Как использовать Make и Makefiles для оптимизации конвейера машинного обучения

Фон

Теперь ожидается, что специалисты по данным будут писать производственный код для развертывания своих алгоритмов машинного обучения. Поэтому нам необходимо знать о стандартах и ​​методах разработки программного обеспечения, чтобы обеспечить надежное и эффективное развертывание наших моделей. Одним из таких инструментов, очень хорошо известных в сообществе разработчиков, является make. Это мощная команда Linux, которая давно известна разработчикам, и в этой статье я хочу показать, как ее можно использовать для создания эффективных конвейеров машинного обучения.

Что такое сделать?

make — это терминальная команда/исполняемый файл, точно так же, как ls или cd, который есть в большинстве UNIX-подобных операционных систем, таких как MacOS и Linux.

Использование make состоит в том, чтобы упростить и разбить ваш рабочий процесс на логическую группу команд оболочки.

Он широко используется разработчиками, а также внедряется специалистами по обработке и анализу данных, поскольку упрощает конвейер машинного обучения и обеспечивает более надежное производственное развертывание.

Зачем делать науку о данных?

make — это мощный инструмент, который специалисты по данным должны использовать по следующим причинам:

  • Автоматизируйте настройку сред машинного обучения
  • Более четкая сквозная документация по конвейеру
  • Проще тестировать модели с разными параметрами
  • Очевидная структура и исполнение вашего проекта

Что такое Makefile?

Makefile - это в основном то, из чего считываются и выполняются команды make. Он состоит из трех компонентов:

  • Цели: это файлы, которые вы пытаетесь создать, или у вас естьPHONY цель, если вы просто выполняете команды.
  • Зависимости:исходные файлы, которые необходимо запустить перед выполнением этой цели.
  • Команда: Как написано на банке, это список шагов для создания цели.

Основной пример

Давайте рассмотрим очень простой пример, чтобы конкретизировать эту теорию.