ابزارهایی برای تسهیل همکاری بین دانشمندان داده و توسعه دهندگان برنامه

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
به عنوان یک مدیر ارشد فنی یا یک مدیر مهندسی، اغلب با مشکلاتی مواجه می شوید که دانشمندان داده و توسعه دهندگان برنامه در یک صفحه نیستند. تخصص و متدولوژی منحصر به فرد آنها اغلب کار با یکدیگر را دشوار می کند و ابزارهای سنتی فقط می توانند این شکاف را پر کنند.

این دو گروه دارای طرز فکر و گردش کار متفاوتی هستند که می تواند منجر به کندی قابل توجهی شود، به خصوص هنگام عبور مدل ها بین آنها. دانشمندان داده آزمایش را در اولویت قرار می دهند، در حالی که توسعه دهندگان بر ایجاد کد تمیز و قابل نگهداری تمرکز می کنند. این عدم تطابق و استفاده از ابزارهای ناسازگار می تواند منجر به از هم گسیختگی فرآیندهای توسعه و اختلال در ارتباطات شود.

این مقاله مشکلات ناشی از رویکردها و مجموعه ابزارهای مختلفی که دانشمندان داده و توسعه دهندگان استفاده می کنند را مورد بحث قرار می دهد. بر اهمیت بهبود همکاری آنها تاکید می کند و ابزاری را معرفی می کند که به آنها کمک می کند کارآمدتر با هم کار کنند.

برای درک همکاری موثر آنها، اجازه دهید ابتدا تفاوت‌های کلیدی بین هر دو گروه و اینکه چه الزاماتی برای ابزارهایی که استفاده می‌کنند و اولویت‌بندی می‌کنند را بررسی می‌کنیم.

تفاوت بین Data Scientists و Application Developers

تیم شما ممکن است در هنگام رابطۀ دانشمندان داده و توسعه دهندگان برنامه با مشکلاتی مواجه شود که دلیل آن موارد زیر است:

رویکردهای مهندسی
گردش کار
مجموعه ابزار

دانشمندان داده
توسعه دهندگان برنامه

رویکردهای مهندسی
یک رویکرد پژوهش محور که نتایج و نوآوری را بر کیفیت کد و بهترین شیوه ها اولویت می دهد
یک رویکرد مهندسی که مشتاق کد تمیز، کارایی، قابلیت نگهداری و پایداری است

گردش کار
انعطاف پذیر، تکرار شونده، آزمون و خطا
ساختاریافته، خطی یا چابک/DevOps

مجموعه ابزار
آنها به محیط های تعاملی مانند نوت بوک های Jupyter نیاز دارند
آنها به یک محیط توسعه یکپارچه (IDEs) مانند ویژوال استودیو و intelliJ نیاز دارند.

رویکردهای مهندسیدانشمندان داده یک رویکرد تحقیقاتی را برای توسعه راه حل ها با استفاده از تکنیک های آماری و یادگیری ماشین اعمال می کنند. تخصص آنها در تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده های پیچیده، استخراج بینش های ارزشمند و ساخت مدل های پیش بینی است. این باعث می شود که آنها به سمت آزمایش و اکتشاف گرایش پیدا کنند و نوآوری را به پایبندی دقیق به کیفیت کد یا بهترین شیوه های توسعه نرم افزار ترجیح دهند.

از سوی دیگر، توسعه‌دهندگان یک رویکرد مهندسی نرم‌افزار را اتخاذ می‌کنند که بر طراحی، توسعه و نگهداری برنامه‌های کاربردی متناسب با نیازهای خاص کاربر تمرکز دارد. این باعث می شود که هنگام ساخت برنامه ها، نوشتن کدهای تمیز، کارآمد و قابل نگهداری را در اولویت قرار دهند.

بر اساس این رویکردهای مختلف، می توانید ببینید که چگونه تیم شما اغلب اولویت های متضادی دارد. دانشمندان داده نتایج را بر کد پاک، مستندات دقیق یا آزمایش‌های دقیق اولویت می‌دهند، در حالی که توسعه‌دهندگان دقیق و منظم هستند.

