tag SürümKontrol

DVC (Data Version Control) (DVC — Veri Sürüm Kontrolü)

Bu sayfada SürümKontrol (DVC (Data Version Control) (DVC — Veri Sürüm Kontrolü)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

DVC (Data Version Control), büyük veri setlerini ve makine öğrenmesi model dosyalarını Git ile aynı iş akışında sürümlendirmeye olanak tanıyan açık kaynaklı bir MLOps aracıdır. Iterative tarafından 2017 yılında geliştirilen DVC, geliştiricilerin veri bilimi deneylerini tekrarlanabilir, işbirliğine açık ve izlenebilir bir şekilde yönetmesini sağlar. Git, metin tabanlı kod dosyalarını verimli biçimde sürümlendirmek için tasarlanmıştır ancak gigabayt veya terabayt büyüklüğündeki veri setleri ve model ağırlıkları için uygun değildir. DVC bu sorunu, büyük dosyaları uzak depolama sistemlerine (Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob, SSH sunucusu, SFTP veya yerel disk) yönlendirirken yalnızca hafif işaretçi dosyaları (.dvc uzantılı) Git deposuna ekleyerek çözer. Bu sayede Git deposu şişmeden tam veri ve model takibi yapılabilir. DVC'nin temel bileşeni pipeline sistemidir. Her veri işleme adımı (ham veri okuma, ön işleme, özellik çıkarımı, model eğitimi, değerlendirme) dvc.yaml dosyasında bağımlılıkları ve çıktılarıyla birlikte tanımlanır. DVC bu pipeline'ı yürütürken hangi adımların girdilerinde değişiklik olduğunu izler; değişmeyen adımlar önbellekten okunur ve yeniden çalıştırılmaz. Bu mekanizma, büyük ML projelerinde hesaplama süresini önemli ölçüde azaltır. Deney yönetimi açısından DVC Experiments, hiperparametre değişikliklerini birer Git commit gibi izler; farklı çalıştırmalar karşılaştırılabilir ve en iyi deney seçilerek ana dala birleştirilebilir. CI/CD entegrasyonu için GitHub Actions, GitLab CI ve diğer platformlarla doğrudan çalışır; bu sayede her kod değişikliğinde veriye dayalı testler otomatik tetiklenebilir. Python API'si ve komut satırı arayüzüne ek olarak DVC, VS Code eklentisi ve çeşitli IDE araçlarıyla da entegre çalışır. MLflow ile birlikte kullanıldığında deney takibi ve veri sürümleme birbirini tamamlar: MLflow metrik ve parametre kaydederken DVC hangi veri sürümüyle hangi modelin üretildiğini takip eder. Türkiye'de veri bilimi ekibi kuran kuruluşlar için DVC, hem kurulum kolaylığı hem de Git ekosistemiyle tam uyum nedeniyle tercih edilen ilk MLOps aracı olma eğilimindedir.

code_blocks

DVC (Data Version Control) (DVC — Veri Sürüm Kontrolü)

DVC (Data Version Control), büyük veri setlerini ve makine öğrenmesi model dosyalarını Git ile aynı iş akışında sürümlendirmeye olanak tanıyan açık kaynaklı bir MLOps aracıdır. Iterative tarafından 2017 yılında geliştirilen DVC, geliştiricilerin veri bilimi deneylerini tekrarlanabilir, işbirliğine açık ve izlenebilir bir şekilde yönetmesini sağlar. Git, metin tabanlı kod dosyalarını verimli biçimde sürümlendirmek için tasarlanmıştır ancak gigabayt veya terabayt büyüklüğündeki veri setleri ve model ağırlıkları için uygun değildir. DVC bu sorunu, büyük dosyaları uzak depolama sistemlerine (Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob, SSH sunucusu, SFTP veya yerel disk) yönlendirirken yalnızca hafif işaretçi dosyaları (.dvc uzantılı) Git deposuna ekleyerek çözer. Bu sayede Git deposu şişmeden tam veri ve model takibi yapılabilir. DVC'nin temel bileşeni pipeline sistemidir. Her veri işleme adımı (ham veri okuma, ön işleme, özellik çıkarımı, model eğitimi, değerlendirme) dvc.yaml dosyasında bağımlılıkları ve çıktılarıyla birlikte tanımlanır. DVC bu pipeline'ı yürütürken hangi adımların girdilerinde değişiklik olduğunu izler; değişmeyen adımlar önbellekten okunur ve yeniden çalıştırılmaz. Bu mekanizma, büyük ML projelerinde hesaplama süresini önemli ölçüde azaltır. Deney yönetimi açısından DVC Experiments, hiperparametre değişikliklerini birer Git commit gibi izler; farklı çalıştırmalar karşılaştırılabilir ve en iyi deney seçilerek ana dala birleştirilebilir. CI/CD entegrasyonu için GitHub Actions, GitLab CI ve diğer platformlarla doğrudan çalışır; bu sayede her kod değişikliğinde veriye dayalı testler otomatik tetiklenebilir. Python API'si ve komut satırı arayüzüne ek olarak DVC, VS Code eklentisi ve çeşitli IDE araçlarıyla da entegre çalışır. MLflow ile birlikte kullanıldığında deney takibi ve veri sürümleme birbirini tamamlar: MLflow metrik ve parametre kaydederken DVC hangi veri sürümüyle hangi modelin üretildiğini takip eder. Türkiye'de veri bilimi ekibi kuran kuruluşlar için DVC, hem kurulum kolaylığı hem de Git ekosistemiyle tam uyum nedeniyle tercih edilen ilk MLOps aracı olma eğilimindedir.

arrow_forward