Машин сургалтын төслүүдэд зориулсан Python багцуудыг удирдах тухайд virtualenv болон Anaconda гэсэн хоёр алдартай сонголтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Хоёр хэрэгсэл хоёулаа Python орчныг тусгаарлах, багцуудыг удирдах зорилготой боловч сонголт хийхээсээ өмнө анхаарч үзэх хэрэгтэй онцлог шинж чанарууд, хэрэглээний тохиолдлууд байдаг. Энэ хариултанд бид virtualenv болон Anaconda-г сонгохдоо анхаарах ёстой хүчин зүйлсийг судлах болно.
1. Багцын менежмент: Анхаарах ёстой гол хүчин зүйлүүдийн нэг бол багцын менежментийн хялбар байдал юм. Virtualenv нь Python-ын анхдагч багц менежер болох pip ашиглан багцуудыг суулгах боломжийг олгодог тусгаарлагдсан Python орчныг үүсгэдэг хөнгөн хэрэгсэл юм. Харин Анаконда конда хэмээх өөрийн багц менежерээр хангадаг. Конда нь бат бөх байдал, нарийн төвөгтэй хараат байдлын менежментийг даван туулах чадвараараа алдартай бөгөөд үүнийг мэдээллийн шинжлэх ухаан, машин сургалтын төслүүдэд илүүд үздэг. Энэ нь урьдчилан эмхэтгэсэн багцуудын асар их цуглуулгатай бөгөөд хялбар суулгах, шинэчлэх боломжийг олгодог. Хэрэв танд нарийн төвөгтэй хамаарал бүхий олон төрлийн багц шаардлагатай бол Анаконда нь илүү сайн сонголт байж магадгүй юм.
2. Платформын нийцтэй байдал: Өөр нэг чухал зүйл бол платформын нийцтэй байдал юм. Virtualenv бол өөр өөр үйлдлийн системүүд дээр ажилладаг хөндлөн платформ хэрэгсэл юм. Үүнийг Windows, macOS, Linux түгээлтүүдэд ашиглах боломжтой. Гэсэн хэдий ч Анаконда платформ-агностик шийдлийг санал болгосноор нэг алхам урагшилдаг. Энэ нь янз бүрийн платформ, архитектурт зориулж урьдчилан эмхэтгэсэн багцуудыг санал болгодог бөгөөд энэ нь өөр өөр системүүдийн нийцтэй байдлыг хангахад хялбар болгодог. Хэрэв та олон платформ дээр ажиллах эсвэл платформын тодорхой шаардлага тавих шаардлагатай бол Anaconda багцуудыг удирдах үйл явцыг хялбаршуулж чадна.
3. Байгаль орчны менежмент: Олон тооны Python орчныг удирдах нь машин сургалтын төслүүдийн нийтлэг шаардлага юм. Virtualenv нь тус бүр өөрийн багц багц бүхий олон тусгаарлагдсан орчныг үүсгэж, удирдах боломжийг олгодог. Энэ нь танд өөр өөр багц шаардлагуудтай өөр төсөл дээр зөрчилгүй ажиллах боломжийг олгоно. Харин Анаконда нь орчны менежментийн илүү цогц шийдлийг санал болгодог. Энэ нь танд зөвхөн Python-д төдийгүй R зэрэг бусад хэлүүдэд зориулсан орчныг бий болгох боломжийг олгодог. Нэмж хэлэхэд, Anaconda нь орчин, багцуудыг удирдахад зориулагдсан Anaconda Navigator хэмээх хэрэглэгчдэд ээлтэй график интерфейсээр хангадаг. Хэрэв танд хүрээлэн буй орчны менежментийн илүү цогц шийдэл хэрэгтэй бол эсвэл график интерфэйсийг илүүд үзвэл Анаконда нь илүү сайн сонголт байж магадгүй юм.
4. Олон нийтийн дэмжлэг: Аливаа хэрэгсэлтэй ажиллахад олон нийтийн дэмжлэг, баримт бичгийн бэлэн байдал чухал байдаг. Virtualenv нь удаан хугацааны туршид бий болсон бөгөөд өргөн хэрэглэгчийн суурьтай тул өргөн хүрээний баримт бичиг, олон нийтийн дэмжлэг авах боломжтой гэсэн үг юм. Анаконда нь хүчирхэг нийгэмлэгээс ашиг тус хүртэж, өөрийн гэсэн тусгай сувгуудтай. Гэсэн хэдий ч Анаконда өгөгдлийн шинжлэх ухаан, машин сурахад анхаарлаа төвлөрүүлснээр домэйны тусгай тусламж үзүүлэх боломжтой илүү мэргэшсэн нийгэмлэг бий болсон. Хэрэв та машин сургалтын төслүүд дээр ажиллаж байгаа бол Анакондагийн олон нийтийн дэмжлэг таны хэрэгцээнд илүү нийцсэн байж магадгүй юм.
5. Экосистемтэй нэгтгэх: Машин сургалтын төслүүддээ ашиглахаар төлөвлөж буй хэрэгсэл, хүрээг авч үзье. Virtualenv нь Python-ийн өргөн хүрээний экосистемтэй нэгдэж, алдартай номын сан, фреймворктой нийцдэг. Нөгөө талаар Анаконда нь мэдээллийн шинжлэх ухаан, машин сургалтад ихээхэн анхаарал хандуулдаг. Энэ нь NumPy, Pandas, scikit-learn зэрэг салбарт хэрэглэгдэх олон чухал номын сан, хэрэгслүүдийн хамт ирдэг. Хэрэв та үндсэндээ машин сургалтын төслүүд дээр ажиллаж байгаа бөгөөд алдартай номын сангуудтай ашиглахад бэлэн орчинг хүсч байвал Анаконда илүү хялбаршуулсан туршлагыг санал болгодог.
Машин сургалтын төслүүдэд Python багцуудыг удирдахад virtualenv болон Anaconda хоёрын хооронд сонголт хийхдээ багцын удирдлага, платформын нийцтэй байдал, хүрээлэн буй орчны менежмент, олон нийтийн дэмжлэг, илүү өргөн экосистемтэй нэгтгэх зэрэг хүчин зүйлсийг анхаарч үзээрэй. Virtualenv нь платформ хоорондын нийцтэй байдал, олон нийтийн хүчтэй дэмжлэг бүхий хөнгөн хэрэгсэл бөгөөд Анаконда нь багц удирдлагын илүү цогц шийдэл, платформ-агностик дэмжлэг, орчин үеийн дэвшилтэт менежмент, олон нийтийн тусгай дэмжлэг, мэдээллийн шинжлэх ухаан, машин сургалтын номын сангуудтай нэгтгэх боломжийг санал болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Python багцын менежерийг сонгох:
- Virtualenv болон Anaconda орчныг удирдахад pyenv ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
- Багцын удирдлагын хувьд virtualenv болон Anaconda хоёрын ялгаа юу вэ?
- Python багцуудыг удирдахдаа virtualenv эсвэл Anaconda-г ашиглах зорилго нь юу вэ?
- Pip гэж юу вэ, Python багцуудыг удирдахад ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?