گردش کاردانشمندان داده در طول توسعه مدل خود از یک رویکرد انعطاف پذیر و تکرار شونده استقبال می کنند. آنها از یک فرآیند آزمون و خطا از ترکیب تغییرات داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین برای کشف بینش از داده ها و تولید مناسب ترین مدل استفاده می کنند. در نتیجه، آنها از شیوه های استاندارد اسکریپت، آزمایش و اشکال زدایی در توسعه خود استفاده نمی کنند.

توسعه‌دهندگان برای توسعه برنامه‌ها از یک جریان کاری ساختاریافته‌تر و خطی‌تر پیروی می‌کنند. آنها نرم افزار را بر اساس الزامات سخت طراحی و توسعه می دهند، سپس برای اطمینان از کیفیت و استاندارد آزمایش می کنند. آنها همچنین با پایبندی به متدولوژی های ساختارمندتر مانند Agile یا DevOps بر ثبات و عملکرد تأکید دارند.

به همین دلیل، انتقال مدل‌ها از مرحله آزمایشی به تولید اغلب به یک گلوگاه مهم تبدیل می‌شود که منجر به عدم ارتباط، تأخیر و ناامیدی برای همه افراد درگیر می‌شود. این عدم تطابق در گردش کار شما را به این فکر می‌اندازد که چگونه می‌توانید این شکاف را پر کنید و خط لوله یادگیری ماشین خود را ساده کنید.

مجموعه ابزاردانشمندان داده به مجموعه ابزارهایی نیاز دارند که از آزمایش فعال، نمونه سازی سریع و توسعه مدل پشتیبانی کند. این نیاز باعث می شود که آنها در یک محیط تعاملی مانند نوت بوک های Jupyter کار کنند. با این حال، ساختار توسعه انعطاف‌پذیر نوت‌بوک‌ها آن‌ها را برای اشتراک‌گذاری کد یا اعتبارسنجی دارایی‌های مرتبط با یک مدل غیرعملی می‌سازد.

ابزارهای توسعه دهنده برای توسعه و ادغام نرم افزار طراحی شده اند. بنابراین، آنها به IDE های قوی مانند Visual Studio یا IntelliJ متکی هستند که ویژگی های کدنویسی پیشرفته، اشکال زدایی و مدیریت پروژه را ارائه می دهند.

تفاوت بین الزامات مجموعه ابزار هر گروه مانع از یکپارچه شدن و کارکرد یکپارچه ابزارهای آنها می شود. ابزارهای سنتی آنها برای تطبیق با گردش کار و رویکرد مهندسی منحصر به فرد آنها طراحی شده اند و استفاده کارآمد از ابزارهای سنتی یکدیگر را چالش برانگیز می کند. بیایید اصطکاک هایی را که دانشمندان داده یا توسعه دهندگان هنگام همکاری با این ابزارهای سنتی با آن مواجه می شوند، برجسته کنیم.

سیستم های کنترل نسخه (VCS): توسعه‌دهندگان شما به سیستم‌های کنترل نسخه وابسته هستند تا بتوانند تغییرات کدی را که در IDE ایجاد می‌کنند، ردیابی، مدیریت و به اشتراک بگذارند. VCS، مانند Git، به چندین توسعه‌دهنده اجازه می‌دهد تا همزمان با ردیابی نسخه‌های مختلف تغییرات خود، کار کنند. رفع اختلاف کدها را آسان‌تر می‌کند و بازگشت به نسخه‌های قبلی را فعال می‌کند.

با این حال، برای دانشمندان داده غیرعملی است که از Git برای مدیریت و به اشتراک گذاری نسخه های مختلف مدل ها و مصنوعات مدل خود با توسعه دهندگان استفاده کنند. این مدل‌ها نرم‌افزارهای پیچیده‌ای در کد باینری هستند و Git نمی‌تواند تفاوت‌های بین نسخه‌های فایل‌های مدل باینری را نشان دهد و ردیابی هر گونه تغییر را دشوار می‌کند. Git همچنین نمی تواند داده های بزرگ و اندازه فایل مدل مورد نیاز دانشمندان داده شما را مدیریت کند.

