DataOps 中为何使用 Git 提升数据与算法团队开发协作效率
DataOps中贯穿始终的是提高协作效率，DataOps中数据协作和管理的重要性引申出今天要讲的主角Git，Git的强大的版本控制和协作功能成为数据科学家和工程师必不可少的工具之一，全球数千万的研发同学都在使用Git来进行开发协作，Git可以更好的帮助团队更好地管理数据管道中的流程代码和配置文件
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最近 ChatGPT 大火，带热了一波大模型产品的热潮，各大公司纷纷推出或打算推出自己的大模型产品。作为上一波 AI 浪潮的亲历者，最近也是很振奋，一直希望 AI 能智能化完成深似海的数据治理，把广大的数据从业者从繁冗的数据业务中解救出来。大家也知道是一家做 的开源商业化公司。或许有些伙伴对 DataOps 的概念还有些许陌生，这里先简要科普一下：DataOps 是敏捷的数据管理方法，它是通过流程自动化、标准化、协作和监控，加速数据协作处理的整个流程，提高数据质量和数据安全，从而更好地管理和利用数据资源，带来更高的效益和更好的业务表现。DataOps 鼓励数据团队之间的协作和知识共享，促进数据团队、算法团队和业务团队之间的沟通和协作(据 OpenAI 公开视频说他们公司花了 2 年时间才让算法和工程团队能在一起协作)，从而培养出更好的数据 & AI 驱动的决策思维。DataOps 可以帮助企业更好地适应快速变化的业务需求，它强调流程的敏捷性和可扩展性，可以更快地响应业务的变化和需求的变化，提高企业的竞争力和灵活性。除此之外，DataOps 可以加强数据安全和合规性，它强调数据的可追溯性，可以让企业更好地管理和控制数据的访问和使用，确保数据的安全性和合规性，避免数据泄露和违规使用的风险。在 AI 和机器学习领域，数据是训练和测试模型的基础，数据的质量和处理方式对大模型的性能和准确性有着至关重要的影响。来认识一下 DataOps 对大模型的具体意义：大模型需要大量的数据进行训练，这些数据往往来源很多样化，可能是多个数据源和多个格式，因此需要通过数据协作和共享，将数据整合起来，以便进行模型训练和优化。DataOps可以通过建立数据管道等机制，来方便数据的协作和共享，从而提高大模型的训练效率和准确性。DataOps 可以帮助企业实现训练数据的质量管理，确保数据的可靠性、一致性和完整性。通过 DataOps，可以使用标准化的工具和流程来自动监控数据的质量，发现和解决数据质量问题，并为数据清洗、转换和整合提供可重复性的流程。DataOps 可以帮助机构确保数据安全和合规性。通过标准化的流程和监控，可以确保数据的安全和保密，同时遵守法规和行业标准。此外，DataOps 还可以帮助机构识别和解决数据风险，保护企业和客户的利益。大模型的开发和管理需要算法团队和工程团队的协作，DataOps 可以帮助企业管理大模型的整个生命周期，从模型的开发和测试到部署和维护。通过标准化的流程和工具，可以确保模型开发和测试的可重复性和一致性，并管理模型的版本控制和部署。这有助于机构更好地管理和利用机器学习模型，提高模型的性能和可靠性。实现模型的自动化部署、监控和维护，提高模型的运行效率和稳定性，减少运维成本和风险。
此外，大模型也需要不断进行优化和更新，以适应不断变化的数据和需求。DataOps 可以通过建立工作流更新机制，来方便团队成员进行模型的迭代和更新，提高模型的准确性和性能，从而不断推动业务的发展和创新。这样说完你是不是也意识到 DataOps 的价值了呢？是的，DataOps 正在变得越来越重要。DataOps 中贯穿始终的是提高协作效率，DataOps中数据协作和管理的重要性引申出今天要讲的主角 — Git，Git 的强大的版本控制和协作功能成为数据科学家和工程师必不可少的工具之一，全球数千万的研发同学都在使用 Git 来进行开发协作，Git 可以更好的帮助团队更好地管理数据管道中的流程代码和配置文件。在本文中，我也将分享如何使用 Git 提高 DataOps 的效率，大体有以下几个方面：
使用 Git 将代码和配置文件纳入版本控制是一个明智的决定。在 数据 和 AI 项目中，数据加工或算法训练的代码和配置文件通常会随着时间而不断变化。使用 Git 可以跟踪每个文件的更改，保证代码和配置文件的版本控制。这使得团队成员可以方便地查看以前的版本，了解代码的历史和变化，并在需要时回溯到以前的版本。在 DataOps 中，将代码和配置文件纳入 Git 版本控制特别重要，因为它们直接影响训练迭代的执行和输出。在 DataOps 中使用 Git 分支可以使开发变得更加高效。使用分支可以让团队成员在独立的分支上进行开发，而不会影响主分支上的代码。这使得团队成员可以更自由地尝试新的实验和更改，而不会破坏主要的代码库。当开发完成后，分支可以合并回主分支中。这种方式使得多人同时开发不同功能变得更加容易。将自动化部署与 Git 集成可以大大提高 DataOps 的效率。