العودة
Image of DVC – أفضل نظام تحكم في إصدارات البيانات والنماذج لأبحاث الذكاء الاصطناعي

DVC – أفضل نظام تحكم في إصدارات البيانات والنماذج لأبحاث الذكاء الاصطناعي

DVC (التحكم في إصدارات البيانات) هو الأداة المفتوحة المصدر الأساسية لباحثي الذكاء الاصطناعي ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى إدارة تعقيد مشاريع التعلم الآلي الحديثة. يتكامل بسلاسة مع Git لإصدار ليس فقط الكود، ولكن مجموعات البيانات الضخمة والنماذج المدربة ومقاييس التجارب. بمعاملة البيانات والنماذج كعناصر أساسية في عملية التحكم في الإصدارات، يحل DVC التحديات الحرجة للاستنساخ والتعاون وإدارة خطوط المعالجة في سير عمل التعلم الآلي. إنه الأساس لبناء أبحاث ذكاء اصطناعي قوية وقابلة للمشاركة وقابلة للاستنساخ.

زيارة الموقع

ما هو DVC (التحكم في إصدارات البيانات)؟

DVC هو نظام متخصص للتحكم في الإصدارات مفتوح المصدر، مصمم لمتطلبات فريدة في التعلم الآلي وعلوم البيانات. بينما يتفوق Git في إدارة الكود المصدري، فإنه يعاني مع الملفات الثنائية الضخمة النموذجية في مشاريع الذكاء الاصطناعي – مجموعات البيانات ذات السعة التيرابايت، والنماذج المُدرَّبة مسبقًا، ونتاجات التجارب. يحل DVC هذه المشكلة من خلال العمل كامتداد لـ Git. يقوم بتخزين بيانات وصفية خفيفة الوزن (ملفات `.dvc`) في مستودع Git الخاص بك مع دفع الملفات الضخمة الفعلية بكفاءة إلى التخزين البعيد مثل S3 أو GCS أو Azure Blob أو خوادم SSH. هذا ينشئ نظام تحكم موحد في الإصدارات حيث تسجل النقاط (commits) الحالة الدقيقة لكودك وبياناتك ونماذجك، مما يجعل أي تجربة قابلة للاستنساخ تمامًا.

الميزات الرئيسية لـ DVC لباحثي الذكاء الاصطناعي

Git للبيانات والنماذج

يوفر DVC أوامر تشبه Git (`dvc add`, `dvc push`, `dvc pull`) لإصدار مجموعات البيانات وملفات النماذج. ينشئ ملفات مؤشر صغيرة `.dvc` يتم تسجيلها في Git، مما يمكنك من تتبع التغييرات في بياناتك بنفس سير العمل الذي تستخدمه للكود، دون تضخيم مستودعك.

خطوط معالجة التعلم الآلي

حدد وقم بتشغيل خطوط معالجة متعددة المراحل قابلة للاستنساخ باستخدام `dvc run`. يتتبع DVC تلقائيًا التبعيات (الكود والبيانات) ومخرجات كل مرحلة. عند تغيير نص برمجي أو مجموعة بيانات، يعرف DVC بالضبط أي مراحل من خط المعالجة تحتاج إلى إعادة التنفيذ، مما يوفر ساعات من إعادة الحساب اليدوي.

إدارة التجارب وتتبع المقاييس

تتبع وقارن التجارب بسهولة. يمكن لـ DVC إصدار المقاييس والمعاملات (مثل المعاملات الفائقة) جنبًا إلى جنب مع كودك وبياناتك. استخدم `dvc exp` لتشغيل تكرارات تجارب متعددة، ومقارنة النتائج في جداول، والعودة فورًا إلى أفضل تكوين للنموذج أداءً أو استنساخه.

سجل البيانات والمشاركة

شارك وأعد استخدام مجموعات البيانات والنماذج عبر فريقك أو المجتمع. يسمح تكوين التخزين البعيد لـ DVC بإعداد سجلات بيانات مركزية. يمكن لأعضاء الفريق استخدام `dvc pull` لإحضار إصدار مجموعة البيانات المحدد المطلوب لعملهم، مما يضمن استخدام الجميع لبيانات متسقة وموثوقة الإصدار.

من يجب أن يستخدم DVC؟

DVC لا غنى عنه لأي محترف أو فريق يعمل في التعلم الآلي. إنه أداة أساسية لعلماء أبحاث الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى نشر أوراق بحثية قابلة للاستنساخ، ولمهندسي التعلم الآلي الذين يبنون نماذج للإنتاج ويجب عليهم تتبع كل منتج، ولفرق علم البيانات التي تتعاون على مجموعات بيانات مشتركة، ولمجموعات البحث الأكاديمي حيث يحتاج الطلاب والأساتذة إلى البناء على عمل بعضهم البعض القابل للتحقق. إذا كان عملك يتضمن تجارب تكرارية مع الكود والبيانات والنماذج، فإن DVC يجلب النظام والموثوقية الأساسيين.

