只需一行程式碼即可載入資料集，然後使用 Hugging Face 的高階資料處理演算法為深度學習模型訓練做好準備。
資料版本控制是處理這些類型資料集的團隊的關鍵功能。這就是lakeFS 的用武之地。
LakeFS 可讓您透過零拷貝讀取和無記憶體限制來處理龐大的資料集，以實現最大速度和效率。它還與Hugging Face Hub具有很強的互動性，讓您可以簡單地匯入資料集並與更大的機器學習社群交換資料集。
繼續閱讀以了解有關如何使用 LakeFS 將
資料版本控制新增至 Hugging Face 資料集的更多資訊。
擁抱臉部資料集：它們是什麼？
Hugging Face是一家專門從事自然語言處理技術的公司，創建了一個名為 Hugging Face Datasets 的集合。這些是針對不同 NLP、電腦視覺和音訊應用程式的預處理且隨時可用的資料集。
該庫旨在讓團隊更輕鬆地獲取和修改
數據集，使研究人員和開發人員能夠嘗試替代模型並比較其性能。它提供了一個一致的介面，用於存取各種信息，包括文字分類、機器翻譯、問答、摘要等。
Hugging Face Datasets 提供來自 菲律賓 WhatsApp 號碼數據 各種來源的大量資料集，包括學術研究、流行的基準專案和實際應用程式。這些數據集經過仔細審查、處理和標準化，以確保一致性和使用。該軟體包還包括用於資料準
備、拆分、洗牌和獲取額外
資源（例如預訓練模型）的實用程式。
Hugging Face Datasets 庫與其他流行的 NLP 庫（例如 Hugging Face Transformers）配合良好，可讓您將資料集與尖端 NLP 模型無縫結合。
為什麼要對擁抱人臉資料集使用資料版本控制？
再現性數據變化很快這使得隨著時
間的推移保持其當前狀況的準確記錄具有挑戰性。團隊通常只保留資料的一種狀態：目前狀態。
頻繁的資料變更使得調試 適合行動裝置的網站還可以讓 資料問題、驗證機器學習訓練的準確性（當在不同資料上重新運行模型會產生不同的輸出時）或遵守資料審計變得困難。
資料湖最佳實踐需要可重複
性——這種能力允許我們在不同版本的資料之間進行時間旅行。反過來，這讓我們可以在不同時期和不同條件下拍攝資料快照。
向資料公開類似 Git 的介面不僅可
以追蹤資料的當前狀態。它有助於對大數據集進行分支和提交等操作。結果是可重複、原子和版本化的資料湖活動，從而改善資料管理。
平行實驗
機器學習從業者面臨著管理 最後的資料庫 機器學習模型不斷增加的複雜性和不斷增加的資料量的問題。高效的資料管理和版本控制對於成功的機器學習作業越來越重要。
對於平行機器學習來說尤其如此
它需要使用不同的參數並行運行實驗（例如，使用不同的優化器或時期）。
LakeFS 等版本控制解決方案可以促進您的 ML 實驗並簡化開發流程。例如，透過將LakeFS 與高速物件儲存解決方案 MinIO 結合，您可以完全實現並行 ML 的承諾，而無需犧牲效能或可擴充性。
合作
與大量人員一起處理單一專案的最
困難的方面之一是版本控制 – 管理您的團隊對共用工作文件所做的許多貢獻。
您的貢獻者可能位於世界各地或在同一個房間，同時或非同步工作。無論您的組織結構如何，多個貢獻者的努力都必須合併到一個專案中。
版本控制透過儲存修改歷史記錄以及修改者來管理此流程。它允許您反轉或返回到舊版本的文檔，並了解不同貢獻者的貢獻如何隨著時間的推移改變項目。這就是為什麼數據版本控制對於在團隊中培養良好的協作實踐如此重要。