أتمتة تنفيذ البرنامج النصي على فروع Git

تبسيط اختبار نموذج التعلم الآلي باستخدام Git

تتضمن تجربة نماذج التعلم الآلي المختلفة تشغيل برنامج نصي، وانتظار النتائج، وتسجيل المقاييس، وإجراء تعديلات صغيرة، وتكرار العملية. يمكن أن يستغرق هذا وقتًا طويلاً ويتطلب عمالة مكثفة.

تستكشف هذه المقالة كيفية استخدام Git لأتمتة تشغيل برنامج نصي للاختبار على فروع أو التزامات متعددة، مما يسمح لك باختبار العديد من التغييرات المقترنة بكفاءة دون تدخل يدوي. سنناقش التحديات والحلول لإعداد سير العمل الآلي هذا.

أتمتة تنفيذ البرنامج النصي عبر مستودعات Git

تهدف البرامج النصية المقدمة إلى أتمتة تنفيذ البرنامج النصي للاختبار على عدة فروع أو التزامات أو علامات Git. النص الأول هو نص Bash الذي يتكرر عبر قائمة الفروع باستخدام ملف for branch in "${branches[@]}" بناء الجملة. فإنه يتحقق من كل فرع مع git checkout، يقوم بتشغيل برنامج Python النصي، ويعيد توجيه الإخراج إلى ملف باستخدام الملف > المشغل أو العامل. يضمن هذا الأسلوب تخزين نتائج كل فرع بشكل منفصل لسهولة المقارنة.

يستخدم البرنامج النصي الثاني Python لتحقيق أتمتة مماثلة لالتزامات Git. يوظف subprocess.run() لتنفيذ أوامر Git وPython، والتقاط الإخراج باستخدام capture_output=True. ال decode() تقوم الطريقة بتحويل الإخراج من البايتات إلى سلسلة لسهولة القراءة. يتكرر هذا البرنامج النصي عبر قائمة من الالتزامات، ويتحقق من كل منها ويقوم بتشغيل البرنامج النصي للاختبار. تتم كتابة النتائج إلى ملفات منفصلة باستخدام الملف with open() مدير السياق، وضمان التعامل السليم مع الملفات.

#!/bin/bash
# List of branches to test
branches=("branch1" "branch2" "branch3")
# Script to run on each branch
script="test_script.py"
for branch in "${branches[@]}"; do
  git checkout "$branch"
  python "$script" > "results_$branch.txt"
  echo "Results for $branch saved to results_$branch.txt"
done

import subprocess
commits = ["commit1", "commit2", "commit3"]
script = "test_script.py"
for commit in commits:
    subprocess.run(["git", "checkout", commit])
    result = subprocess.run(["python", script], capture_output=True)
    with open(f"results_{commit}.txt", "w") as f:
        f.write(result.stdout.decode())
    print(f"Results for {commit} saved to results_{commit}.txt")

# List of tags to test
tags=("v1.0" "v1.1" "v2.0")
# Script to run on each tag
script="test_script.py"
for tag in "${tags[@]}"; do
  git checkout "$tag"
  python "$script" > "results_$tag.txt"
  echo "Results for $tag saved to results_$tag.txt"
done

تحسين تنفيذ البرنامج النصي باستخدام Git Automation

أحد الجوانب المهمة لأتمتة تنفيذ البرنامج النصي باستخدام Git يتضمن إعداد خط أنابيب CI/CD (التكامل المستمر/النشر المستمر). يمكن لخط أنابيب CI/CD تشغيل البرامج النصية الخاصة بك تلقائيًا على فروع أو التزامات أو علامات مختلفة في كل مرة يتم فيها دفع التغيير إلى المستودع. وهذا يضمن اختبار جميع تغييرات التعليمات البرمجية بشكل منهجي ومتسق. يمكن تكوين أدوات مثل Jenkins أو GitHub Actions أو GitLab CI لتنفيذ هذه البرامج النصية، مما يوفر وقتًا وجهدًا كبيرًا.

هناك طريقة أخرى تتضمن استخدام حاويات Docker لتغليف بيئة تشغيل البرنامج النصي. من خلال تحديد البيئة في ملف Dockerfile، يمكنك التأكد من تشغيل البرنامج النصي بشكل متطابق عبر الفروع أو الالتزامات المختلفة. يقلل هذا النهج من التناقضات الناجمة عن تكوينات وتبعيات الجهاز المختلفة، مما يوفر نتائج أكثر موثوقية وقابلة للتكرار. يمكن أن يؤدي الجمع بين أدوات Docker وGit للأتمتة إلى تبسيط عملية اختبار نماذج التعلم الآلي ونشرها بشكل كبير.

الختام: أتمتة الاختبار باستخدام Git

تعمل أتمتة تنفيذ البرامج النصية عبر فروع Git والالتزامات والعلامات المختلفة على تحسين الكفاءة بشكل كبير في اختبار نماذج التعلم الآلي. من خلال الاستفادة من البرامج النصية Bash وPython، يمكنك تبسيط العملية، مما يضمن اختبار كل تغيير في ظل ظروف متسقة. يمكن أن يؤدي دمج هذه البرامج النصية مع أدوات CI/CD وDocker إلى تحسين سير العمل بشكل أكبر، مما يسهل إدارة التبعيات والحصول على نتائج موثوقة.

وفي نهاية المطاف، لا يوفر هذا النهج الوقت فحسب، بل يضمن أيضًا إجراء اختبارات أكثر منهجية وقابلة للتكرار، مما يتيح تكرارات أسرع ورؤى أفضل لأداء النموذج. تسمح القدرة على أتمتة هذه المهام بإجراء تجارب أكثر تركيزًا وإنتاجية في مشاريع التعلم الآلي.