普通的源代码管理工具（Git等）不能很好地处理大型文件，而且Git- lfs之类的附加组件也不适合ML项目。...就如我们先前讨论的一样，使用Git或其他SCM（源代码管理系统）来存储机器学习项目中使用的数据文件是不切实际的。 一些库提供了API来简化远程存储上的文件处理，并管理向远程存储上传或获取文件。...这种方式有效地将数据与对应SCM源码管理库中的代码和配置文件的commit提交版本关联起来。此外，MLFLow API有多种实现语言，并不局限于 Python语言。 DVC采用的则是另一种方式。...DVC使用了“DVC缓存目录”来存储每个文件的多个实例。文件实例通过总和校验码进行索引，并使用reflinks或symlinks链接到workspace。...当用户请求DVC重新执行管道时，它只执行有变化的那部分。输入文件没有变化的情况，DVC可以节省大量模型训练任务所需要的时间。 所有的执行都使用常规命令行，不需要设置服务器。
使用自动度量跟踪来导航，而不是使用纸张和铅笔。 DVC被设计成保持分支像Git一样简单和快速-无论数据文件大小如何。除了一流的市民指标和ML管道，这意味着一个项目有更干净的结构。...DVC在Git中引入了轻量级管道作为一级公民机制。它们与语言无关，并将多个步骤连接到一个DAG中。这些管道用于消除代码进入生产过程中的摩擦。...特性： Git兼容 DVC运行在任何Git存储库之上，并与任何标准Git服务器或提供者（GitHub、GitLab等）兼容。数据文件内容可以由网络可访问存储或任何支持的云解决方案共享。...ML管道框架 DVC有一种内置的方式，可以将ML步骤连接到DAG中，并端到端地运行整个管道。DVC处理中间结果的缓存，如果输入数据或代码相同，则不会再次运行步骤。...语言与框架不可知论 无论使用哪种编程语言或库，或者代码是如何构造的，可再现性和管道都基于输入和输出文件或目录。
根据GitHub高级机器学习工程师Tiferet Gazit的说法，GitHub去年进行分析和手工整理，创建了一个由300标签名称组成的列表，这些名称被流行的开源库使用。...在检测并删除重复的问题之后，还进行了多次培训、验证，最终测试集被跨存储库分离以防止类似内容的数据泄漏，GitHub只使用经过预处理和去噪的问题标题和主体来训练人工智能系统，以确保它在问题打开后立即检测到正确的问题...来自非存档公共存储库的开放问题，至少有一个来自于策划标签列表的标签，根据它们标签的相关性，给出一个置信度评分。在存储库级别，所有检测到的问题主要根据它们的置信度评分进行排序。...数据采集、培训和推理管道每天都在运行，使用预定的工作流程来确保结果保持“新鲜”和“相关”。...将来，GitHub打算向它的存储库建议添加更好的信号，并为维护人员和测试人员提供一种机制，以在他们的存储库中批准或删除基于AI的建议。
DVC 可以精准记录时间点和使用的文件 DVC 的核心是为存储和版本控制大文件而优化的数据存储（DVC 缓存）。团队可以选择将哪些文件存储在 SCM（如 Git）中，哪些存储在 DVC 中。...这些都会产生 MD5 哈希值，并且随着文件更改，MD5 哈希值将发生变化，更改后的数据文件的新实例将存储在 DVC 缓存中。 DVC 文件被检入 SCM 管理（Git）存储库。...当存入 SCM 存储库时，每个 DVC 文件都会使用每个文件的新校验和来更新（如果适用）。因此，使用 DVC 可以精确地重新创建每个提交的数据集，团队也可以精确地重新创建项目的每个开发步骤。...退一步讲，我们要明确这些是更大型工作流中的单个步骤，或者在 DVC 中称之为管道的步骤。...借助 DVC，机器学习研究团队可以确保他们的数据、配置和代码全部同步。它是一个易于使用的系统，可以有效地管理共享数据存储库和 SCM 系统（如 Git），以存储配置和代码。 ?