使用 Git 钩子（Git hooks）可以部署代码和配置文件。例如，当某个团队成员将代码推送到主分支时，可以自动部署代码到生产环境中并进行自动化测试。这消除了手动部署代码的需要并且可以大大减少开发与运维同学的交互时间。Git 是一个协作工具。它使得多人协作变得更加容易。在 DataOps 中，使用 Git 协作可以使得多人同时处理相同的 Pipeline 变得更加容易。团队成员可以使用 Git 协作来交流和审查彼此的更改，并提供反馈。这可以大大提高代码质量和团队的效率。编写有意义的 Git 提交信息可以大大提高 DataOps 的效率。在提交代码时，务必编写清晰、简洁和有意义的提交信息。这使得其他团队成员可以更好地理解代码的更改，可以更快地回溯到以前的版本，以便恢复错误的更改。在提交信息中包含详细的说明和解释是一个好的实践。讲了 Git 的存在意义之后，在讲使用 Git 进行 DataOps 实战前，还是先来介绍一下 Git 的基本概念与常见操作以便大家对后面的术语不陌生！在深入了解 Git 如何在 DataOps 中发挥作用之前，我们先简要回顾一下 Git 的基本概念和操作。
- 仓库（Repository）：项目的存储空间，包含了项目的所有文件和历史记录。
- 工作区（Working Directory）：项目文件的本地副本，用于编辑和修改。
- 暂存区（Staging Area）：用于暂存已修改的文件，等待提交到仓库。
- 提交（Commit）：将暂存区的文件更新到仓库，形成一个新的版本。
- 分支（Branch）：用于在同一仓库内进行并行开发，不影响其他分支。
- 合并（Merge）：将不同分支的更改整合到一起。Git 常用操作
- 拉取（Pull）：获取远程仓库的更新，并合并到本地。
- 推送（Push）：将本地仓库的更新推送到远程仓库。
- 分支管理（Branch Management）：创建、切换、合并和删除分支。
如何将 Git 与 ( 白鲸开源在 Apache 基础上打造的调度企业版) 进行集成，以实现更高效的协作和工作流，提供完善的企业级数据 & AI 任务的加工编排及权限安全保护，支持动态扩缩容，具备完善的任务生命周期管理、安全漏洞修复及全栈信创支持能力。
在此实际案例中，我们将创建一个 DataOps 项目，该项目使用 WhaleScheduler 作为工作流调度平台，并使用 Git 进行团队协作。首先，在 Git 平台（如 GitHub、GitLab 等）上创建一个新的仓库。将团队成员添加到该仓库，以便他们可以提交代码并进行协作。实施 Git Flow 分支策略，以便团队成员可以并行工作，同时保持代码质量。创建一个名为 dev-wjp 的分支作为主要的开发分支。团队成员可以从 dev-wjp 分支开发或者创建其他分支。每个分支的项目列表不一样， 右侧 Pull 和 Push 可以进行拉取和提交更新，Pull 从 Git 远程拉取分支内容，有冲突会弹窗提示，可以选择覆盖还是忽略。在合并请求中，团队成员可以对更改进行审查、提出建议和请求更改。审查完成后，将功能分支合并回比如 develop 分支。这确保了工作流的质量，并鼓励团队成员的 Review 共享。使用 CI/CD 工具（如 Jenkins、GitLab 、GitHub CI/CD 等）自动化测试和部署流程。配置 CI/CD 工具，以便在代码更改推送到 Git 仓库时自动运行测试。如果测试通过，将 develop 分支中的流程定义和脚本部署到 WhaleScheduler 实例。当 develop 分支的代码达到稳定状态时，创建一个发布分支并进行最终测试。完成后，将发布分支合并到主分支，并 打上版本标签。这将表示一个稳定的发布版本。同时，将发布分支合并回 develop 分支，以确保包含所有发布相关的更改。团队成员可以使用 Git 的协作功能（如讨论、议题和代码审查）进行有效沟通。编写清晰的文档和注释，并将其存储在 Git 仓库中，以便团队成员了解变更的目的和功能。使用 Git 管理项目的历史记录，可以方便地回溯到任何一次提交。这在出现问题时非常有用，可以轻松地找到问题出现的原因，从而更快地解决问题。通过以上步骤，团队可以在 DataOps 项目中有效地使用 Git 进行协作。这将有助于确保代码的质量和稳定性，并使团队更容易地协同工作。在实际应用中，团队可以根据自己的需求和规模调整工作流程，以满足项目的特定需求。综上所述，DataOps 可以帮助企业高效管理和利用数据，确保数据质量、数据加工流程安全可靠和合规性，并管理 AI 模型的整个生命周期，从而为机构和客户创造更多价值。而 Git 无疑是最好的实现提升数据与算法团队开发协作效率的好帮手，通过使用 Git 作为团队协作的工具，DataOps 团队可以更高效地管理数据 & AI 工程项目。同时 Git 的版本控制系统也有助于实现团队协作、代码共享、分支管理、代码审查以及版本控制。通过 Git，团队可以更好地协同工作，最终实现快速、稳定和可靠的数据交付。
