tl;dr ArtiVC работает молниеносно. Недавно мы выпустили ArtiVC , наше централизованное решение для управления версиями файлов, специально разработанное для больших файлов. После публикации релиза на Reddit и в других местах постоянно возникал один вопрос: Как ArtiVC работает в тестах по сравнению с другими решениями? . Чтобы ответить на этот вопрос, мы сравнили скорость ArtiVC с тремя другими популярными инструментами для передачи и хранения данных — AWS CLI, Rclone и DVC. Полный..

Данные стали новым исходным кодом, и нам нужен способ управлять ими. Данные стали новым исходным кодом, и нам нужен способ управлять ими. Данные настолько важны, что многие ведущие специалисты в области искусственного интеллекта настаивают на том, чтобы данные были в центре рабочего процесса машинного обучения . В течение многих лет код был в центре разработки программного обеспечения. И мы разработали потрясающие инструменты и процессы для создания отличного программного..

Комплексный подход к отслеживанию ваших данных — менее 5 минут! Введение Инженеры-программисты в основном используют Git, потому что это хороший способ управления версиями исходного кода. С другой стороны, специалисты по машинному обучению могут легко столкнуться с его ограничениями, поскольку в большинстве проектов используются не только разные версии исходного кода, но и разные версии данных и моделей. Без правильного инструмента отслеживание того, какие данные использовались для..

ОГЛАВЛЕНИЕ Введение Что такое управление версиями? Контроль версий в проектах машинного обучения Управление версиями данных с помощью DVC Введение Каждый разработчик машинного обучения (ML) знает, насколько важны данные для успеха проектов ML. Изменение данных, пусть даже незначительное, может радикально изменить результат. Вот почему так важно отслеживать все, что происходит с данными. То, о чем мы говорим, называется версией данных . Что такое версионирование?..

Контроль версий данных - это развивающаяся область, необходимая для более быстрой реализации итераций машинного обучения и для отслеживания изменений в данных и моделях. Введение Жизненный цикл проекта машинного обучения отличается от обычного жизненного цикла программного обеспечения, где нет большой зависимости от данных, тогда как в машинном обучении каждая модель зависит от базовых данных, и модель ведет себя по-разному при изменении данных. Проще говоря - изменения данных..