今天，我们就以PostgreSQL数据库为例，介绍如何使用DO块或存储过程来实现脚本的幂等性。 什么是幂等性？ 在计算机科学中，幂等性是一个重要的概念。...然而，存储过程和DO块也有一些重要的区别： 存储过程是有名称的，并且可以接受参数。这意味着你可以多次调用同一个存储过程，而且每次调用时，可以使用不同的参数。 存储过程在定义之后，会被保存在数据库中。...这意味着你可以在多个查询或者会话中调用同一个存储过程。而DO块中的代码在执行之后，就会被丢弃，不会被保存在数据库中。 存储过程可以返回结果，这意味着你可以使用存储过程来查询数据，或者计算一些值。...结论 在编写数据库初始化脚本时，通过合理使用PostgreSQL中的DO块或存储过程，我们可以有效地实现脚本的幂等性，这对于系统升级和数据库的维护来说，是非常重要和有用的。...希望这篇文章能够帮助到在使用PostgreSQL的你，或者激发你对其他数据库中类似功能的探索。
方案中伴随提供以下四个功能属性： 1. 机器学习模型需要具备可扩展性(scalability)、安全性(security)、可用性(availability)和几乎无限的存储空间； 2....首先，准备好项目文件夹，安装好工具(按图索骥，一步一步的抄就行了) 然后把dvc连接上数据集和模型组件所在的后端数据库(以AWS S3为例)。...咱们可以看到： “真实”的模型存储在位置： .dvc/cache/40 模型元数据 model.h5.dvc 记录了它到底在哪儿 ?...第二步，咱们把它推送到后端存储来保持模型 dvc push model.h5.dvc 在AWS s3中， 偶们阔以查看是否我们严格的遵循了模型元数据的指令来存储模型（看不懂？么事么事，下面有图） ?...第三步，使用git来保存模型元数据 模型元数据可以把我们引向存储在后端的真实模型对象。为了避免丢失，我们应该使用git把它添加到版本控制中。 使用"git tag"来记录模型版本。
配置Git忽略文件 配置原因 忽略掉与项目实际功能无关，不参与服务器部署运行的文件，能屏蔽IDE工具之间的差异 0-配置忽略文件.jpg 配置方法 创建忽略规则文件 .ignore文件 推荐命名git.ignore...jpg 添加文件到暂存区 创建一个测试文件 12-新建测试文件.jpg 方法一 右击pom.xml文件，选择Git->Add 11-添加暂存区.jpg 方法二 右击项目目录，选择Git->Add，实现项目中未添加的文件全部添加到暂存区...13-添加暂存区.jpg 提交目录 右击项目目录，选择Git->Commit Directory 14-提交目录.jpg 编辑提交信息，选择提交 15-提交本地库.jpg 提交成功之后，文件名都变成了白色...创建分支.jpg 输入分支名 22-创建分支.jpg 切换分支 点击右下角master，单击要切换的分支，选择Checkout进行切换 23-切换分支.jpg 合并分支 正常合并 修改hotfix分支中的...test文件内容，并提交至本地库 修改完成之后切换回master分支 选择需要合并的分支，点击Merge into Current进行合并 24-正常合并.jpg 冲突合并 修改两个分支的同一文件的同一位置
在优秀的Python库中之一的MLFlow库是我最喜欢的。...然后，DVC将这些轻量级的文件作为原始重文件的占位符进行管理。DVC处理大型数据集和模型组件，git处理directory.dvc中的元数据。他们形成了完美的组合。...MLFlow 中不可行） 最好的部分是，上述所有功能都可以通过Jupyter直接使用。...使用他们开发的新颖的基于置信度的效果估计算法（Confidence-Based Performance Estimation，）和其他一些鲁棒的统计实验，他们可以检测生产环境中的效果下降或无声的模型失效...您还可以用pyproject.toml配置文件配置你的python项目，Poetry将负责虚拟环境，使用简单的命令构建存储库并将其发布到PyPI。
通常，在使用DevOps时，每次Git提交都会触发软件包的自动创建，这些软件包可以仅使用版本控制中的信息就可以部署到任何环境中。...MLOps: 代码和数据版本化 3.1 Git风格的数据版本 由Dmitry Petrov开发的DVC，提供了一种对云存储中的文件/对象进行版本控制的开源工具，该工具使用Git来存储有关文件和reflink...事务性数据湖还允许客户端仅读取给定时间点以来数据集中的变更，从而可以开启增量特征工程，即仅针对最近一小时或一天中变更的数据计算特征。 4....特征存储还使用的其他数据库包括Cassandra，S3和Kafka，以及自定义键值存储。 4.1....可以使用流应用程序每隔几秒钟实时更新在线特征存储中的特征，而批处理特征可以每小时，每天，每周或每月更新。 在实践中，特征管道是数据管道，该管道的输出是经过清理、验证和特征化的数据。
