Maximizando o controle de versão para projetos de dados: versionamento eficaz de conjuntos de dados, pipelines, modelos e fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.

Gerenciar projetos de dados envolve mais do que apenas escrever código. Requer um rastreamento cuidadoso de conjuntos de dados, pipelines, modelos de dados e modelos de aprendizado de máquina (ML) para manter a consistência e garantir resultados confiáveis. O uso eficaz do controle de versão em projetos orientados a dados ajuda as equipes a manter um histórico claro de alterações, reproduzir experimentos e facilitar a colaboração. Este artigo explica como usar o controle de versão para versionar todos os componentes de um fluxo de trabalho de ML, permitindo um ciclo de testes robusto e um desenvolvimento de projeto mais fluido.

Por que o controle de versão é importante em projetos de dados

O controle de versão é uma prática padrão no desenvolvimento de software, mas seu papel em projetos de dados é frequentemente mal compreendido ou subutilizado. Ao contrário do código tradicional, os projetos de dados incluem várias partes móveis:

• Conjuntos de dados que evoluem ao longo do tempo

• Pipelines de dados que transformam dados brutos

• Modelos de dados que definem estrutura e relações.

• Modelos de aprendizado de máquina treinados com dados e otimizados para desempenho.

  
  

Sem um controle de versão adequado, as equipes correm o risco de perder o controle de qual versão do conjunto de dados ou do modelo produziu resultados específicos. Isso pode levar a confusão, erros e desperdício de esforços. O controle de versão fornece um local centralizado para rastrear alterações, comparar versões e reverter quando necessário.

Controle de versões de conjuntos de dados para gerenciamento confiável de dados

Os conjuntos de dados são a base de qualquer projeto de aprendizado de máquina. O versionamento de conjuntos de dados garante que os experimentos possam ser reproduzidos e que as alterações na qualidade ou no conteúdo dos dados sejam documentadas.

Estratégias para versionamento de conjuntos de dados

• Utilize ferramentas de controle de versão de dados como DVC ou Git LFS para lidar com arquivos grandes que o Git tradicional não consegue gerenciar de forma eficiente.

• Armazene os metadados juntamente com os conjuntos de dados, incluindo a fonte, a data e as etapas de pré-processamento.

• Identifique claramente as versões do conjunto de dados com nomes ou registros de data e hora significativos para identificar os diferentes estágios (por exemplo, bruto, limpo, aumentado).

• Automatize as atualizações de conjuntos de dados com pipelines que registram as alterações e criam novas versões automaticamente.

  
  

Exemplo

Uma equipe que trabalha na previsão de rotatividade de clientes usa o DVC para versionar as exportações mensais de dados de clientes. Cada versão do conjunto de dados é vinculada à versão correspondente do modelo de aprendizado de máquina, facilitando o rastreamento do desempenho do modelo até os dados exatos utilizados.

Controlando as versões dos pipelines de dados para rastrear transformações.

Os pipelines de dados automatizam o processo de limpeza, transformação e preparação de dados para modelagem. Alterações nos pipelines podem afetar significativamente os resultados, portanto, o monitoramento dessas alterações é crucial.

Melhores práticas para versionamento de pipelines

• Armazene o código do pipeline em repositórios de controle de versão, juntamente com os demais arquivos do projeto.

• Utilize arquivos de configuração para definir os parâmetros do pipeline, que podem ser versionados separadamente.

• Implemente componentes de pipeline modulares para isolar alterações e simplificar os testes.

• O pipeline de logs é executado com metadados sobre dados de entrada, parâmetros e saídas.

  
  

Exemplo

Uma equipe de aprendizado de máquina usa o Apache Airflow para gerenciar pipelines. Eles mantêm as definições de DAG e os scripts de transformação no Git. Quando uma etapa do pipeline muda, eles criam uma nova branch, testam as alterações e só fazem o merge após a validação, garantindo fluxos de trabalho estáveis em produção.

Controle de versões de modelos de dados para manter a estrutura e a consistência.

Os modelos de dados definem como os dados são organizados e relacionados. Alterações nos modelos podem afetar a integridade dos dados e os processos subsequentes.

Como versionar modelos de dados

• Mantenha as definições do modelo no controle de versão como arquivos de código ou de esquema.

• Utilize scripts de migração para aplicar alterações de forma incremental e acompanhar a evolução do esquema.

• Alterações no modelo de documento com mensagens de commit claras e tags de versão.

• Teste as alterações do modelo com dados de amostra para verificar a compatibilidade.

  
  

Exemplo

Uma equipe que gerencia um catálogo de produtos usa arquivos de esquema JSON armazenados no Git para definir os atributos dos produtos. Ao adicionar novos campos ou alterar tipos, eles criam scripts de migração e executam testes para garantir que o banco de dados do catálogo permaneça consistente.

Versionamento de modelos de aprendizado de máquina para rastreamento e implantação de experimentos

Os modelos de aprendizado de máquina evoluem por meio de treinamento, ajuste e retreinamento. O versionamento de modelos ajuda a acompanhar as melhorias de desempenho e permite reverter as alterações, se necessário.

Abordagens para versionamento de modelos de aprendizado de máquina

• Salve os artefatos do modelo (pesos, configurações) com nomes de arquivo versionados ou hashes.

• Utilize ferramentas de rastreamento de experimentos de aprendizado de máquina, como MLflow ou Weights & Biases, para registrar parâmetros, métricas e versões do modelo.

• Integre o versionamento de modelos com o controle de código-fonte , vinculando arquivos de modelo ou metadados a commits de código.

• Automatize os fluxos de implantação que promovem versões de modelos testados para produção.

  
  

Exemplo

Uma equipe de detecção de fraudes usa o MLflow para rastrear experimentos. Cada versão do modelo está associada ao conjunto de dados e às versões do pipeline usadas para o treinamento. Essa vinculação permite que eles reproduzam resultados e comparem modelos facilmente.

Integrando o controle de versões em todo o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.

Para garantir um ciclo de testes robusto, as equipes devem integrar o versionamento de conjuntos de dados, pipelines, modelos de dados e modelos de aprendizado de máquina em um fluxo de trabalho unificado.

Dicas para integração

• Utilize um único repositório de controle de versão ou repositórios fortemente interligados para todos os componentes.

• Adote convenções de nomenclatura consistentes para versões e ramificações.

• Automatize fluxos de teste que executam testes de ponta a ponta em combinações de versões específicas.

• Documente claramente as dependências entre conjuntos de dados, pipelines e modelos.

• Incentive a colaboração utilizando solicitações de pull e revisões de código para as alterações.

  
  

Exemplo

Uma equipe de análise de dados na área da saúde mantém um monorepo com pastas para conjuntos de dados, scripts de pipeline, modelos de dados e modelos de aprendizado de máquina. Eles usam ferramentas de CI/CD para executar testes sempre que qualquer componente é alterado, garantindo que as atualizações não interrompam o fluxo de trabalho.