在快速发展的技术世界中，不断寻找高效平台来简化 机器学习项目 是永恒的。不可否认，GitHub 为全球开发人员铺平了一条平坦的道路。但是，我们理解该领域多样性和创新的必要性。因此，我们为您带来了类似于 GitHub 的最佳替代方案，这些替代方案可以彻底改变您的机器学习项目方法。让我们深入研究其中一些提供强大特性和功能的平台，这些平台很容易给 GitHub 带来麻烦。
机器学习项目的热门 GitHub 替代方案
1. DVC （dvc.org）
数据版本控制 （DVC） 是一种强大的工具，可促进简化项目管理和协作。它的核心是通过与 Git 紧密集成来简化数据管理，从而能够细致地跟踪数据和模型的变化，类似于 Git 跟踪代码变体的方式。这促进了处理大型数据集的更有条理的方法，并带来了更高程度的可重复性，因为如果需要，团队成员可以毫不费力地回滚到以前的版本。
DVC 营造了一个协作环境，这对于 ML 项目的成功至关重要。它为数据处理制作了一个集中式框架，团队成员可以在其中方便地共享数据和建模工件，确保访问最新、最准确的数据集。该计划推动了更好的协作并加快了项目时间表，使所有团队成员保持一致并朝着统一目标努力。
主要特点
- 数据版本控制： 促进文件和数据集的跟踪和版本控制，包括与 Git 集成以实现统一的数据和代码版本历史记录。
- 管道管理： 允许数据管道定义和可视化，包括管理不同阶段之间的依赖关系，确保实验的可重复性。
- 实验管理： 提供用于跟踪实验的功能，包括记录、比较和可视化一段时间内的性能指标。
- 数据共享和协作： 通过各种远程存储解决方案支持数据共享，促进跨项目的协作和数据重用。
- 模型注册表： 支持不同模型的存储和版本控制，简化版本之间的切换以及将模型部署到生产环境。
- 兼容性和集成： DVC 与平台无关，可与流行的云服务很好地集成，以实现可扩展的存储和数据管理解决方案，从而在各种环境中促进更流畅的工作流程
DagsHub是机器学习的GitLab。它是一个集中式平台，用于托管和管理 ML 项目，包括代码、数据、模型、实验、注释等。DagsHub 为您的项目创建单一事实来源，使数据科学家、工程师、标记人员甚至非技术利益相关者能够在同一平台上进行协作。
DagsHub 执行 MLOps “繁琐的工作”，并使用存储库设置所有服务器，以进行数据版本控制、标记和试验跟踪。它建立在强大的开源工具（如Git，DVC，MLflow和Label Studio）之上，因此您不会重新发明轮子，而是使用商定的格式和工具。
主要特点
- 版本控制： 为代码、数据和模型提供版本控制，使跟踪更改和维护数据完整性更易于访问。
- 数据管理： DagsHub 数据引擎能够查询、可视化、注释和流式传输非结构化数据以进行 ML 训练
- 协作环境： 提供一个协作空间，让各个利益相关者可以有效地一起工作，促进透明度和团队合作。
- 实验跟踪： 用于试验跟踪和模型注册表的免费远程 MLflow 服务器。
- 与流行工具集成： 在流行的开源工具（如 Git、DVC、MLflow 和 Label Studio）之上构建。
- 代码审查： 促进代码审查流程，保持代码质量并促进协作开发。
- 数据可视化： 提供数据可视化工具，帮助更有效地分析数据，帮助做出明智的决策。
- 管道跟踪： 具有跟踪和管理数据管道的功能，有助于更顺利地执行项目。
- 项目管理工具： 提供有助于更有效地组织和管理项目的工具，跟踪里程碑和进度。
- 社区和网络： 一个社区空间，用户可以在其中与其他专业人士联系、共享知识和协作处理项目。
- 开源友好： 营造一个支持开源项目的环境，允许用户有效地共享和协作处理开源计划。
3. ML流 （mlflow.org）
简化工作流程并保持统一、可复制和可扩展的项目管理方法是取得成功的决定性因素 从本质上讲，MLflow 充当一个开源平台，可协调机器学习生命周期的各个阶段，包括模型的规划阶段、开发和部署，从而培养系统化和结构化的项目处理方法。
机器学习中的部署阶段通常是一个复杂的过程，充满了兼容性、可扩展性和可重现性挑战。MLflow 介入缓解这些挑战，提供结构化方法，使从业者能够无缝管理机器学习项目的端到端生命周期。其功能确保模型不仅使用最佳实践开发，而且还以可扩展和可复制的方式部署在各种平台上。这为项目生命周期带来了高度的统一性和连贯性，使有效地管理和扩展项目变得更加容易。
主要特点
- 跟踪： 用于记录和查询试验（包括代码版本、数据集和指标）的系统。