为一个项目贡献代码非常简单：首先点击项目站点的“fork”的按钮，然后将代码检出并将修改加入到刚才分出的代码库中，最后通过内建的“pull request”机制向项目负责人申请代码合并。...2、两种方式 在使用studio开发的项目过程中有时候我们想将项目发布到github上，以前都是用一种比较麻烦的方式（cmd）进行提交，最近发现studio其实是自带这种功能的，终于可以摆脱命令行了。...如果你是第一次提交该项目会出现如下对话框，提示你这是一个新的存储库（repo），可以自定义repo的名字，和添加描述。 ?...填写 commit message 后点击Commit按钮，有可能会出现如下警告，忽略它点击Commit ? 再次右击- Git- Repository- Push,如下图所示 ?...（2） 如果你的项目中某个类进行了修改需要重新提交； 右击该类- Git-Add以后的步骤和新增类的操作一样 5、下载并在as中打开以及更新github项目 （1）下载并在as中打开github项目如图
随着实验和项目规模的不断扩大，特别是在大中型企业中，越来越多的模型需要进行有效管理，上图展示了在谷歌中人工智能相关的存储库正在呈指数级增长。...机器学习从业者需要一种高效的方法来存储、检索和利用模型版本、超参数和性能指标等细节。 一个好的工具应该能够存储模型元数据和实验细节（如配置、流程和执行实验的意图）。...可见性： 可见性是指使用者可以轻松查看共享的模型细节，可三以看到模型在开发和生产中的表现如何？使用哪个数据和指标优化模型参数？哪些超参数产生的模型更好？好的可见性能够方便查询模型生成的整个流程。...与平台无关 工具应该与任何基础设施、工具或库无缝集成并协同工作。 代替Git的机器学习实验工具 虽然Git不是机器学习管道和解决方案的完美工具，但下面分享了一些工具可以满足需求。...DVC DVC通过版本化模型、数据集和中间文件来支持机器学习项目版本控制，它是在Git存储库之上工作，并将机器学习项目与Git工作流连接起来。
在深度学习中可视化模型的训练过程有助于我们分析模型的状态。可视化训练过程的库很多，我们将一些常用的库集成到 MMCV 中方便用户使用。在 MMCV 中使用这些库只需简单配置。...在本文中将介绍这些库以及它们在 MMCV 中的使用方法。...使用 在 OpenMMLab codebase 中 使用 TensorBoard 只需一行配置，举 MMClassification 为例： - 安装 MMClassification - 安装 TensorBoard.../doc/dvclive 介绍 Dvclive 是一个用于追踪机器学习模型训练过程的开源 Python 库。...如果你只需要记录基本的实验数据，但是对于大规模数据的版本管理有比较高的需求，那么推荐你使用 DVC。
用一种监督学习算法和Python流行的scikit-learn库，我们使用标注好的数据训练了预测模型，并且将这个模型整合到一个已经被部署到云端的简单web应用中。图2展示了整个大致的流程。 ?...在图5中，我们突出了不同的源代码，数据和模型组件，展示了如何为销售预测问题构建ML pipeline。数据的输入，中间训练和验证数据集以及输出模型可能是大文件，我们不希望将其存储在源控制存储库中。...它为Git提供了类似的语义，也解决了一些特定于ML的问题： 它有多个后端插件，用于在源控件存储库之外的外部存储上获取和存储大文件; 它可以跟踪这些文件的版本，允许我们在数据更改时重新训练我们的模型; 它跟踪用于执行...一旦找到合适的模型，我们就会将其视为需要进行版本化并部署到生产中的组件。我们可以通过使用DVC的dvc push和dvc pull命令从外部存储器发布和获取它。...我们在本文中使用的示例应用程序和代码可以在我们的Github存储库中找到，并作为我们在各种会议与客户在为期半天的研讨中展示的基本样例。我们将继续发展关于如何实现CD4ML的想法。
使用容器的数据卷： 数据卷（data volume，注：位置在/var/lib/docker/volumes）是容器可以访问，但是位置不在root文件系统中的一个目录。...为了能让容器之间可以共享数据，Docker让“卷”（volume）可以绕过Docker镜像的层叠机制。容器中所有对镜像的改变全部都直接存储。...:v1 docker run –d –name dvc2 mymod/dvc:v1 以下命令将创建并启动一个新的容器（也是基于mymod/dvc: v1镜像）但是挂载dvc1的数据卷，并使用cp...命令拷贝容器dvc1中的数据到宿主机（host）上。...cp –a –T /host/dvc1_files /var/www/html 新建的容器将宿主机的/var/tmp目录以只读的形式映射到dvc2容器的/host目录中，同时加载dvc2容器的所有数据卷
第二类研究针对低延迟情景，并限制网络仅使用时间上的先前帧作为参考。例如，Lu等人。DVC提出了一种端到端的深度视频压缩模型，该模型可共同学习运动估计，运动压缩，运动补偿和残差压缩函数[15]。...在该模型中，仅使用前一帧进行运动补偿，这可能无法充分利用视频帧中的时间相关性。Rippel等人。提出了另一种视频压缩模型，它保持一个潜在的状态来存储先前帧的信息[19]。...在这篇论文中，针对低延迟情景，作者提出一种端到端的学习视频压缩方案。关键思想是使用前面的多个帧作为参考。与只使用一个参考帧的DVC相比，使用的多个参考帧将预测提高了两倍。...他们的模型直接压缩运动信息，并且仅使用前一帧作为运动补偿的参考。Rippel等人提出通过保持一个潜在状态来利用多个参考帧的信息[19]。由于隐态的存在，其模型难以训练，且对传输误差敏感。...此外，还比较了几种最先进的视频压缩方法，包括Wu-ECCV2018[32]和DVC[15]。据我们所知，在基于学习的低延迟模式中，DVC[15]报告了PSNR的最佳压缩性能。 B.7.
