開發機器學習應用程式是一個複雜的過程，涉及處理大量資料、測試多個機器學習模型、參數最佳化、特徵調整等步驟。
這就是為什麼版本控制在機器學習環境中至關重要。
如果您希望實驗和數據可重現
則需要使用正確的版本控制工具，使您能夠追蹤上面列出的所有方面。
我們已經討論了ML 資料版本控制的主題。但是 ML 模型版本控制又如何呢？繼續閱讀以了解它是什麼以及可以使用哪些工具來版本化模型。
什麼是模型版本控制？
模型版本控制是追蹤和控制隨時間變化的軟體變更的過程。無論您是開發應用程式還是 ML 模型，您都必須追蹤團隊成員所做的每項更改，以修復錯誤並避免分歧。
版本控制框架可以幫助您實現這一目標。創建框架是為了追蹤每個貢獻者所做的每個單獨更改，並將其保存在獨特類型的資料庫中，使您能夠在合併時發現差異並防止並發工作中的衝突。
模型版本控制的好處
機器學習開發過程是高度迭代的，開發人員在調整超參數、程式碼和資料的同時尋求最佳效能的模型。保留這些修改的記錄 紐西蘭 WhatsApp 號碼數據 以追蹤模型相對於參數的性能至關重要，從而節省重新訓練模型進行實驗所花費的時間。
使用模型版本控制系統具有許多優點：
合作
如果您是獨立研究人員，則可能不需要版本控制。但是，當您與團隊合作進行大型專案時，如果沒有適當的版本控制系統，協作就會變得極其困難。
再現性
透過捕捉完整機器學習過程
的快照，您可以複製相同的輸出，包括經過訓練的權重，從而節省重新訓練和測試的時間。
復原能力
進行更新時，模型可能會損壞。版本控 斯洛維尼亞的運輸公司越來越關注永續發展 制系統提供更改日誌，當您的模型損壞並且您需要回滾更改以返回穩定版本時，這可能很有用。
依賴監控
這需要追蹤資料集的多個版
本（訓練、評估和開發）並調整模型超參數和參數值。版本控制可讓您在不同的分支或儲存庫上測試多個模型，修改模型參數和超參數，並追蹤每次變更的準確性。
型號更新
模型開發不是單步進行，而是 馬來西亞數據 循環進行。版本控制可讓您控制發布哪些版本，同時繼續開發未來的版本。
那麼，如何對模型進行版本控制呢？
這個問題的答案取決於您在模型開發過程中所處的階段。讓我們檢查一下每個開發階段需要進行版本控制的內容。
選擇演算法
要選擇模型，首先決定要使用
的演算法。您可能需要測試不只一種演算法並比較它們的結果。每個演算法都應該有自己的版本，以獨立追蹤更改並選擇性能最佳的模型。
做出性能改變
在建立模型或進行效能修改時，您應該追蹤變更以了解效能變化的原因。這可以透過為每個模型指定單獨的儲存庫來實現。它允許您並行測試多個模型，同時在它們之間提供隔離。