پلتفرم های تخصصی ML: پلتفرم‌های تخصصی ML ابزارها و خدمات جامعی را ارائه می‌دهند که به دانشمندان داده امکان توسعه مدل‌ها را می‌دهد. این پلتفرم‌ها اغلب یک محیط توسعه از پیش پیکربندی شده (نوت‌بوک‌های مبتنی بر ابر) را در اختیار آنها قرار می‌دهند، که دردسر راه‌اندازی و پیکربندی دستی را از بین می‌برد. آنها دانشمندان داده را قادر می سازند تا آزمایش ها، مدل ها و نسخه های مصنوع خود را از یک مکان به اشتراک بگذارند و مدیریت کنند.

توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های دانشمند داده را از پلتفرم مستقر کنند، اما پلتفرم آن‌ها را قادر نمی‌سازد تا نسخه‌های مدل و دارایی‌های مدل را به گونه‌ای مدیریت کنند که با جریان کارشان سازگار باشد.

ظروف:کانتینرهایی مانند Docker در ایجاد محیط های سازگار برای اجرای کدها می درخشند و استقرار را قابل کنترل تر و قابل اعتمادتر می کنند. این امر باعث می شود تا Docker برای توسعه دهندگان مناسب باشد تا برنامه های خود را به سرعت بسته بندی و گسترش دهند. کانتینرها همچنین برای بسته بندی و استقرار مدل ها مناسب هستند اما نه دارایی های مدل، که به اشکال زدایی یا اصلاح مدل ها کمک می کند. بنابراین، توسعه دهندگان می توانند برای ردیابی مصنوعات مدل پس از استقرار تلاش کنند.

تیم های شما هر چه زمان بیشتری را صرف مبارزه با این ناسازگاری کنند، زمان کمتری را صرف ایجاد راه حل برای مشتریان شما می کنند. به همین دلیل است که همکاری یکپارچه بین دانشمندان داده و توسعه دهندگان بسیار مهم است.

همکاری را با یک ابزار یکپارچه ساده کنید

اطلاعات مخفی شده، داشتن دیدی جامع از پیشرفت پروژه و شناسایی مشکلات احتمالی در مراحل اولیه را برای دانشمندان داده و توسعه دهندگان برنامه دشوار می کند. به عنوان مثال، انتقال مدل با استفاده از ابزارهای جداگانه اغلب نیازمند انتقال دستی و ترجمه بین سیستم های مختلف است. این امر فضایی را برای دستکاری مدل و از دست دادن بینش ارزشمند در مورد دودمان مدل باقی می گذارد.

یک ابزار یکپارچه، مشکلات این فرآیند مستعد خطا را کاهش می دهد و ثبات را در طول مراحل توسعه و استقرار مدل تضمین می کند. ابزارهای یکپارچه MLOps، مانند KitOps، Kubeflow، و MetaFlow، راه‌های مختلفی را برای تیم شما فراهم می‌کنند تا بر روی یک پلتفرم بدون دخالت دستی کار کنند.

KitOps یک ابزار متن باز MLOps است که به دانشمندان داده و توسعه دهندگان یک بسته مشترک از طریق ModelKits ارائه می دهد، جایی که آنها می توانند به همان اطلاعات دسترسی داشته باشند، پیشرفت توسعه را در زمان واقعی ردیابی کنند و به طور مؤثرتری همکاری کنند. آنها می توانند از این بسته در طول ایجاد، توسعه و استقرار مدل استفاده کنند. این بسته به آنها کمک می کند تا با استفاده از ابزارهای سنتی موجود، گردش کار خود را یکپارچه کنند.

این ModelKit با ابزارهای توسعه استانداردی که قبلاً استفاده می‌کردند، سازگار هستند و اطمینان می‌دهند که می‌توانند با هم کار کنند، از آزمایش تا استقرار برنامه. دانشمندان و توسعه دهندگان داده می توانند مدل های ML، مجموعه داده ها، کدها، دارایی های مدل و نیازمندی ها را به طور موثر بسته بندی و نسخه کنند.

