Топ 5 альтернатив GitHub для проектов по науке о данных

5 лучших альтернатив GitHub для проектов в области науки о данных

GitHub давно стал основной платформой для разработчиков, включая сообщество из области науки о данных. Она предлагает мощные функции контроля версий и совместной работы. Однако у ученых по данным часто есть уникальные требования, такие как работа с большими наборами данных, сложные рабочие процессы и особые потребности в сотрудничестве, которые GitHub может не полностью обеспечить. Это привело к появлению альтернативных платформ, каждая из которых предлагает отличительные функции и преимущества.

В этом блоге мы исследуем пять основных альтернатив GitHub, которые особенно подходят для проектов по науке о данных, предоставляя разнообразные возможности для сотрудничества, управления проектами, а также обработки данных и моделей.

• «Шокирующая реальность уязвимость ChatGPT к утечке данных»
• Введение в PyTorch – тензоры и тензорные вычисления
• Duck AI представляет DuckTrack коллектор данных для мультимодального взаимодействия с компьютером

1. Kaggle

Kaggle известен среди сообщества науки о данных благодаря уникальному сочетанию конкурсов по науке о данных, наборов данных и среды совместной работы.

Платформа предлагает доступ к огромному репозиторию наборов данных и возможность для ученых по данным проверить свои навыки на практике через конкурсы. Более того, я предоставляю доступ к редактированию, выполнению и совместному использованию тетрадей с кодом и результатами.

Я использую Kaggle уже три года и в полной мере восхищен этой платформой. Она позволяет мне быстро запускать проекты глубокого обучения с использованием бесплатных GPU и TPU. С ее помощью я смог создать сильный портфолио, разделяя свои аналитические отчеты и проекты машинного обучения. Кроме того, я участвовал в различных конкурсах по аналитике данных и машинному обучению, что помогло мне совершенствоваться в этих областях. В целом, Kaggle – отличный ресурс, который позволил мне развиваться как личность и профессионал.

Если вы начинающий ученый по данным, я настоятельно рекомендую начать с Kaggle вместо GitHub. Kaggle предлагает широкий спектр бесплатных функций, которые необходимы для любого проекта по науке о данных. Кроме того, вы можете учиться у других и задавать вопросы напрямую в сообществе единомышленников, которые хотят помогать друг другу.

2. Hugging Face

Hugging Face быстро стал центром новейших разработок в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Он отличается тем, что предлагает обширную коллекцию предварительно обученных моделей, а также совместную среду для обучения и совместного использования новых моделей. Кроме того, теперь стало легко загружать набор своих данных и развертывать бесплатное веб-приложение для машинного обучения.

В Hugging Face репозиторий модели аналогичен GitHub и содержит различные типы информации, включая файлы и модели. Вы можете прикреплять к нему научные статьи, добавлять показатели производительности, создавать демонстрационные материалы с помощью модели или создавать выводы. Кроме того, теперь вы можете комментировать и предлагать запросы на изменение, точно так же, как и в GitHub.

Я часто использую Hugging Face для развертывания моделей, загрузки обученных моделей и создания сильного портфолио в области машинного обучения. Я реализовал глубинное обучение с подкреплением, многоязыковое распознавание речи и большие языковые модели.

Эта платформа в первую очередь предназначена для сообщества, и одной из ее самых важных особенностей является то, что она предлагает большинство своих функций бесплатно. Однако, если у вас есть передовая модель, вы можете запросить платные функции. Это делает ее основной платформой для тех, кто стремится стать инженером по машинному обучению или инженером NLP.

3. DagsHub

DagsHub – платформа, созданная специально для ученых по данным и инженеров машинного обучения, акцентирующая внимание на уникальных потребностях управления и сотрудничества в проектах по науке о данных. Она предлагает исключительные инструменты для версионирования не только кода, но и наборов данных и моделей машинного обучения, преодолевая распространенную проблему в этой области.

Платформа хорошо интегрируется с популярными инструментами науки о данных, что позволяет плавно перейти из других сред. Особая черта DagsHub – это коммьюнити-аспект, предлагающий пространство для сотрудничества и обмена идеями между учеными-данными, что делает его особенно привлекательным выбором для тех, кто хочет общаться с коллегами истинных экспертов на данной платформе.

