Git शाखाओं पर स्क्रिप्ट निष्पादन को स्वचालित करना

Git के साथ मशीन लर्निंग मॉडल परीक्षण को सुव्यवस्थित करना

विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल के साथ प्रयोग में एक स्क्रिप्ट चलाना, परिणामों की प्रतीक्षा करना, मेट्रिक्स रिकॉर्ड करना, छोटे समायोजन करना और प्रक्रिया को दोहराना शामिल है। यह समय लेने वाला और श्रम-गहन हो सकता है।

यह आलेख बताता है कि कई शाखाओं या कमिटों पर एक परीक्षण स्क्रिप्ट को स्वचालित रूप से चलाने के लिए Git का उपयोग कैसे करें, जिससे आप मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना विभिन्न कसकर युग्मित परिवर्तनों का कुशलतापूर्वक परीक्षण कर सकते हैं। हम इस स्वचालित वर्कफ़्लो को स्थापित करने की चुनौतियों और समाधानों पर चर्चा करेंगे।

Git रिपॉजिटरी में स्क्रिप्ट निष्पादन को स्वचालित करना

प्रदान की गई स्क्रिप्ट का उद्देश्य कई Git शाखाओं, कमिट्स या टैग पर एक परीक्षण स्क्रिप्ट के निष्पादन को स्वचालित करना है। पहली स्क्रिप्ट एक बैश स्क्रिप्ट है जो इसका उपयोग करने वाली शाखाओं की सूची को दोहराती है for branch in "${branches[@]}" वाक्य - विन्यास। यह प्रत्येक शाखा की जाँच करता है git checkout, एक पायथन स्क्रिप्ट चलाता है, और आउटपुट को इसका उपयोग करके फ़ाइल में रीडायरेक्ट करता है > ऑपरेटर। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक शाखा के परिणाम आसान तुलना के लिए अलग-अलग संग्रहीत किए जाते हैं।

दूसरी स्क्रिप्ट Git कमिट के लिए समान स्वचालन प्राप्त करने के लिए Python का उपयोग करती है। यह रोजगार देता है subprocess.run() Git और Python कमांड को निष्पादित करने के लिए, आउटपुट को कैप्चर करने के लिए capture_output=True. decode() विधि पठनीयता के लिए आउटपुट को बाइट्स से एक स्ट्रिंग में परिवर्तित करती है। यह स्क्रिप्ट कमिटों की एक सूची को दोहराती है, प्रत्येक की जाँच करती है और परीक्षण स्क्रिप्ट चलाती है। का उपयोग करके परिणाम अलग-अलग फ़ाइलों में लिखे जाते हैं with open() संदर्भ प्रबंधक, उचित फ़ाइल प्रबंधन सुनिश्चित करना।

#!/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

Git ऑटोमेशन के साथ स्क्रिप्ट निष्पादन का अनुकूलन

Git के साथ स्क्रिप्ट निष्पादन को स्वचालित करने के एक महत्वपूर्ण पहलू में CI/CD (सतत एकीकरण/निरंतर परिनियोजन) पाइपलाइन स्थापित करना शामिल है। जब भी कोई परिवर्तन रिपॉजिटरी में भेजा जाता है तो एक सीआई/सीडी पाइपलाइन स्वचालित रूप से आपकी स्क्रिप्ट को विभिन्न शाखाओं, कमिट या टैग पर चला सकती है। यह सुनिश्चित करता है कि सभी कोड परिवर्तनों का व्यवस्थित और लगातार परीक्षण किया जाता है। जेनकिंस, गिटहब एक्शन या गिटलैब सीआई जैसे टूल को इन स्क्रिप्ट्स को निष्पादित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जिससे महत्वपूर्ण समय और प्रयास की बचत होती है।

एक अन्य दृष्टिकोण में स्क्रिप्ट के रनटाइम वातावरण को समाहित करने के लिए डॉकर कंटेनरों का उपयोग करना शामिल है। डॉकरफ़ाइल में पर्यावरण को परिभाषित करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि स्क्रिप्ट विभिन्न शाखाओं या कमिटों में समान रूप से चलती है। यह दृष्टिकोण विभिन्न मशीन कॉन्फ़िगरेशन और निर्भरता के कारण होने वाली विसंगतियों को कम करता है, और अधिक विश्वसनीय और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परिणाम प्रदान करता है। डॉकर को गिट ऑटोमेशन टूल के साथ संयोजित करने से मशीन लर्निंग मॉडल के परीक्षण और तैनाती की प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से सुव्यवस्थित किया जा सकता है।

रैपिंग अप: Git के साथ स्वचालित परीक्षण

विभिन्न Git शाखाओं, कमिटों और टैगों में स्क्रिप्ट के निष्पादन को स्वचालित करने से मशीन लर्निंग मॉडल के परीक्षण में दक्षता में काफी वृद्धि होती है। बैश और पायथन स्क्रिप्ट का लाभ उठाकर, आप प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक परिवर्तन का परीक्षण सुसंगत परिस्थितियों में किया जाता है। इन स्क्रिप्ट्स को सीआई/सीडी टूल्स और डॉकर के साथ एकीकृत करने से वर्कफ़्लो को और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे निर्भरता को प्रबंधित करना और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करना आसान हो जाता है।

अंततः, यह दृष्टिकोण न केवल समय बचाता है बल्कि अधिक व्यवस्थित और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परीक्षण भी सुनिश्चित करता है, जिससे तेजी से पुनरावृत्ति और मॉडल प्रदर्शन में बेहतर अंतर्दृष्टि सक्षम होती है। इन कार्यों को स्वचालित करने की क्षमता मशीन लर्निंग परियोजनाओं में अधिक केंद्रित और उत्पादक प्रयोग की अनुमति देती है।