ModelKitها همچنین موانع رایجی را که باعث کندی توسعه یا ایجاد خطر می‌شوند، از جمله مسائل مربوط به کنترل نسخه، قابلیت اطمینان مدل، تفاوت‌های گردش کار و غیره را حذف می‌کنند.

از یک ابزار ایده آل چه انتظاری باید داشت

برخی از ویژگی های کلیدی که یک ابزار همکاری عالی برای هر سازمان ML می سازد عبارتند از:

سیستم برچسب گذاری قابل اعتمادیک ابزار قابل اعتماد باید اطمینان حاصل کند که مدل‌ها و دارایی‌های مدل تیم شما معتبر، دستکاری نشده و قابل ردیابی باقی می‌مانند و خطر تغییرات غیرمجاز را در طول چرخه عمر توسعه نرم‌افزار کاهش می‌دهد. این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا با اطمینان خاطر مدل‌های توسعه‌یافته توسط دانشمندان داده را به کار گیرند و بدانند که با مصنوعات دقیق و تأیید شده کار می‌کنند.

ویژگی‌های KitOps به‌عنوان یک مصنوع OCI و سیستم برچسب‌گذاری آن در نسخه‌های ModelKit شما خط و نسب ایجاد می‌کند و منشأ و تکامل مصنوعات ModelKit شما (یعنی مدل‌ها و دارایی‌های مدل) را ایجاد می‌کند. این سیستم از ذخیره‌سازی غیرقابل تغییر و آدرس‌دهی محتوا استفاده می‌کند که اجازه نمی‌دهد دو ModelKit نسخه محتوای یکسانی داشته باشند. این بدان معناست که نسخه جدید ModelKit تنها زمانی ذخیره می شود که محتوای آن تغییر کند. بنابراین، بسته بندی ModelKit ها با محتویات یکسان و برچسب های مختلف، تنها منجر به یک ModelKit می شود.

این سیستم برچسب‌گذاری شانس دانشمندان داده شما را از داشتن ModelKit با دارایی‌های مدل و مدل یکسان حذف می‌کند. همچنین چالش منشأ مدل را برای توسعه دهندگان در هنگام بازیابی و استقرار مدل های خاص و دارایی های مدل تسهیل می کند.

نسخه سازی همگام شده KitOps به دانشمندان داده شما این امکان را می‌دهد که مدل‌ها و دارایی‌های مدل خود (یعنی داده‌ها، کد، پیکربندی‌ها، و غیره) را هنگام بسته‌بندی ModelKit خود به طور همزمان نسخه کنند. این ویژگی تضمین می‌کند که مدل‌های ModelKit و دارایی‌های مدل آن‌ها سازگار هستند. توسعه‌دهندگان شما می‌توانند با اطمینان، مدل‌های خاص دانشمندان داده و دارایی‌های مدل را بدون نگرانی در مورد اختلاط، بازیابی و استقرار دهند.

بسته توسعه یکپارچهModelKits می‌تواند داده‌ها، کدها و مدل‌ها را به عنوان یک واحد واحد ذخیره کند – یک بسته توسعه یکپارچه. با یک بسته یکپارچه مانند ModelKit، دانشمندان داده و توسعه دهندگان شما نیازی به کار و ارتباط در سیلوها ندارند. آن‌ها می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشینی را از ModelKit توسعه، ادغام، آزمایش و استقرار دهند.

دانشمندان داده شما می توانند این بسته یکپارچه شامل مدل ها و مصنوعات مرتبط با توسعه دهندگان را به اشتراک بگذارند، که سپس می توانند به طور یکپارچه آنها را در برنامه ها ادغام کنند و از عملکردها، الزامات یا وابستگی های مدل ML مطمئن شوند.

