Automatisation de l'exécution de scripts sur les branches Git

Rationaliser les tests de modèles d'apprentissage automatique avec Git

Expérimenter différents modèles d'apprentissage automatique implique d'exécuter un script, d'attendre les résultats, d'enregistrer des métriques, d'effectuer de petits ajustements et de répéter le processus. Cela peut prendre du temps et demander beaucoup de travail.

Cet article explique comment utiliser Git pour automatiser l'exécution d'un script de test sur plusieurs branches ou commits, vous permettant ainsi de tester efficacement diverses modifications étroitement couplées sans intervention manuelle. Nous discuterons des défis et des solutions pour la mise en place de ce flux de travail automatisé.

Automatisation de l'exécution de scripts dans les référentiels Git

Les scripts fournis visent à automatiser l'exécution d'un script de test sur plusieurs branches, commits ou balises Git. Le premier script est un script Bash qui parcourt une liste de branches en utilisant le for branch in "${branches[@]}" syntaxe. Il vérifie chaque branche avec git checkout, exécute un script Python et redirige la sortie vers un fichier à l'aide du > opérateur. Cette approche garantit que les résultats de chaque branche sont stockés séparément pour une comparaison facile.

Le deuxième script utilise Python pour réaliser une automatisation similaire pour les commits Git. Il emploie subprocess.run() pour exécuter des commandes Git et Python, en capturant la sortie avec capture_output=True. Le decode() La méthode convertit la sortie des octets en une chaîne pour plus de lisibilité. Ce script parcourt une liste de validations, vérifie chacune d'entre elles et exécute le script de test. Les résultats sont écrits dans des fichiers séparés à l'aide du with open() gestionnaire de contexte, assurant une bonne gestion des fichiers.

#!/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

Optimiser l'exécution des scripts avec Git Automation

Un aspect crucial de l’automatisation de l’exécution des scripts avec Git implique la mise en place d’un pipeline CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment). Un pipeline CI/CD peut exécuter automatiquement vos scripts sur différentes branches, commits ou balises chaque fois qu'une modification est transmise au référentiel. Cela garantit que toutes les modifications du code sont testées systématiquement et de manière cohérente. Des outils tels que Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI peuvent être configurés pour exécuter ces scripts, économisant ainsi beaucoup de temps et d'efforts.

Une autre approche consiste à utiliser des conteneurs Docker pour encapsuler l'environnement d'exécution du script. En définissant l'environnement dans un Dockerfile, vous pouvez vous assurer que le script s'exécute de manière identique sur différentes branches ou validations. Cette approche minimise les écarts causés par les différentes configurations et dépendances des machines, fournissant ainsi des résultats plus fiables et reproductibles. La combinaison de Docker avec les outils d'automatisation de Git peut rationaliser considérablement le processus de test et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

Conclusion : automatisation des tests avec Git

L'automatisation de l'exécution de scripts sur différentes branches, commits et balises Git améliore considérablement l'efficacité du test des modèles d'apprentissage automatique. En tirant parti des scripts Bash et Python, vous pouvez rationaliser le processus, en garantissant que chaque modification est testée dans des conditions cohérentes. L'intégration de ces scripts avec les outils CI/CD et Docker peut optimiser davantage le flux de travail, facilitant la gestion des dépendances et la capture de résultats fiables.

En fin de compte, cette approche permet non seulement de gagner du temps, mais garantit également des tests plus systématiques et reproductibles, permettant des itérations plus rapides et une meilleure compréhension des performances du modèle. La possibilité d'automatiser ces tâches permet une expérimentation plus ciblée et plus productive dans les projets d'apprentissage automatique.