mejores prácticas para el control de versiones de pipelines

• Almacene el código de canalización en repositorios de control de fuente junto con otros archivos del proyecto.

• Utilice archivos de configuración para definir parámetros de canalización, que pueden versionarse por separado.

• Implemente componentes de canalización modulares para aislar cambios y simplificar las pruebas.

• La canalización de registros se ejecuta con metadatos sobre datos de entrada, parámetros y salidas.

  
  

Ejemplo

Un equipo de ML utiliza Apache Airflow para gestionar pipelines. Mantienen las definiciones de DAG y los scripts de transformación en Git. Cuando un paso de un pipeline cambia, crean una nueva rama, prueban los cambios y los fusionan solo tras la validación, lo que garantiza flujos de trabajo de producción estables.

Control de versiones de modelos de datos para mantener la estructura y la coherencia

Los modelos de datos definen cómo se organizan y relacionan los datos. Los cambios en los modelos pueden afectar la integridad de los datos y los procesos posteriores.

Cómo versionar modelos de datos

• Mantenga las definiciones de modelos en el control de origen como archivos de código o esquema.

• Utilice scripts de migración para aplicar cambios de forma incremental y realizar un seguimiento de la evolución del esquema.

• Documente los cambios en el modelo con mensajes de confirmación claros y etiquetas de versión.

• Pruebe los cambios del modelo con datos de muestra para verificar la compatibilidad.

  
  

Ejemplo

Un equipo que gestiona un catálogo de productos utiliza archivos de esquema JSON almacenados en Git para definir los atributos del producto. Al añadir nuevos campos o cambiar tipos, crean scripts de migración y ejecutan pruebas para garantizar la coherencia de la base de datos del catálogo.

Control de versiones de modelos de aprendizaje automático para el seguimiento y la implementación de experimentos

Los modelos de aprendizaje automático evolucionan mediante entrenamiento, ajuste y reentrenamiento. El control de versiones de los modelos permite realizar un seguimiento de las mejoras de rendimiento y permite la reversión de versiones si es necesario.

Enfoques para el control de versiones de modelos de aprendizaje automático

• Guarde los artefactos del modelo (pesos, configuraciones) con nombres de archivo versionados o hashes.

• Utilice herramientas de seguimiento de experimentos de ML como MLflow o Weights & Biases para registrar parámetros, métricas y versiones del modelo.

• Integre el control de versiones del modelo con el control de origen vinculando archivos de modelo o metadatos a confirmaciones de código.

• Automatice los canales de implementación que promueven versiones de modelos probadas a producción.

  
  

Ejemplo

Un equipo de detección de fraude utiliza MLflow para rastrear experimentos. Cada versión del modelo está asociada con el conjunto de datos y las versiones del pipeline utilizadas para el entrenamiento. Esta vinculación permite reproducir resultados y comparar modelos fácilmente.

Integración del control de versiones en todo el flujo de trabajo de ML

Para garantizar un ciclo de pruebas sólido, los equipos deben integrar el control de versiones de conjuntos de datos, canalizaciones, modelos de datos y modelos de ML en un flujo de trabajo unificado.

Consejos para la integración

• Utilice un único repositorio de control de origen o repositorios estrechamente vinculados para todos los componentes.

• Adopte convenciones de nomenclatura consistentes para versiones y ramas.

• Automatice los procesos de prueba que ejecutan pruebas de extremo a extremo en combinaciones de versiones específicas.

• Documente claramente las dependencias entre conjuntos de datos, canalizaciones y modelos.

• Fomente la colaboración mediante solicitudes de extracción y revisiones de código para realizar cambios.

  
  

Ejemplo

Un equipo de análisis de atención médica mantiene un repositorio único con carpetas para conjuntos de datos, scripts de pipeline, modelos de datos y modelos de aprendizaje automático. Utilizan herramientas de CI/CD para ejecutar pruebas cada vez que cambia un componente, garantizando así que las actualizaciones no interrumpan el flujo de trabajo.