Como versionar arquivos grandes?

Com o DVC, versionar grandes volumes de dados nunca foi tão simples

Vimos no mês passado a importância de se versionar código e exploramos o GitLab, uma plataforma para desenvolvimento e colaboração (ver post), e seus principais comandos (ver post).

Porém, se você trabalha com dados ou inteligência artificial, provavelmente já se deparou com desafios relacionados ao versionamento de dados e modelos de IA.

Muitas vezes, o processo de gerenciar mudanças em grandes volumes de dados ou manter a integridade dos modelos é complicado, mas o DVC (Data Version Control) surge como uma solução poderosa para esses problemas.

DVC é uma ferramenta de código aberto (Github) que oferece uma maneira eficiente e simples de versionar dados e modelos, além de automatizar o processo de pipeline de dados.

Essa ferramenta é especialmente útil em ambientes colaborativos, pois permite que você compartilhe e controle versões de dados de maneira eficaz, assim como o Git faz com o código.

Por Que Usar o DVC?

Embora Git seja uma ferramenta fantástica para versionar código, ela não é ideal para grandes volumes de dados, como conjuntos de dados de treinamento ou modelos de machine learning, por várias razões:

• Limitações de Armazenamento: Git não lida bem com arquivos grandes e binários, pois os mantém no repositório, o que aumenta o tamanho do repositório e dificulta a gestão de versões.

• Desempenho: A cada modificação em um grande arquivo de dados, o Git armazena uma nova cópia do arquivo completo, o que pode tornar o processo muito lento e ineficiente.

O DVC fornece uma solução especializada para versionamento desses dados, permitindo que você versionifique grandes arquivos de dados e modelos sem sobrecarregar o repositório Git.

Principais Benefícios do DVC

1. Versionamento de Dados com Facilidade: Semelhante ao Git, o DVC permite que você versionifique grandes conjuntos de dados, mantendo o controle sobre alterações sem perder o histórico. Isso ajuda a evitar erros e facilita o trabalho em equipe.

2. Reprodutibilidade de Experimentos: O DVC facilita a reprodutibilidade de experimentos, uma prática fundamental na ciência de dados e no desenvolvimento de IA. Com ele, você pode facilmente compartilhar o estado de seu projeto, garantir que os outros repliquem os mesmos resultados e acompanhar as mudanças ao longo do tempo.

3. Integração com Git: O DVC integra-se ao Git, o que significa que você pode continuar usando as ferramentas que já conhece enquanto gerencia dados e modelos. Ele funciona de forma simples e intuitiva, sem a necessidade de aprender algo completamente novo.

4. Automatização e Pipelines de Dados: O DVC não só ajuda no versionamento de dados, mas também oferece uma maneira de criar pipelines de dados que automatizam tarefas repetitivas e otimizam fluxos de trabalho.

5. Trabalho Colaborativo: O DVC facilita o trabalho em equipe, permitindo que várias pessoas colaborem em um mesmo projeto sem problemas de versão ou integridade dos dados. Ele mantém os dados centralizados e acessíveis a todos, permitindo a colaboração sem complicações.

DVC x Git

DVC foi criado para complementar o Git, introduzindo o conceito de versionamento de dados. Isso permite o controle de grandes arquivos que não devem ser armazenados diretamente em um repositório Git, mas que ainda precisam ser rastreados e versionados. Ele aproveita os recursos do Git para gerenciar diferentes versões de dados, pipelines de dados e experimentos.

Embora o DVC funcione bem com o Git, não é obrigatório usá-lo junto. O DVC pode operar de forma independente, exceto para funcionalidades relacionadas ao versionamento.

DVC Não Substitui o Git!

O DVC utiliza metaarquivos como dvc.yaml e arquivos .dvc, que atuam como referências para versionar dados e pipelines de machine learning. Esses arquivos acompanham as mudanças nos seus dados e podem ser colocados sob controle de versão no Git.

Assim, o Git atua como um proxy para os dados reais, que são armazenados em cache fora do Git.

Comandos Similares ao Git

O DVC oferece comandos que lembram os comandos do Git, como:

• dvc init – Inicializa um repositório DVC.

• dvc add – Adiciona arquivos grandes ao controle do DVC.

• dvc checkout – Restaura arquivos versionados com o DVC.

• dvc push – Envia dados para um armazenamento remoto.

Esses comandos interagem com o repositório Git, se você estiver usando um, mas o Git não é necessário para usar o DVC. O DVC, portanto, expande as funcionalidades do Git, mas mantém seu foco principal no controle eficiente de dados e experimentos.

A integração do DVC com o Git torna o gerenciamento de dados e código mais eficiente e colaborativo!

Como Usar o DVC?

1. Instale o DVC

A primeira etapa é instalar o DVC. Isso pode ser feito facilmente com o seguinte comando:

pip install dvc

2. Inicialize o Repositório

Depois de instalar, crie um repositório DVC no seu projeto com:

dvc init

Para usar o DVC junto com o git, no mesmo diretório execute:

git init

3. Versionamento de Dados

Para começar a versionar dados, basta usar o comando dvc add:

dvc add <seu_arquivo>

4. Commitando as Mudanças

Após adicionar os dados com o DVC, você precisa adicionar os arquivos modificados ao Git e fazer um commit, assim como faria com o código:

git add .  # Adiciona os arquivos de dados e de controle do DVC
git commit -m "Adicionando dados ao projeto"

# Adiciona o arquivo DVC no git e atualiza .gitignore
git add <seu_arquivo>.dvc .gitignore 

5. Armazenando Dados em um Repositório Remoto

Para compartilhar seus dados e modelos, você pode usar um armazenamento remoto, como S3, Google Drive, ou outros serviços. Configure um repositório remoto com o comando:

dvc remote add -d myremote <URL_do_armazenamento>
dvc push  # Envia os dados para o repositório remoto

6. Trabalhando com Dados de Forma Colaborativa

Quando outra pessoa do seu time precisar acessar os dados, ela pode simplesmente usar o comando dvc pull para baixar os dados do repositório remoto:

dvc pull  # Baixa os dados para o repositório local

7. Automatizando Pipelines com DVC

Além do versionamento de dados, o DVC também permite criar pipelines automatizados para seu fluxo de trabalho. Isso é útil para processar dados, treinar modelos e fazer ajustes automaticamente. Para definir um pipeline, você pode usar o comando dvc run:

dvc run -n treino_modelo -d dados -o modelo python treino.py

Isso cria um pipeline que executa o script treino.py, usando os dados como entrada e gerando um modelo como saída.

Conclusão

O DVC pode ser uma ferramenta poderosa para toda(o)s que trabalham com dados e IA, tornando a gestão de projetos mais eficiente, colaborativa e reprodutível.

Ao integrar o DVC ao seu fluxo de trabalho, você pode se concentrar no que realmente importa: inovar e criar soluções que transformem o mundo da tecnologia.

Se você ainda não começou a usar o DVC, este é o momento perfeito para explorar seu potencial e otimizar seu trabalho.

Vamos seguir aprendendo e crescendo na área de tecnologia!