Я являюсь огромным поклонником DagsHub из-за его простоты использования при загрузке и доступе к данным и моделям. DagsHub обеспечивает простой API и графический интерфейс (GUI), позволяющий вам легко загружать и получать доступ к данным и моделям. Кроме того, он предлагает экземпляры MLFlow для отслеживания экспериментов и регистрации моделей. Кроме того, он предоставляет бесплатный экземпляр Label Studio для разметки ваших данных. Это все в одной платформе для всех ваших потребностей в машинном обучении. DagsHub также предлагает сторонние интеграции, такие как S3 bucket, New Relic, Jenkins и Azure blob storage. Изображение от DagsHub

4. GitLab

GitLab – хорошая альтернатива GitHub для всех видов IT-специалистов. Он предлагает надежное управление версиями и совместную работу, CI/CD, управление проектами и отслеживание задач, безопасность и соответствие требованиям, аналитику и инсайты, вебхуки и REST API, страницы и многое другое.

Эта платформа является идеальным решением для разработчиков и ученых-данных, которым необходимо создать безшовную автоматизацию рабочего процесса от сбора данных до развертывания моделей. Он также предлагает мощные инструменты отслеживания ошибок и управления проектами, что является неотъемлемым условием для координации сложных проектов в области науки о данных. Изображение от GitLab

Я пользуюсь GitLab уже три года, в основном чтобы ознакомиться с платформой и перенести свои статические веб-сайты с GitHub на GitLab. Интерфейс пользователя GitLab понятен и он предлагает широкий спектр инструментов для бесплатных пользователей. Кроме того, у вас есть возможность создать собственный экземпляр GitLab Community Edition бесплатно, что дает вам полный контроль над вашими проектами.

Как и GitHub, GitLab также может использоваться как портфолио для ваших проектов в области науки о данных. Вы можете загружать и делиться всей своей работой в одном месте, и у него даже есть лучшие инструменты сотрудничества для более крупных и сложных проектов. GitLab – это мощная платформа, которую стоит рассмотреть, даже если вы уже удовлетворены GitHub. Изображение от GitLab

5. Codeberg

Codeberg.org выделяется как некоммерческая, общинно-ориентированная платформа, которая уделяет большое внимание открытому исходному коду и конфиденциальности. Он предлагает простой и понятный интерфейс, который привлекает тех, кто ищет непритязательное и прямолинейное решение для хранения кода. Для ученых-данных, которые придают большое значение открытым ценностям и конфиденциальности данных, Codeberg представляет собой привлекательную альтернативу. Изображение от Codeberg

Он предлагает решения для CI/CD, страницы, SSH и GPG, вебхуки, интеграцию со сторонними сервисами и инструменты для сотрудничества над проектами всех типов, подобные GitHub.

При установке Librewolf я обнаружил Codeberg и Forgejo. Они предлагают опыт, похожий на GitHub, с Git и упрощенной автоматизацией рабочего процесса. Я настоятельно рекомендую попробовать их для размещения ваших проектов. Изображение от Codeberg

Заключение

Каждая из этих платформ предлагает уникальные возможности и преимущества для специалистов по обработке данных. GitLab отличается интегрированным управлением рабочим процессом, DagsHub и Hugging Face предназначены для размещения и совместной работы над проектами машинного обучения, Kaggle предоставляет интерактивную среду для обучения и соревнований, а Codeberg акцентируется на открытом исходном коде и конфиденциальности. В зависимости от их конкретных потребностей, будь то расширенное управление проектами, привлечение сообщества, специализированные инструменты или приверженность принципам открытого исходного кода, специалисты по обработке данных могут найти подходящую альтернативу GitHub среди этих возможностей.

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan) – профессиональный сертифицированный специалист по обработке данных, который обожает создание моделей машинного обучения. В настоящее время он сосредоточен на создании контента и написании технических блогов о технологиях машинного обучения и обработки данных. Абид имеет степень магистра в управлении технологиями и степень бакалавра в области телекоммуникационной инженерии. Его цель – создать продукт искусственного интеллекта, используя графовую нейронную сеть, для студентов, страдающих от психических заболеваний.