Tự động thực thi tập lệnh trên các nhánh Git

Hợp lý hóa việc thử nghiệm mô hình học máy bằng Git

Thử nghiệm với các mô hình học máy khác nhau bao gồm việc chạy tập lệnh, chờ kết quả, ghi lại số liệu, thực hiện các điều chỉnh nhỏ và lặp lại quy trình. Điều này có thể tốn thời gian và tốn nhiều công sức.

Bài viết này khám phá cách sử dụng Git để tự động chạy tập lệnh kiểm tra trên nhiều nhánh hoặc cam kết, cho phép bạn kiểm tra hiệu quả các thay đổi được liên kết chặt chẽ khác nhau mà không cần can thiệp thủ công. Chúng ta sẽ thảo luận về những thách thức và giải pháp để thiết lập quy trình làm việc tự động này.

Tự động thực thi tập lệnh trên kho Git

Các tập lệnh được cung cấp nhằm mục đích tự động hóa việc thực thi tập lệnh thử nghiệm trên nhiều nhánh, cam kết hoặc thẻ Git. Tập lệnh đầu tiên là tập lệnh Bash lặp qua danh sách các nhánh bằng cách sử dụng for branch in "${branches[@]}" cú pháp. Nó kiểm tra từng nhánh với git checkout, chạy tập lệnh Python và chuyển hướng đầu ra sang một tệp bằng cách sử dụng > nhà điều hành. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng kết quả của từng nhánh được lưu trữ riêng biệt để dễ so sánh.

Tập lệnh thứ hai sử dụng Python để đạt được sự tự động hóa tương tự cho các cam kết Git. Nó sử dụng subprocess.run() để thực thi các lệnh Git và Python, ghi lại kết quả đầu ra bằng capture_output=True. Các decode() phương thức chuyển đổi đầu ra từ byte thành chuỗi để dễ đọc. Tập lệnh này lặp lại danh sách các lần xác nhận, kiểm tra từng lần xác nhận và chạy tập lệnh kiểm tra. Kết quả được ghi vào các tập tin riêng biệt bằng cách sử dụng with open() quản lý bối cảnh, đảm bảo xử lý tập tin thích hợp.

#!/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

Tối ưu hóa việc thực thi tập lệnh với Git Automation

Một khía cạnh quan trọng của việc tự động thực thi tập lệnh với Git liên quan đến việc thiết lập quy trình CI/CD (Tích hợp liên tục/Triển khai liên tục). Đường dẫn CI/CD có thể tự động chạy tập lệnh của bạn trên các nhánh, cam kết hoặc thẻ khác nhau mỗi khi có thay đổi được đẩy vào kho lưu trữ. Điều này đảm bảo rằng tất cả các thay đổi mã đều được kiểm tra một cách có hệ thống và nhất quán. Các công cụ như Jenkins, GitHub Actions hoặc GitLab CI có thể được định cấu hình để thực thi các tập lệnh này, tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức.

Một cách tiếp cận khác liên quan đến việc sử dụng vùng chứa Docker để đóng gói môi trường thời gian chạy của tập lệnh. Bằng cách xác định môi trường trong Dockerfile, bạn có thể đảm bảo rằng tập lệnh chạy giống hệt nhau trên các nhánh hoặc cam kết khác nhau. Cách tiếp cận này giảm thiểu sự khác biệt do các cấu hình và sự phụ thuộc khác nhau của máy gây ra, mang lại kết quả đáng tin cậy và có thể tái tạo hơn. Việc kết hợp Docker với các công cụ tự động hóa Git có thể hợp lý hóa đáng kể quá trình thử nghiệm và triển khai các mô hình học máy.

Kết thúc: Kiểm thử tự động với Git

Tự động hóa việc thực thi các tập lệnh trên các nhánh, cam kết và thẻ Git khác nhau giúp nâng cao đáng kể hiệu quả trong việc thử nghiệm các mô hình học máy. Bằng cách tận dụng các tập lệnh Bash và Python, bạn có thể hợp lý hóa quy trình, đảm bảo rằng mỗi thay đổi đều được kiểm tra trong các điều kiện nhất quán. Việc tích hợp các tập lệnh này với các công cụ CI/CD và Docker có thể tối ưu hóa hơn nữa quy trình làm việc, giúp quản lý các phần phụ thuộc dễ dàng hơn và thu được kết quả đáng tin cậy.

Cuối cùng, cách tiếp cận này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn đảm bảo thử nghiệm có tính hệ thống và tái lặp tốt hơn, cho phép lặp lại nhanh hơn và hiểu biết sâu sắc hơn về hiệu suất mô hình. Khả năng tự động hóa các tác vụ này cho phép thử nghiệm tập trung và hiệu quả hơn trong các dự án học máy.