text: 模型的版本控制是什么？我们为什么需要？我们如何实现？
  版本控制在任何软件开发环境中都很重要，在AI/ML中更是如此。在 ML 中，开发过程非常复杂。它包括大量数据、多个模型的测试、参数的优化、特征的调整等等。
  如果我们希望研究可复现，就需要适当的版本控制工具来管理和跟踪上述所有内容。因此，在本文中，我们将探讨机器学习中的版本控制是什么，为什么需要它以及如何实现它。
  版本控制是跟踪和管理软件随时间变化的过程。无论是构建应用还是 ML 模型，都需要跟踪软件团队成员所做的每次修改，以修复错误并避免冲突。
  为此，我们可以使用版本控制框架。开发框架是为了跟踪每个参与者的每个单独更改，并将其保存在一种特殊的数据库中,我们可以在其中识别差异并帮助防止合并时并发工作中发生冲突。
  机器学习开发过程包括大量迭代工作，开发人员在更改超参数、代码和数据的同时寻找性能最佳的模型。请务必保留这些更改的历史记录，以跟踪相对于参数的模型性能，这样可以节省重新训练模型以进行试验的时间。
  机器学习的版本控制由三个部分组成：
  有建模代码，也有实现代码。建模代码用于实现模型，实现代码用于推理。它们确实也可以用不同的编程语言写，但这可能会使维护所有代码和依赖项变得更加困难。
  有元数据，即有关数据和模型的信息。然后是实际数据，即用于训练和运行模型的数据集。元数据可以在不更改数据的情况下更改，版本控制应将数据链接到相应的元。
  模型将上述所有模型参数和超参数连接起来。
  使用模型版本控制系统时，我们将获得很多好处：
  有两种类型的 ML 版本控制：
  分布式版本控制系统 （DVCS） 是一种版本控制方式，其中完整的代码库可在开发人员的计算机上本地使用，包括历史记录。这使开发人员能够在本地合并和创建分支，而无需连接到远程服务器或任何网络。这些系统的一个例子是 Git。
  使用此方法进行模型开发的优点是可以在计算机上独立工作，而无需联机，也不依赖于单个服务器进行备份。这对于训练和项目仍然很小时很有用。但是，当项目存储库变得更大时，这将需要一个大存储来将所有历史记录和所有分支数据保存在开发人员计算机上，这就是引入另一种集中式版本控制方法的原因。
  集中式版本控制系统 （CVCS） 是另一种版本控制方式，开发人员必须从包含所有文件和文件历史记录的单个集中式服务器检出存储库。
  这些系统可以轻松地在一个地方控制完整的代码库，并且每个人都知道发生的任何更改。但是，如果出现中心服务器连接问题，它可能会很慢，而且将所有备份放在一个地方是有风险的。
  当您的模型足够成熟并用作产品的一部分时，可以使用此方式。您有不同的团队处理许多功能和更改，您不需要在开发人员计算机上拥有所有代码，并且您希望降低合并和更改的复杂性。
  此外，CVCS 减少了开发所需的存储大小，因为您只有一台服务器包含所有代码更改，开发人员只需要一个版本的系统即可在本地工作。
  在模型开发过程中，开发人员会遇到一些问题：
  为了回答这些问题，您需要跟踪在模型开发过程中所做的更改，这些更改提出了需要版本控制的问题。
  回答这个问题取决于您处于模型开发的哪个步骤。让我们看看每个开发步骤中需要对哪些内容进行版本控制。
  首先，您需要决定使用哪种算法。您可能需要尝试多种算法并比较性能。每个选定的算法都应有自己的版本控制，以单独跟踪更改并选择性能最佳的模型。
  在编写模型或对模型进行性能更改时，应跟踪更改以了解导致性能更改的原因。
  这可以通过为每个模型使用不同的存储库来实现。这样，您可以并行测试多个模型，并在模型之间做一些隔离。
  跟踪用于训练的超参数。您可以为每个超参数创建不同的分支来对其进行优化，并跟踪每个超参数更改时的模型性能。
  训练的参数也应与模型代码和超参数一起进行版本控制，以确保相同训练权重的可重现性，甚至在恢复到此版本时节省重新训练模型所需的时间。
  若要使用版本控制系统实现此目的，需要为要更改的每个功能、参数和超参数创建一个分支。这使您能够一次使用一个更改来执行分析，并在一个存储库中维护与同一模型相关的所有更改。
  评估是指开发人员使用维持或测试集来检查模型在从未见过的数据上的执行情况。保留和性能结果应保存在版本控制系统中，以及每个步骤的性能矩阵记录。如模型训练部分所述，选择最适合需求的参数后，我们需要将更改合并到集成分支并在此分支上运行评估。
  模型验证：
  模型验证是验证模型在实际数据上是否按预期执行的过程。在此步骤中，您必须跟踪每个验证结果，并在模型生存期内跟踪模型的性能。哪些模型更改提高了模型的性能？如果要比较不同的模型，则应跟踪用于评估不同模型的验证矩阵。要实现这一点，在评估集成分支的性能之后，可以在主分支上执行模型验证，您可以在主分支中合并已评估的更改，对其执行验证，并将符合客户规范的变更集标记为可供部署的版本。
  模型部署：
  准备好部署模型后，应跟踪部署的版本以及每个版本中的更改。这将使您能够在开始时在主分支上部署最新版本时进行分阶段部署，同时仍开发和改进模型。如果模型在部署中无法恢复到以前的工作版本，这也将为您提供所需的容错能力。
  最后，使用模型版本控制可以帮助 ML 工程师了解模型中发生了哪些更改、研究人员更新了哪些功能以及功能是如何更改的。了解已完成的操作以及如何完成可能会影响将多个功能集成在一起时的部署速度和简单性。
  为了总结上一节中提到的内容，实现模型版本控制的步骤如下：
  星鲸（starwhale）的开源客户端集成了以上的步骤，方便用户进行模型的版本控制
  版本控制是模型开发过程中和事后维护里非常重要的步骤。它必须支持跨多个版本的协作、历史记录保存和性能监控。可能现在你的模型开发还在基于手动，原始的进行管理，但当业务变得复杂，需要多人协作的时候，一个合适的版本控制工具就变得非常重要了。
  如果使用星鲸客户端（SWCLI）进行版本控制的时候遇到什么问题，欢迎来私信交流