tzietkiewicz/aitech-ium
4
1
Fork 1
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity
e927e26135
aitech-ium/IUM_10.DVC.ipynb
Tomasz e927e26135
All checks were successful
sacred-mongo/pipeline/head This commit looks good
Details
Aktualizacja terminów
2023-05-31 14:36:45 +02:00

26 KiB
Raw Blame History

Logo 1

Inżynieria uczenia maszynowego

10. DVC [laboratoria]

Tomasz Ziętkiewicz (2023)

Logo 2

DVC - Data Version Control

  • dvc.org
  • "Version Control System for Machine Learning Projects" (System kontroli wersji dla projektów uczenia maszynowego)
  • Open Source
  • Umożliwia:
    • wersjonowanie danych i modeli. "Git dla danych i modeli"
    • budowanie potoków ("pipeline") definiujących jak budować/trenować/ewaluować modele. "Makefile dla uczenia maszynowego"
    • śledzenie, porównywanie metryk i parametrów
  • ściśle zintegowany z gitem
  • działa niezależnie od używanego języka/bibliotek i systemu operacyjnego
  • 5-minutowe wprowadzenie: https://www.youtube.com/watch?v=UbL7VUpv1Bs&t=197s

Śledzenie plików za pomocą DVC

  • dużymi plikami, takimi jak plikami z danymi wejściowymi czy plikami modeli, trudno zarządza się za pomocą gita, ze względu na problemy z:
  • Git posiada rozszerzenie lfs(Large File Storage), które stanowi pewne rozwiązanie tego problemu.
    • Same pliki przechowywane są na specjalnym zdalnym serwerze, w repozytorium przechowywane są jedynie odnośniki do tych plików i pewne metadane
    • Github ma zintegrowany LFS z limitem 1GB dla kont bezpłatnych
  • DVC proponuje podobne podejście co LFS, ale:
    • pliki mogą być przechowywane na niemal dowolnym serwerze, również lokalnie
    • brak limitu wielkości plików (w Git-LFS na Github limit 2GB)
    • DVC zapewnia dodatkowe narzędzie umożliwiające śledzenie plików i ich powiązań z wynikami eksperymentów
    • więcej, patrz tutaj

Instalacja i inicjalizacja

!pip3 install dvc

Stwórzmy katalog, w którym będziemy przechowywać nasz projekt:

!rm -r -f IUM_10/sample-ml-project-2023
!mkdir -p IUM_10/sample-ml-project-2023
#Jupyter notebook magic https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#magic-cd
%cd "IUM_10/sample-ml-project-2023"

Inicjalizujemy puste repozytorium Git (możemy też pominąć ten krok i działać w istniejącym już repozytorium)

!git init

Teraz inicjalizujemy repozytorium DVC:

!dvc init

Zobaczmy jakie pliki dodał (również do repozytorium git) DVC. Ich opis znajdziemy tutaj: https://dvc.org/doc/user-guide/project-structure/internal-files

!git status
  • .dvc/config - główny plik konfiguracyjny dvc
  • .dvc/config.local - nadpisuje wartości z config, do lokalnych zmian nie commitowanych do repo
  • .dvc/.gitignore - pliki dvc, które nie mają znaleźć się w repo
  • .dvcignore - dvc pomija pliki zdefiniowane w tym pliku (np. aby poprawić wydajność)

Możemy teraz zacommitować zmiany w git:

!git commit -m "Initial commit"

Przygotujmy przykładowe dane, pobierając je z Kaggle:

!kaggle datasets download -d uciml/iris
!unzip -o iris.zip
!rm database.sqlite iris.zip
!mkdir -p data
!mv Iris.csv data/

Teraz dodamy plik(i) z danymi do DVC:

!dvc add data/Iris.csv
  • DVC utworzył plik data/Iris.csv.dvc i dadał oryginalny plik do .gitignore
  • W repozytorium będzie obecny tylko plik *.dvc, zawierający odnośnik do prawdziwego pliku
!git status -u

Dodajmy pliki data/Iris.csv.dvc data/.gitignore do repozytorium git, zgodnie z sugestią DVC:

!git add data/Iris.csv.dvc data/.gitignore
!git commit -m "Dodano dane IRIS (DVC)"

Plik *.dvc zawiera m.in. hash pliku. Więcej o plikach *.dvc: link

# %load data/Iris.csv.dvc

Oryginalny plik Iris.csv został przeniesiony do katalogu ./dvc/cache/{wartość hash pliku) i podlinkowany z powrotem do oryginalnej lokalizacji. Sposób tworzenia linków może być różny w zależności od systemu plików.

