Git શાખાઓ પર સ્વચાલિત સ્ક્રિપ્ટ એક્ઝેક્યુશન

Git સાથે સ્ટ્રીમલાઇનિંગ મશીન લર્નિંગ મોડલ ટેસ્ટિંગ

અલગ-અલગ મશીન લર્નિંગ મૉડલ્સ સાથે પ્રયોગમાં સ્ક્રિપ્ટ ચલાવવા, પરિણામોની રાહ જોવા, મેટ્રિક્સ રેકોર્ડ કરવા, નાના ગોઠવણો કરવા અને પ્રક્રિયાને પુનરાવર્તિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. આ સમય માંગી અને શ્રમ-સઘન હોઈ શકે છે.

આ લેખ અન્વેષણ કરે છે કે બહુવિધ શાખાઓ અથવા કમિટ્સ પર પરીક્ષણ સ્ક્રિપ્ટને સ્વચાલિત કરવા માટે ગિટનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો, તમને મેન્યુઅલ હસ્તક્ષેપ વિના વિવિધ ચુસ્તપણે જોડાયેલા ફેરફારોને અસરકારક રીતે પરીક્ષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. અમે આ સ્વચાલિત વર્કફ્લો સેટ કરવા માટેના પડકારો અને ઉકેલોની ચર્ચા કરીશું.

ગિટ રિપોઝીટરીઝમાં સ્વચાલિત સ્ક્રિપ્ટ એક્ઝેક્યુશન

પૂરી પાડવામાં આવેલ સ્ક્રિપ્ટ્સ બહુવિધ ગિટ શાખાઓ, કમિટ્સ અથવા ટૅગ્સ પર પરીક્ષણ સ્ક્રિપ્ટના અમલને સ્વચાલિત કરવાનો હેતુ ધરાવે છે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ એ બાશ સ્ક્રિપ્ટ છે જે શાખાઓની સૂચિ પર પુનરાવર્તિત થાય છે for branch in "${branches[@]}" વાક્યરચના તે સાથે દરેક શાખા તપાસે છે git checkout, પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ ચલાવે છે, અને આઉટપુટને ફાઇલમાં રીડાયરેક્ટ કરે છે > ઓપરેટર આ અભિગમ સુનિશ્ચિત કરે છે કે સરળ સરખામણી માટે દરેક શાળાના પરિણામો અલગથી સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ ગિટ કમિટ માટે સમાન ઓટોમેશન પ્રાપ્ત કરવા માટે પાયથોનનો ઉપયોગ કરે છે. તે રોજગારી આપે છે subprocess.run() ગિટ અને પાયથોન આદેશો ચલાવવા માટે, આની સાથે આઉટપુટ કેપ્ચર કરો capture_output=True. આ decode() પદ્ધતિ વાંચી શકાય તે માટે બાઈટમાંથી આઉટપુટને સ્ટ્રિંગમાં રૂપાંતરિત કરે છે. આ સ્ક્રિપ્ટ કમિટ્સની સૂચિ પર પુનરાવર્તિત થાય છે, દરેકને તપાસે છે અને પરીક્ષણ સ્ક્રિપ્ટ ચલાવે છે. પરિણામોનો ઉપયોગ કરીને ફાઇલોને અલગ કરવા માટે લખવામાં આવે છે with open() સંદર્ભ વ્યવસ્થાપક, યોગ્ય ફાઇલ હેન્ડલિંગની ખાતરી કરે છે.

#!/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

ગિટ ઓટોમેશન સાથે સ્ક્રિપ્ટ એક્ઝેક્યુશનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

ગિટ સાથે સ્વચાલિત સ્ક્રિપ્ટ એક્ઝેક્યુશનના એક નિર્ણાયક પાસામાં CI/CD (સતત એકીકરણ/સતત જમાવટ) પાઇપલાઇન સેટ કરવી સામેલ છે. જ્યારે પણ રિપોઝીટરીમાં ફેરફાર કરવામાં આવે ત્યારે CI/CD પાઇપલાઇન તમારી સ્ક્રિપ્ટને વિવિધ શાખાઓ, કમિટ અથવા ટૅગ્સ પર આપમેળે ચલાવી શકે છે. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે તમામ કોડ ફેરફારોનું વ્યવસ્થિત અને સતત પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે. જેનકિન્સ, GitHub ક્રિયાઓ, અથવા GitLab CI જેવા સાધનોને આ સ્ક્રિપ્ટો ચલાવવા માટે ગોઠવી શકાય છે, નોંધપાત્ર સમય અને પ્રયત્નો બચાવી શકાય છે.

અન્ય અભિગમમાં સ્ક્રિપ્ટના રનટાઇમ પર્યાવરણને સમાવિષ્ટ કરવા માટે ડોકર કન્ટેનરનો ઉપયોગ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. ડોકરફાઈલમાં પર્યાવરણને વ્યાખ્યાયિત કરીને, તમે સુનિશ્ચિત કરી શકો છો કે સ્ક્રિપ્ટ વિવિધ શાખાઓ અથવા કમિટ્સમાં સમાન રીતે ચાલે છે. આ અભિગમ અલગ-અલગ મશીન રૂપરેખાંકનો અને નિર્ભરતાને કારણે થતી વિસંગતતાઓને ઘટાડે છે, વધુ વિશ્વસનીય અને પુનઃઉત્પાદન કરી શકાય તેવા પરિણામો પ્રદાન કરે છે. ડોકરને ગિટ ઓટોમેશન ટૂલ્સ સાથે જોડવાથી મશીન લર્નિંગ મોડલ્સના પરીક્ષણ અને જમાવટની પ્રક્રિયાને નોંધપાત્ર રીતે સુવ્યવસ્થિત કરી શકાય છે.

રેપિંગ અપ: ગિટ સાથે સ્વચાલિત પરીક્ષણ

વિવિધ ગિટ શાખાઓ, કમિટ અને ટૅગ્સમાં સ્ક્રિપ્ટના અમલને સ્વચાલિત કરવાથી મશીન લર્નિંગ મોડલ્સના પરીક્ષણમાં કાર્યક્ષમતામાં નોંધપાત્ર વધારો થાય છે. Bash અને Python સ્ક્રિપ્ટનો લાભ લઈને, તમે પ્રક્રિયાને સુવ્યવસ્થિત કરી શકો છો, ખાતરી કરો કે દરેક ફેરફારનું પરીક્ષણ સુસંગત પરિસ્થિતિઓ હેઠળ થાય છે. આ સ્ક્રિપ્ટોને CI/CD ટૂલ્સ અને ડોકર સાથે એકીકૃત કરવાથી વર્કફ્લોને વધુ ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકાય છે, જેનાથી નિર્ભરતાને સંચાલિત કરવામાં અને વિશ્વસનીય પરિણામો મેળવવાનું સરળ બને છે.

આખરે, આ અભિગમ માત્ર સમય બચાવતો નથી પણ વધુ વ્યવસ્થિત અને પુનઃઉત્પાદનક્ષમ પરીક્ષણની પણ ખાતરી કરે છે, જે ઝડપી પુનરાવૃત્તિઓને સક્ષમ કરે છે અને મોડેલ પ્રદર્શનમાં વધુ સારી સમજ આપે છે. આ કાર્યોને સ્વચાલિત કરવાની ક્ષમતા મશીન લર્નિંગ પ્રોજેક્ટ્સમાં વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત અને ઉત્પાદક પ્રયોગો માટે પરવાનગી આપે છે.