গিট শাখায় স্বয়ংক্রিয় স্ক্রিপ্ট এক্সিকিউশন

গিট দিয়ে স্ট্রীমলাইনিং মেশিন লার্নিং মডেল টেস্টিং

বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেলের সাথে পরীক্ষা-নিরীক্ষার মধ্যে একটি স্ক্রিপ্ট চালানো, ফলাফলের জন্য অপেক্ষা করা, মেট্রিক্স রেকর্ড করা, ছোট ছোট সামঞ্জস্য করা এবং প্রক্রিয়াটির পুনরাবৃত্তি করা জড়িত। এটি সময়সাপেক্ষ এবং শ্রম-নিবিড় হতে পারে।

এই নিবন্ধটি এক্সপ্লোর করে যে কীভাবে একাধিক শাখায় বা কমিটগুলিতে একটি টেস্টিং স্ক্রিপ্ট চালানোর জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে গিট ব্যবহার করতে হয়, আপনাকে ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই দক্ষতার সাথে বিভিন্ন শক্তভাবে সংযুক্ত পরিবর্তনগুলি পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়। আমরা এই স্বয়ংক্রিয় ওয়ার্কফ্লো সেট আপ করার জন্য চ্যালেঞ্জ এবং সমাধান নিয়ে আলোচনা করব।

গিট রিপোজিটরি জুড়ে স্বয়ংক্রিয় স্ক্রিপ্ট এক্সিকিউশন

প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলির লক্ষ্য একাধিক গিট শাখা, কমিট বা ট্যাগগুলিতে একটি টেস্টিং স্ক্রিপ্টের সম্পাদন স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা। প্রথম স্ক্রিপ্টটি একটি ব্যাশ স্ক্রিপ্ট যা ব্যবহার করে শাখাগুলির একটি তালিকার উপর পুনরাবৃত্তি করে for branch in "${branches[@]}" বাক্য গঠন. এটা দিয়ে প্রতিটি শাখা চেক আউট git checkout, একটি পাইথন স্ক্রিপ্ট চালায় এবং আউটপুটটিকে একটি ফাইলে পুনঃনির্দেশ করে ব্যবহার করে > অপারেটর. এই পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি শাখার ফলাফল সহজে তুলনা করার জন্য আলাদাভাবে সংরক্ষণ করা হয়।

দ্বিতীয় স্ক্রিপ্টটি গিট কমিটের জন্য অনুরূপ অটোমেশন অর্জন করতে পাইথন ব্যবহার করে। এটি নিয়োগ করে subprocess.run() আউটপুট ক্যাপচার করে গিট এবং পাইথন কমান্ড চালানোর জন্য capture_output=True. দ্য decode() পদ্ধতি পাঠযোগ্যতার জন্য আউটপুটকে বাইট থেকে একটি স্ট্রিংয়ে রূপান্তর করে। এই স্ক্রিপ্টটি কমিটের একটি তালিকার উপর পুনরাবৃত্তি করে, প্রতিটি পরীক্ষা করে এবং পরীক্ষা স্ক্রিপ্ট চালায়। ফলাফলগুলি ব্যবহার করে পৃথক ফাইলগুলিতে লেখা হয় with open() কনটেক্সট ম্যানেজার, সঠিক ফাইল হ্যান্ডলিং নিশ্চিত করা।

#!/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

গিট অটোমেশন সহ স্ক্রিপ্ট এক্সিকিউশন অপ্টিমাইজ করা

গিট-এর সাথে স্বয়ংক্রিয় স্ক্রিপ্ট সম্পাদনের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল একটি CI/CD (কন্টিনিউয়াস ইন্টিগ্রেশন/কন্টিনিউয়াস ডিপ্লয়মেন্ট) পাইপলাইন স্থাপন করা। একটি CI/CD পাইপলাইন স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার স্ক্রিপ্টগুলিকে বিভিন্ন শাখা, কমিট বা ট্যাগগুলিতে চালাতে পারে যখনই রিপোজিটরিতে পরিবর্তন করা হয়। এটি নিশ্চিত করে যে সমস্ত কোড পরিবর্তনগুলি পদ্ধতিগতভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে পরীক্ষা করা হয়। জেনকিন্স, গিটহাব অ্যাকশন, বা গিটল্যাব সিআই-এর মতো টুলগুলিকে এই স্ক্রিপ্টগুলি চালানোর জন্য কনফিগার করা যেতে পারে, উল্লেখযোগ্য সময় এবং প্রচেষ্টা সাশ্রয় করে।

আরেকটি পদ্ধতির মধ্যে স্ক্রিপ্টের রানটাইম পরিবেশকে এনক্যাপসুলেট করতে ডকার কন্টেইনার ব্যবহার করা জড়িত। একটি ডকারফাইলে পরিবেশ সংজ্ঞায়িত করে, আপনি নিশ্চিত করতে পারেন যে স্ক্রিপ্টটি বিভিন্ন শাখা বা কমিট জুড়ে একইভাবে চলে। এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন মেশিন কনফিগারেশন এবং নির্ভরতা দ্বারা সৃষ্ট অসঙ্গতিগুলিকে কমিয়ে দেয়, আরও নির্ভরযোগ্য এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য ফলাফল প্রদান করে। গিট অটোমেশন সরঞ্জামগুলির সাথে ডকারকে একত্রিত করা মেশিন লার্নিং মডেলগুলি পরীক্ষা এবং স্থাপনের প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রবাহিত করতে পারে।

মোড়ানো: গিট দিয়ে স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা

বিভিন্ন গিট শাখা, কমিট এবং ট্যাগ জুড়ে স্ক্রিপ্টের সম্পাদন স্বয়ংক্রিয়ভাবে মেশিন লার্নিং মডেল পরীক্ষা করার দক্ষতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। ব্যাশ এবং পাইথন স্ক্রিপ্টগুলি ব্যবহার করে, আপনি প্রক্রিয়াটিকে স্ট্রিমলাইন করতে পারেন, নিশ্চিত করে যে প্রতিটি পরিবর্তন সামঞ্জস্যপূর্ণ অবস্থার অধীনে পরীক্ষা করা হয়েছে। এই স্ক্রিপ্টগুলিকে CI/CD টুলস এবং ডকারের সাথে একীভূত করা ওয়ার্কফ্লোকে আরও অপ্টিমাইজ করতে পারে, নির্ভরতাগুলি পরিচালনা করা এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফলগুলি ক্যাপচার করা সহজ করে তোলে।

পরিশেষে, এই পদ্ধতিটি কেবল সময় বাঁচায় না বরং আরও পদ্ধতিগত এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য পরীক্ষা নিশ্চিত করে, দ্রুত পুনরাবৃত্তি এবং মডেল পারফরম্যান্সে আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি সক্ষম করে। এই কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার ক্ষমতা মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলিতে আরও মনোযোগী এবং উত্পাদনশীল পরীক্ষার জন্য অনুমতি দেয়।