قالب بسته استاندارد یک ابزار ایده آل باید از فرمت های استاندارد OCI برای اطمینان از سازگاری با خطوط لوله DevOps/MLOps موجود پیروی کند. KitOps بسته بندی ModelKits را با رعایت استاندارد OCI انجام می دهد و آن را با همه کانتینرها سازگار می کند. بنابراین، دانشمندان داده شما می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین، داده‌ها، وابستگی‌ها و دارایی‌های مدل خود را بسته‌بندی کرده و در رجیستری‌های کانتینر تیم ذخیره کنند. سپس توسعه دهندگان شما می توانند به راحتی این ظروف استاندارد شده را بکشند و با اطمینان آنها را در برنامه های خود ادغام کنند.

قالب بسته بندی استاندارد OCI به دانشمندان و توسعه دهندگان داده شما امکان می دهد به استفاده از زیرساخت های موجود ادامه دهند. این یک جریان کاری یکپارچه را ترویج می کند که در آن هر دو تیم می توانند به طور مستقل کار کنند و در عین حال به طور یکپارچه مشارکت های خود را بدون مشکلات سازگاری یا تکرارپذیری یکپارچه کنند.

رابط CLIابزارها و گردش‌های کاری CLI برای توسعه سریع و کنترل دقیق که هم تیم‌های علم داده و هم تیم‌های توسعه برنامه به آن نیاز دارند، ضروری هستند. KitOps یک رابط CLI – KitCLI – برای ایجاد، مدیریت و استقرار ModelKit ها ارائه می دهد. این امر الزامات فنی استفاده از KitOps را ساده می کند و استفاده از آن را برای دانشمندان داده و توسعه دهندگان شما آسان می کند.

به عنوان یک ابزار مبتنی بر CLI، دانشمندان و توسعه‌دهندگان داده شما می‌توانند از دستورات CLI، دسترسی از راه دور و عملکردهای عیب‌یابی آن برای خودکارسازی وظایف، ساده‌سازی جریان‌های کاری و فعال کردن تعامل کارآمد با داده‌ها، مدل‌ها و کد استفاده کنند.

ابزارهای مختلف AI/ML مشترک چگونه با هم مقایسه می شوند؟

در مقایسه با سایر ابزارهای مشترک مانند Git و Docker، KitOps راهی موثر برای بسته بندی، نسخه و به اشتراک گذاری دارایی های پروژه هوش مصنوعی فراتر از دانشمند داده شما ارائه می دهد. این امر مدیریت و توزیع مدل‌های هوش مصنوعی و منابع مرتبط را آسان‌تر می‌کند. در اینجا چند روش مقایسه KitOps با این ابزارهای دیگر آورده شده است:

Git در مقابل KitOps

Git در مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری با فایل‌های کوچک متعدد برتری دارد، اما با اشیاء باینری بزرگ که برای AI/ML حیاتی هستند، مانند مدل‌های سریالی و مجموعه داده‌ها، مبارزه می‌کند. ذخیره کد توسعه مدل در ModelKits همگام سازی با نوت بوک های Jupyter، مدل های سریالی و مجموعه داده ها را در طول توسعه تضمین می کند.

شاخص
KitOps
Git

هدف اولیه
بسته بندی نسخه شده برای پروژه های AI/ML
کنترل نسخه برای کد منبع

محتوا
مدل‌ها، مجموعه‌های داده، کد، ابرداده، مصنوعات و پیکربندی‌ها
کد منبع، فایل های متنی و تنظیمات

ادغام
با رجیستری های موجود کار می کند، از OCI پشتیبانی می کند

با ابزارهای CI/CD، GitHub، GitLab ادغام می شود

کاربران را هدف قرار دهید
دانشمندان داده، DevOps، تیم های توسعه نرم افزار
هر کسی که با کد کار می کند

نسخه سازی
نسخه سازی داخلی برای دارایی های هوش مصنوعی
کنترل نسخه برای فایل ها

امنیت
بسته های تغییرناپذیر با ردیابی منشأ
حفاظت از شعبه، امضای تعهد

راحتی در استفاده
دستورات ساده برای بسته بندی و باز کردن بسته بندی
دستورات Git (افزودن، متعهد شدن، فشار دادن، کشیدن)

همکاری
تمام دارایی های هوش مصنوعی را برای استفاده تیمی بسته بندی می کند
درخواست های انشعاب، ادغام و کشش

سازگاری
سازگار با ابزارهای مختلف MLOps و DevOps
با محیط های مختلف کدنویسی و CI/CD کار می کند

Docker در مقابل KitOps

Docker یک بسته سازگار را برای اجرا و استقرار مدل ها فعال می کند. KitOps در ایجاد یک بسته یکپارچه برای توسعه و استقرار مدل برتری دارد و یکپارچگی روان در جریان های کاری استقرار موجود را تضمین می کند.