!ls -l .dvc/cache/71
!head -n 3 .dvc/cache/71/7820ef0af287ff346c5cabfb4c612c
!git remote add origin git@git.wmi.amu.edu.pl:tzietkiewicz/sample-ml-project.git
!git push --set-upstream origin main

dvc remote

  • żeby wysłać właściwe pliki śledzone przez DVC do zdalnej lokalizacji (z której będą mogłby być pobrane np. przez system CI albo innych użytkowników) musimy mieć skonfigurowaną taką lokazliację
  • służy do tego polecenie dvc remote add
  • użyjemy lokalnego "remote". Tutaj będzie to po prostu utworzony wcześniej katalog /dvcstore. Taki katalog istnieje też na naszym Jenkinsie, oczywiście należy go podmontować w Dockerze
  • w realnych zastosowaniach podalibyśmy tutaj ścieżkę do jakiegoś zasobu dostępnego przez inernet jak np. serwer SFTP, ścieżka do AWS S3 itp.

Obsługiwane typy zdalnych lokalizacji (remotes): https://dvc.org/doc/command-reference/remote/add#supported-storage-types

  • Amazon S3
  • S3-compatible storage
  • Microsoft Azure Blob Storage
  • Google Drive
  • Google Cloud Storage
  • Aliyun OSS
  • SSH
  • HDFS
  • WebHDFS
  • HTTP
  • WebDAV
  • local remote

Dodawanie remote typu local

!dvc remote add -d my_local_remote /dvcstore
!git status
!git add .dvc/config
!git commit -m "Added DVC remote"

dvc push

Kiedy mamy już skonfigurowany "remote" możemy wypchnąć do niego pliki korzystając z polecenia dvc push:

!dvc push
!tree /dvcstore

dvc pull

Żeby pobrać dane z DVC (np. w innej lokalizacji, przez innego użytkownika), musimy:

  • sklonować repozytorium git (żeby m.in. pobrać pliki *.dvc
  • wykonać dvc pull

Dodawanie nowych plików i modyfikacja istniejących wygląda podobnie jak przy zwykłych plikach śledzonych przez git, tylko zamiast git używamy polecenia dvc a dodatkowo pamiętamy o zarządzaniu plikami *.dvc za pomocą gita:

!head -n -1 data/Iris.csv | sponge data/Iris.csv
!git status
!dvc status
!dvc add data/Iris.csv
!git add data/Iris.csv.dvc
!git commit -m "Removed last line from Iris dataset"

!wc -l .dvc/cache/*/*

dvc checkout

  • Polecenia dvc checkout używamy razem z git checkout, żeby zmienić branch, na którym pracujemy.
  • DVC podmieni wersje plików śledzonych przez siebie na pochodzące z innego brancha (o ile pliki te się różnią i różnią się pliki *.dvc w odpowiednich branchach
  • zmiana brancha przez git powoduje (ewentualną) zmianę plików *.dvc a dvc checkout kopiuje/linkuje pliki z katalogu .dvc/cache o wartościach hash odpowiadających tym z plików *.dvc

Wymiana danych między projektami

  • za pomocą poleceń dvc import i dvc update możemy dodać i później aktualizować pliki śledzone przez DVC w innym repozytorium
!dvc import https://github.com/iterative/dataset-registry \
             get-started/data.xml -o data/data.xml
!dvc status
ls -l data
# %load data/data.xml.dvc
md5: 9d5921765bfba6c2c7e4c780c66edaa0
frozen: true
deps:
- path: get-started/data.xml
  repo:
    url: https://github.com/iterative/dataset-registry
    rev_lock: 08c38bbea04e4f9e2130615dd679309ed0e11a72
outs:
- md5: 22a1a2931c8370d3aeedd7183606fd7f
  size: 14445097
  path: data.xml

