「実践におけるバージョン管理：データ、MLモデル、およびコード」

「美容とファッションの世界における最新トレンド」

MLOpsにおけるバージョン管理のステップバイステップガイド

バージョン管理は重要な実践です！それがなければ、プロジェクトが整理されず、任意のポイントに戻ることが困難になります。重要なモデルの構成、重み、詳細なトレーニング結果、さらにはプロジェクト自体すらも失う可能性があります。コードが壊れるとチームメイトとの意見の不一致や衝突に陥り、効果的な協力が妨げられるかもしれません。この記事では、現場で最も一般的なツールを使用する実践的な例を通じて、バージョン管理の重要性について説明します。この記事の全コードは関連するリポジトリでアクセスできます。

目次:

· 1. 導入· 2. ツール· 3. プロジェクトの設定 ∘ 3.1. プロジェクトフォルダ ∘ 3.2. プロジェクト環境· 4. コードのバージョン管理· 5. データのバージョン管理 · 6. モデルのバージョン管理 · 結論

1. 導入

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バージョン管理は、ファイルまたは一連の設定の変更を時間の経過にわたって記録し、後で特定のバージョンを呼び出すためのバージョン管理システムを使用する実践です。MLOpsでは、バージョン管理は機械学習プロジェクトを開始する際に最初に考慮すべき主要な原則の1つと考えています。すべての利点を最大限に活用するために、バージョン管理はデータ、機械学習モデル（MLモデル）、およびコードを含むさまざまな機械学習ワークフローステップ全体に適用する必要があります。

なぜバージョン管理が必要なのか？コード、データ、モデルのバージョン管理を使用することで、プロジェクトの特定の状態を再現できるため、再現性（これも重要なMLOpsの原則です）が実現されます。また、変更を追跡および監視することにより、開発ライフサイクル全体で変更をキャプチャ、文書化、管理するための体系的アプローチを確立することもできます…。

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