DagsHub è una piattaforma progettata per il monitoraggio degli esperimenti, il versionamento dei dati e la collaborazione nei progetti di intelligenza artificiale e machine learning. Basata su tecnologie open source come Git, DVC (Data Version Control) e MLflow, offre un’interfaccia simile a GitHub, ottimizzata per i flussi di lavoro in ambito data science.

È pensata per ricercatori, ingegneri ML e team di dati che necessitano di tenere traccia di codice, dati e modelli in modo integrato e riproducibile, facilitando la cooperazione tra più utenti.

Vantaggi principali:

• Gestione unificata di codice, dati, modelli e esperimenti

• Supporto per workflow collaborativi e riproducibili

• Costruita su strumenti open source standard e flessibili

Quali sono le principali funzionalità di DagsHub?

Versionamento di dati e modelli con DVC

• Usa DVC per controllare dataset e file di grandi dimensioni

• Supporta l’archiviazione remota per gestione efficiente dello spazio

• Permette di confrontare versioni, ripristinare stati precedenti e tracciare modifiche

• Integra i dati nei repository Git con la stessa logica del codice

Tracciamento degli esperimenti con MLflow

• Registra iperparametri, metriche e artefatti tramite integrazione con MLflow

• Visualizzazione chiara dei risultati in tabelle interattive

• Confronto diretto tra esecuzioni

• Lega ogni esperimento alla versione specifica di codice e dati

Interfaccia collaborativa in stile Git

• Basata su repository Git, familiare agli sviluppatori

• Funzionalità di pull request, commenti, cronologia e revisione dei cambiamenti

• Visualizzazione diretta di dati e metriche nell’interfaccia web

• Ideale per team distribuiti e lavoro condiviso

Visualizzazione dei flussi e struttura dei file

• Mostra la struttura del progetto e la genealogia dei dati (data lineage)

• Evidenzia le relazioni tra fasi del pipeline e file utilizzati

• Esplora differenze tra versioni di codice e dati

• Migliora la riproducibilità e il debugging nei progetti complessi

Progetti pubblici e privati

• Adatto a progetti open source o aziendali riservati

• Controllo granulare degli accessi e delle condivisioni

• Supporta la pubblicazione di risultati riproducibili

Perché scegliere DagsHub?

• Unisce versionamento, tracciamento e collaborazione in un’unica piattaforma

• Favorisce la riproducibilità e la trasparenza nei flussi ML

• Si basa su strumenti open source standard: Git, DVC, MLflow

• Ideale per team multidisciplinari e progetti di lunga durata

• Utilizzabile sia in ricerca accademica che in ambito aziendale