تسعير DVC والنسخة المجانية

DVC هو أداة مفتوحة المصدر بالكامل (مرخصة تحت Apache 2.0) مع نسخة مجانية بالكامل لجميع وظائفها الأساسية. يمكنك تثبيته عبر `pip` واستخدامه محليًا أو داخل فريقك بدون أي تكلفة. تقدم الشركة المطورة لـ DVC، Iterative، منتجات تجارية تكميلية مثل CML (التعلم الآلي المستمر) و Studio (واجهة مستخدم ويب لإدارة مشاريع DVC) لتحسين CI/CD والتعاون، ولكن أداة DVC نفسها تظل مجانية ومفتوحة المصدر.

حالات الاستخدام الشائعة

الفوائد الرئيسية

الإيجابيات والسلبيات

الإيجابيات

  • تكامل سلس مع سير عمل Git الحالي، مما يقلل من منحنى التعلم
  • تصميم محايد للتخزين يعمل مع تخزين الكائنات السحابية (S3، GCS) أو الخوادم المحلية
  • مستقل عن اللغة وإطار العمل — يعمل مع PyTorch، TensorFlow، scikit-learn، أو أي أداة تعلم آلي
  • ميزة خط المعالجة القوية تؤتمت تتبع التبعيات وتوفر وقت حسابي كبير

السلبيات

  • أساسًا أداة سطر أوامر، مما قد يشكل حاجزًا للمستخدمين الذين يشعرون بالراحة حصريًا مع واجهات المستخدم الرسومية
  • الإعداد الأولي للتخزين البعيد وفهم مفهوم ملف `.dvc` يتطلب استثمارًا زمنيًا صغيرًا
  • أفضل الممارسات تتضمن دمجه مبكرًا في المشروع؛ إضافته إلى مشروع كبير وقائم مسبقًا يمكن أن يكون معقدًا

الأسئلة المتداولة

هل استخدام DVC مجاني؟

نعم، DVC مجاني بالكامل ومفتوح المصدر (مرخصة Apache 2.0). جميع ميزاته الأساسية لإصدار البيانات وإنشاء خطوط المعالجة وتتبع التجارب متاحة بدون أي تكلفة. تدفع فقط مقابل التخزين البعيد (مثل Amazon S3) الذي تختار استخدامه معه.

هل DVC بديل لـ Git؟

لا، DVC ليس بديلًا لـ Git — إنه امتداد قوي. تستخدم Git لإصدار كودك وملفات البيانات الوصفية لـ DVC. ثم يتعامل DVC مع إصدار ملفات البيانات والنماذج الضخمة التي لا يستطيع Git إدارتها بكفاءة، مما ينشئ نظام تحكم كامل في الإصدارات لمشاريع التعلم الآلي.

ما الفرق بين DVC و MLflow أو Weights & Biases؟

يركز DVC على إصدار وتنسيق خط المعالجة للبيانات الأساسية ومنتجات الكود. تتألق أدوات مثل MLflow و Weights & Biases في تتبع التجارب والتصور وسجل النماذج. إنها مكملة للغاية؛ تستخدم العديد من الفرق DVC لإدارة بياناتها وخطوط معالجتها، وMLflow/W&B لتتبع المقاييس وإدارة دورة حياة النموذج.

كيف يتعامل DVC مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا لجهازي المحلي؟

يدعم DVC الاستخراج الجزئي (`dvc fetch` و `dvc checkout`). يمكنك سحب ملفات أو أدلة محددة فقط من مجموعة بيانات كبيرة تحتاجها لعملك الحالي، دون تنزيل مجموعة البيانات التيرابايتية بأكملها إلى محرك الأقراص المحلي.

الخلاصة

لباحثي الذكاء الاصطناعي وممارسي التعلم الآلي، DVC هو أكثر من مجرد أداة — إنه ممارسة أساسية للعمل المهني والقابل للاستنساخ والتعاوني. من خلال حل المشكلة الحرجة لإصدار البيانات والنماذج التي لا يستطيع Git معالجتها بمفرده، فإنه يجلب أفضل ممارسات هندسة البرمجيات إلى دورة حياة التعلم الآلي. سواء كنت باحثًا منفردًا تهدف إلى استنساخ قابل للنشر أو جزءًا من فريق كبير يبني نماذج للإنتاج، فإن دمج DVC في سير عملك هو خطوة حاسمة نحو تطوير ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية وكفاءة وقابلية للتوسع. طبيعته القوية والمجانية والمفتوحة المصدر تجعله الخيار الأفضل بلا منازع للتحكم في الإصدارات في التعلم الآلي.