但是，如果你希望同步你的云存储和你的 GitHub 项目代码库，还需要进行一些额外的人工操作。...因此，我们选择了最自然的集成方案，其中组合了 Git 平台的最佳特性以及其它云存储选择的优势：数据版本控制（DVC，https://dvc.org/。...DVC 是一款命令行工具，其带有的子命令与 Git 子命令非常类似。设置好 Git 平台与云存储之后，你可以运行 DVC 的 add 和 push 命令，在云存储中以文件或文件夹的形式保存不同的版本。...同时，你还可以通过 DVC 文件的引用功能在你的 Git 项目代码库中跟踪较大的数据文件。DVC 的一大优势是仅需要少量类 Git 的命令，让你不至于与已有的 Git 工作流程脱节。...使用还在快速演进的工具 在我们的生产系统中，我们往往使用的是更老版本代码库的修改版；如果这个代码库正在快速演进，我们可能很难将新的改进整合到生产系统中。
MLOps旨在解决机器学习项目在开发、测试、部署和监控过程中的复杂性和挑战，以确保机器学习模型的生命周期管理能够高效、可靠和可扩展。MLOps的关键组成部分：1....**模型部署（Model Deployment）**： - 将训练好的模型部署到生产环境中，供最终用户使用。6....**持续集成/持续部署（CI/CD）**： - 通过自动化流程，确保代码的更改能够快速且安全地集成到现有系统中，并部署到生产环境。7....- **规模化**：随着模型数量的增加，如何有效管理和部署大量模型。### MLOps的工具和平台：- **数据管道工具**：如Apache Airflow、Luigi。...- **模型存储和管理工具**：如MLflow、DVC（Data Version Control）。- **持续集成/持续部署（CI/CD）工具**：如Jenkins、GitLab CI。
由于 DVC 是基于 Git 的，因此对于软件开发人员来说，DVC 无疑是一个备感熟悉的环境，他们可以很容易地将以往的工程实践应用于数据科学生态中。...DVC 可以与任何类型的存储进行集成（包含但不限于 AWS S3、Google Cloud Storage、MinIO 和 Google Drive）。...然而，随着数据集变得越来越大，基于文件系统的快照可能会变得特别昂贵。当底层数据发生快速变化时，DVC 借由其良好的版本化存储特性可以追踪一段时间内的模型漂移。...我们的团队已经成功地将 DVC 应用于像 Delta Lake 这样的数据存储格式，利用它优化了写入时复制（COW）的版本控制。...我们的团队发现在使用 Kubernetes 的过程中，ESO 让我们可以使用统一的存储来管理整个项目的密钥，从而方便了密钥的使用。
但直到看到了一个 AHK 版本实现的设置工具通过代码发现，其实实现方法是通过 nvapi.dll 动态库导出的一个查询函数地址的方法，将指定接口导出来执行具体业务。...然后依次获取显示器句柄、获取当前显示器数字振动值、设置数字振动值的函数地址，他们的声明分别对应如下： // 查询在 nvapi.dll 中函数的地址方法函数声明 typedef int*(*NvAPI_QueryInterface_t..., *PNV_DISPLAY_DVC_INFO_EX; 2）获取各个接口地址 我们首先 Load nvapi.dll 然后得到 nvapi_QueryInterface 方法的地址，然后通过 nvapi_QueryInterface...dll 中的对应地址，这些是写死的，如下所示： enum NvAPIs { _NvAPI_Initialize = 0x150E828, _NvAPI_EnumNvidiaDisplayHandle...这样处理后就可以使用了。代码参考地址：https://github.com/nmgwddj/nvapi-example Post Views: 6 相关
忽略文件配置：添加.gitignore文件 文件 .gitignore 的格式规范如下： 所有空行或者以 ＃ 开头的行都会被 Git 忽略。 可以使用标准的 glob 模式匹配。...轻量标签: 很像一个不会改变的分支 - 它只是一个特定提交的引用。它本质上是将提交校验和存储到一个文件中 - 没有保存任何其他信息。 附注标签是存储在 Git 数据库中的一个完整对象。...这样每个提交只包含相关的更改。 git stash -p # 默认情况下，当存储时，不包括未跟踪的文件。 为了更改该行为并包含这些文件，您需要使用-u参数。...还有-a（-all）可以完全存储未跟踪和忽略的文件，这可能是您通常不需要的东西。...远程操作 远程仓库是指托管在因特网或其他网络中的你的项目的版本库。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