- 项目： 用于可重现运行的打包格式，允许您在 GitHub 上或通过其他平台与他人共享项目。
- 模型： 一种通用格式，用于将机器学习模型发送到各种部署工具，促进与生产环境的无缝集成。
- 注册表： 集中式模型存储，允许团队通过模型版本控制、注释和转换各个生命周期阶段进行协作。
- 可插拔： 它提供了一个可插拔的框架，支持添加扩展并与其他服务和平台集成，从而提高工作流程的灵活性和适应性。
- REST API： 提供 REST API，用于以编程方式访问 MLflow 服务，便于与现有系统和工作流轻松集成。
- 跨语言支持： 支持多种编程语言，包括 Python、R 和 Java，确保与不同开发环境的兼容性。
- 与现有 ML 库集成： 与现有 机器学习库无缝集成，无需进行大量更改即可更轻松地合并到现有工作流中。
- 社区贡献： 作为一个开源项目，它鼓励社区贡献，培育一个丰富的工具和扩展生态系统，进一步增强其功能。
4. GitLab （GitLab）
GitLab以全面的DevOps平台而闻名，还提供了一系列功能，可以显着提高ML项目的有效性。
GitLab 在促进 ML 项目增长方面的重要贡献之一是它提供了无缝协作。在 ML 项目中，数据科学家、开发人员和其他利益相关者之间的协作至关重要。凭借其直观的界面和工具，GitLab 促进了实时协作，使团队能够协同工作，分享见解和反馈，这有助于更快地做出决策和解决问题。通过充当将各种功能集成到单个用户界面中的统一平台，GitLab 可确保流畅和简化的工作流程，提高生产力并缩短上市时间。
主要特点
- 版本控制： GitLab 利用 Git 的强大功能，提供强大的版本控制功能，使团队能够细致地跟踪代码和数据中的更改。
- 协作平台： 通过合并请求、问题跟踪和 wiki 等功能促进无缝协作，营造协同工作环境。
- CI/CD： 提供全面的 CI/CD 工具，可自动执行 ML 生命周期的各个阶段（从开发到部署）。
- 自动化测试： 具有自动化测试工具，有助于对模型进行一致的评估，帮助及时识别和解决问题。
- Kubernetes 集成： 支持与 Kubernetes 的集成，有助于在生产环境中扩展部署 ML 模型。
- 安全性和合规性： 提供内置安全功能，帮助识别漏洞并确保符合法规标准。
- 工件管理： 提供工件管理工具，帮助有效地跟踪和管理不同版本的模型和数据集。
- 监控和分析： 具有监控和分析工具，可深入了解 ML 模型和工作流的性能。
- 可定制的工作流程： 允许自定义工作流，使团队能够根据项目的特定要求定制平台。
- 社区贡献和插件： 作为一个开源平台，它鼓励社区贡献，培育一个丰富的插件和扩展生态系统，以增强其功能。
如何将 GitHub 替代方案用于机器学习项目
存储库设置和管理
了解如何创建和管理存储库是利用机器学习项目的第一步 下面介绍了如何最大化存储库管理：
- 存储库初始化： 首先在任何 GitHub 替代方案上创建一个存储库。它是存储所有项目资产的基石。
- 自述文件： 始终包含自述文件。本文档作为指南，提供有关项目、设置步骤以及协作者应了解的任何相关详细信息的信息。
- 许可证： 向存储库添加许可证可确保其他人可以合法使用、复制和分发您的项目，从而培养协作精神。
分支机构管理
分支机构管理对于简化项目工作流程至关重要。它允许多个人同时处理一个项目而不会造成中断。以下是有效管理分支的方法：
- 创建分支： 为不同的特征或组件创建单独的分支。这种做法使主分支保持清洁，并促进项目的顺利进行。
- 合并分支： 分支上的工作完成后，将其与主分支合并以集成新功能或改进。
实现 CI/CD
在存储库中实施 CI/CD 可以自动执行多项任务，从而提高机器学习项目开发的效率和速度。让我们深入研究这些方面：
自动化工作流程
直接从存储库自动执行工作流。它促进了无缝集成和交付，这在不断发展的机器学习环境中至关重要。您可以在此列表中的大多数工具中找到它。
自动化测试
自动化测试 是 CI/CD 不可或缺的一部分。您可以通过可集成到存储库中的各种工具执行此操作。它允许您自动运行测试，确保代码的健壮性。
协作功能可提高工作效率
协作是机器学习项目成功的基石。我们列表中的工具提供了一系列功能，可促进协作、提高生产力和创新。
拉取请求
拉取请求是一种协作工具，允许团队成员在将更改集成到项目中之前查看和讨论更改。这确保了代码质量并促进了团队成员之间的知识共享。
代码审查
代码审查是协作过程的重要组成部分，可确保代码符合设定的标准并且没有错误。这些工具可以具有各种功能，包括内联评论和对话线程。