شاخص
KitOps
داکر

هدف اولیه
بسته بندی نسخه شده برای پروژه های AI/ML
Containerization و استقرار برنامه های کاربردی

محتوا
مدل ها، مجموعه داده ها، کد، ابرداده
باینری های برنامه، کتابخانه ها، تنظیمات

استانداردها
از OCI، JSON، YAML، TAR استفاده می کند
از OCI، Dockerfile استفاده می کند

کاربران را هدف قرار دهید
دانشمندان داده، DevOps، تیم های کاربردی
توسعه دهندگان، DevOps

نسخه سازی
نسخه سازی داخلی برای دارایی های هوش مصنوعی
پشتیبانی از نسخه سازی از طریق تگ های تصویر

امنیت
بسته های تغییرناپذیر با ردیابی منشأ
امضای تصویر و اسکن آسیب پذیری

راحتی در استفاده
دستورات ساده برای بسته بندی و باز کردن بسته بندی
دستورات آشنای Docker CLI

سازگاری
سازگار با ابزارهای مختلف MLOps و DevOps
پشتیبانی گسترده از پلتفرم ها و ابزارهای مختلف

Jupyter Notebook در مقابل KitOps

نوت بوک های Jupyter برای توسعه مدل ها عالی هستند. با این حال، آنها برای مدیریت دولتی و نسخه سازی به کمک نیاز دارند. برای رفع این مشکل، می‌توانید نوت‌بوک‌هایی را به ModelKit اضافه کنید تا نسخه‌سازی و اشتراک‌گذاری مؤثر را فعال کنید. این به دانشمند داده شما اجازه می‌دهد تا به استفاده از نوت‌بوک‌ها ادامه دهد و در عین حال به تیم‌های توسعه نرم‌افزار اجازه می‌دهد تا به مدل‌های مربوطه دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند.

شاخص
KitOps
نوت بوک ژوپیتر

امنیت
بسته های تغییرناپذیر با ردیابی منشأ
ویژگی های امنیتی داخلی محدود

نسخه سازی
نسخه سازی داخلی برای دارایی های هوش مصنوعی
کنترل نسخه محدود (Git را می توان استفاده کرد)

هدف اولیه
بسته بندی نسخه شده برای پروژه های AI/ML
محیط توسعه تعاملی برای دانشمندان داده

استانداردها
از OCI، JSON، YAML، TAR استفاده می کند
از JSON برای ذخیره سازی نوت بوک استفاده می کند

همکاری
تمام دارایی های هوش مصنوعی را برای استفاده تیمی بسته بندی می کند
ویژگی های مشترک از طریق JupyterHub

همکاری موثر بین دانشمندان داده و توسعه دهندگان نرم افزار برای توسعه موفق نرم افزار ML حیاتی است. با این حال، تفاوت در ابزارها، طرز فکر و گردش کار اغلب باید مورد توجه قرار گیرد. در حالی که ابزارهایی مانند Git، Docker و Jupyter Notebooks برخی از ویژگی‌های همکاری را ارائه می‌دهند، اما محدودیت‌هایی در مدیریت دارایی‌های AI/ML دارند. KitOps این شکاف را با ارائه یک پلتفرم واحد برای بسته‌بندی، نسخه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی پر می‌کند و همکاری را روان‌تر می‌کند.

اگر در مورد روان‌تر کردن همکاری برای تیم خود با KitOps سؤالی دارید، با ما در Discord گفتگو کنید. ادغام KitOps به تیم شما امکان می دهد بهره وری را حفظ کند، استقرار را ساده کند و از کنترل نسخه ثابت در طول چرخه عمر پروژه اطمینان حاصل کند.