Git ശാഖകളിൽ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് എക്‌സിക്യൂഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

Git ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ടെസ്റ്റിംഗ് സ്ട്രീംലൈനിംഗ്

വ്യത്യസ്ത മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുന്നത് ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഫലങ്ങൾക്കായി കാത്തിരിക്കുക, മെട്രിക്സ് റെക്കോർഡ് ചെയ്യുക, ചെറിയ ക്രമീകരണങ്ങൾ വരുത്തുക, പ്രക്രിയ ആവർത്തിക്കുക. ഇത് സമയമെടുക്കുന്നതും കഠിനാധ്വാനവും ആയിരിക്കും.

ഒന്നിലധികം ബ്രാഞ്ചുകളിലോ കമ്മിറ്റുകളിലോ ഒരു ടെസ്റ്റിംഗ് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് Git എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഈ ലേഖനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു, ഇത് സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടലില്ലാതെ വിവിധ ഇറുകിയ കപ്പിൾഡ് മാറ്റങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി പരീക്ഷിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികളും പരിഹാരങ്ങളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും.

Git റിപ്പോസിറ്ററികളിലുടനീളം സ്‌ക്രിപ്റ്റ് എക്‌സിക്യൂഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

ഒന്നിലധികം Git ശാഖകളിലോ കമ്മിറ്റുകളിലോ ടാഗുകളിലോ ഒരു ടെസ്റ്റിംഗ് സ്‌ക്രിപ്‌റ്റിൻ്റെ നിർവ്വഹണം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതാണ് നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. ആദ്യത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഒരു ബാഷ് സ്ക്രിപ്റ്റാണ്, അത് ഉപയോഗിച്ച് ശാഖകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ആവർത്തിക്കുന്നു for branch in "${branches[@]}" വാക്യഘടന. ഇത് ഓരോ ബ്രാഞ്ചും പരിശോധിക്കുന്നു git checkout, ഒരു പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു ഫയലിലേക്ക് റീഡയറക്‌ട് ചെയ്യുന്നു > ഓപ്പറേറ്റർ. എളുപ്പത്തിൽ താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഓരോ ബ്രാഞ്ചിൻ്റെയും ഫലങ്ങൾ പ്രത്യേകം സംഭരിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഈ സമീപനം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് Git കമ്മിറ്റുകൾക്ക് സമാനമായ ഓട്ടോമേഷൻ നേടാൻ പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ജോലി ചെയ്യുന്നു subprocess.run() Git, Python കമാൻഡുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനായി, ഔട്ട്പുട്ട് ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുക capture_output=True. ദി decode() റീഡബിലിറ്റിക്കായി ഔട്ട്പുട്ടിനെ ബൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് ഒരു സ്ട്രിംഗിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന രീതി. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് കമ്മിറ്റുകളുടെ ഒരു പട്ടികയിൽ ആവർത്തിക്കുന്നു, ഓരോന്നും പരിശോധിച്ച് ടെസ്റ്റ് സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രത്യേക ഫയലുകൾക്കായി എഴുതിയിരിക്കുന്നു with open() സന്ദർഭ മാനേജർ, ശരിയായ ഫയൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

#!/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 ഓട്ടോമേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സ്ക്രിപ്റ്റ് എക്സിക്യൂഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

Git ഉപയോഗിച്ച് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് എക്‌സിക്യൂഷൻ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ ഒരു നിർണായക വശം ഒരു CI/CD (തുടർച്ചയുള്ള ഏകീകരണം/തുടർച്ചയുള്ള വിന്യാസം) പൈപ്പ്‌ലൈൻ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു CI/CD പൈപ്പ്‌ലൈനിന് നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ വ്യത്യസ്‌ത ബ്രാഞ്ചുകളിലോ കമ്മിറ്റുകളിലോ ടാഗുകളിലോ ഓരോ തവണയും ഒരു മാറ്റം റിപ്പോസിറ്ററിയിലേക്ക് തള്ളുമ്പോൾ സ്വയമേവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. എല്ലാ കോഡ് മാറ്റങ്ങളും വ്യവസ്ഥാപിതമായും സ്ഥിരമായും പരിശോധിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. Jenkins, GitHub Actions അല്ലെങ്കിൽ GitLab CI പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്നതാണ്, ഇത് ഗണ്യമായ സമയവും പരിശ്രമവും ലാഭിക്കുന്നു.

സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ റൺടൈം എൻവയോൺമെൻ്റ് എൻക്യാപ്സുലേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഡോക്കർ കണ്ടെയ്നറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് മറ്റൊരു സമീപനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു ഡോക്കർഫയലിൽ പരിസ്ഥിതി നിർവചിക്കുന്നതിലൂടെ, സ്ക്രിപ്റ്റ് വ്യത്യസ്ത ശാഖകളിലോ കമ്മിറ്റികളിലോ ഒരേപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാനാകും. ഈ സമീപനം വ്യത്യസ്ത മെഷീൻ കോൺഫിഗറേഷനുകളും ഡിപൻഡൻസികളും മൂലമുണ്ടാകുന്ന പൊരുത്തക്കേടുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു, കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതുമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. ജിറ്റ് ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളുകളുമായി ഡോക്കറിനെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരീക്ഷിക്കുകയും വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയെ ഗണ്യമായി കാര്യക്ഷമമാക്കും.

പൊതിയുന്നു: Git ഉപയോഗിച്ച് ടെസ്റ്റിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

വിവിധ Git ബ്രാഞ്ചുകൾ, കമ്മിറ്റുകൾ, ടാഗുകൾ എന്നിവയിൽ ഉടനീളം സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ നിർവ്വഹണം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിൽ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ബാഷ്, പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എന്നിവ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഓരോ മാറ്റവും സ്ഥിരമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ പരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ കഴിയും. CI/CD ടൂളുകൾ, ഡോക്കർ എന്നിവയുമായി ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് വർക്ക്ഫ്ലോ കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് ഡിപൻഡൻസികൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതും വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു.

ആത്യന്തികമായി, ഈ സമീപനം സമയം ലാഭിക്കുക മാത്രമല്ല, കൂടുതൽ ചിട്ടയായതും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതുമായ പരിശോധന ഉറപ്പാക്കുകയും, വേഗത്തിലുള്ള ആവർത്തനങ്ങളും മോഡൽ പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മികച്ച ഉൾക്കാഴ്ചകളും പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ടാസ്ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോജക്റ്റുകളിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയുള്ള പരീക്ഷണം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.