Système de gestion des versions des données

Lancement open source de DataChain

• DataChain propose une nouvelle manière de gérer les données non structurées.
• Il permet de gérer les fichiers image, audio, vidéo et texte dans un dépôt, et d’organiser les processus de modélisation ML en workflows reproductibles.
• Il fournit des fonctions de gestion des versions des données et des modèles pour l’ère de la GenAI.

Principales fonctionnalités de DataChain

• Les jeux de données annotés peuvent être explorés et étendus grâce à des embeddings personnalisés, à l’étiquetage automatique et à des fonctions de réduction des biais.
• Il permet de relier les sources de données et le code en pipelines, de suivre les expériences et d’enregistrer les modèles.
• Il fonctionne selon les principes du GitOps.

Intégration de DataChain avec DVC

• Il permet de construire les jeux de données nécessaires sans modifier les sources de données.
• Il crée des pipelines reliant jeux de données versionnés, code et modèles afin de suivre efficacement les expériences.
• Il permet de suivre les expériences via Git et de construire des pipelines reproductibles de bout en bout.

Récapitulatif de GN⁺

• DataChain est utile pour organiser efficacement la gestion des données non structurées et les processus de modélisation ML.
• En s’appuyant sur les principes du GitOps, il prend en charge la gestion des versions des sources de données et du code, ce qui facilite le suivi des expériences et l’enregistrement des modèles.
• Les jeux de données peuvent être étendus grâce à des embeddings personnalisés et à l’étiquetage automatique, ce qui le rend adapté au traitement de données à grande échelle.
• Parmi les autres projets offrant des fonctionnalités similaires, MLflow et Pachyderm sont recommandés.