DVC pipelines

  • wprowadzenie: https://youtu.be/71IGzyH95UY
  • Getting started: https://dvc.org/doc/start/data-pipelines
  • dvc pipelines pozwala nam zbudować (za pomocą polecenie dvc run) lub zdefiniować (edytując plik dvc.yaml) graf zależności między krokami wykonywanymi w naszym projekcie (takimi jak "przygotowanie danych", "trenowanie", "ewaluacja")
  • tak zdefiniowany pipeline można potem uruchomić za pomocą polecenia dvc reproduce

Zadania [10+10 pkt]

  1. Zainicjalizuj repozytorium DVC wewnątrz Twojego repozytorium z projektem [1pkt]
  2. Dodaj plik(i) z danymi w Twoim projekcie do DVC [1pkt]
  3. Skonfiguruj remote (dane do konfiguracji podane poniżej) [3pkt]
  4. Stwórz/zdefiniuj i dodaj do repozytorium plik dvc.yaml opisujący kroki wykonywane w Twoim projekcie. Wydziel przynajmniej 2 kroki (np. przygotowanie danych/trenowanie) powiązane ze sobą za pomocą zależności (skorzystaj z materiałów "Getting started", link powyżej) [10pkt (opcjonalne)]
  5. Stwórz projekt na Jenkinsie (s1233456-dvc), w którym sklonujesz repozytorium, ściągniesz pliki dvc (za pomocą dvc pull) i uruchomisz pipeline (za pomocą dvc reproduce) [5pkt]

SSH remote

Jednym z remote obsługiwanych przez DVC jest SFTP/SSH. W celu jego wykorzystania na serwerze tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl utworzony został użytkownik ium-sftp i skonfigurowany serwer SFTP. Został też dla niego wygenerowany klucz ssh, który został dodany jako "Jenkins credential" (patrz opis konfiguracji na Jenkins poniżej)

Lokalnie

Będziemy potrzebować zależności (szczegóły)

conda install dvc-ssh

albo

pip install dvc[ssh] paramiko

conda install -c conda-forge dvc-ssh
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: \ 
## Poniższe są potrzebne, żeby polecania dvc remote działały:
!sudo apt install libssl3 libffi7

Dodajemy remote:

!dvc remote add -f -d ium_ssh_remote ssh://ium-sftp@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl
!dvc remote list

Zapisujemy hasło:

!dvc remote modify --local ium_ssh_remote password IUM@2021

Pushujemy do skonfigurowanego remote:

!dvc push

Jenkins

W Jenkins można użyć mechanizmu "Credentials", żeby w bezpieczny sposób przekazać hasło albo klucz prywatny.

Takie dane dla użytkownika ium-sftp zostały stworzone na Jenkinsie:

Opis używania "Credentials" w Jenkinsfile: https://www.jenkins.io/doc/book/pipeline/jenkinsfile/#for-other-credential-types

Klucza ssh można użyć tak: 

withCredentials(
    [sshUserPrivateKey(credentialsId: '48ac7004-216e-4260-abba-1fe5db753e18', keyFileVariable: 'IUM_SFTP_KEY', passphraseVariable: '', usernameVariable: '')]) {
                sh 'dvc remote add -d ium_ssh_remote ssh://ium-sftp@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl/ium-sftp'
                sh 'dvc remote modify --local ium_ssh_remote keyfile $IUM_SFTP_KEY'
                sh 'dvc pull'}

Secret text tak:

    withCredentials([string(credentialsId: 'ium-sftp-password', variable: 'IUM_SFTP_PASS')]) {
                sh 'dvc remote add -d ium_ssh_remote ssh://ium-sftp@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl/ium-sftp'
                sh 'dvc remote modify --local ium_ssh_remote password $IUM_SFTP_PASS'
                sh 'dvc pull'
    }

Przykład konfiguracji: