📌 Best Practices for Naming और Branching
किसी भी ML या MLOps project में naming conventions और branching strategy का बहुत महत्व है। जब data scientists, ML engineers और DevOps टीमें साथ काम करती हैं, तो एक standardized approach collaborative development, scalability और maintainability को आसान बना देती है।
📝 Naming Conventions
Consistent naming से project structure clear रहता है और errors कम होते हैं। कुछ best practices:
- Dataset files:
dataset_version_date.csv(उदा:images_v1_2025.csv) - Models:
modelName_version_metric(उदा:cnn_v2_acc90.h5) - Experiments:
exp_shortDescription_date(उदा:exp_augmentation_2025-08-16) - Branches: feature, bugfix, hotfix, release prefixes का उपयोग।
🌿 Branching Strategies
Git branching model project success में बहुत critical होता है। कुछ common और effective strategies:
- Main (master) branch: हमेशा stable और production-ready code।
- Develop branch: ongoing development code।
- Feature branches: हर नई functionality के लिए अलग branch (
feature/data-cleaning,feature/hyperparam-tuning)। - Release branches: नए version release की तैयारी के लिए।
- Hotfix branches: urgent production bugs fix करने के लिए।
🔑 Best Practices for Branching
- हर commit meaningful और छोटा रखें।
- Pull requests के जरिए collaborative review process अपनाएँ।
- Branch नाम descriptive और छोटे रखें (उदा:
feature/model-selection)। - Dead branches delete करें ताकि repo साफ़ रहे।
🚀 Example Workflow
मान लीजिए आपकी टीम एक नया ML model बना रही है। आप develop branch से feature/model-v3 branch बनाते हैं। Development के बाद इसे develop में merge करते हैं और फिर release से पहले release/v3 branch create होती है। यदि कोई production bug आता है तो hotfix/bugfix-data-leak branch बनाई जाती है।
🏆 निष्कर्ष
Naming और branching conventions को follow करने से ML projects structured, scalable और collaborative बनते हैं। इससे experimentation आसान होता है और production में जाने वाला code हमेशा clean और reliable रहता है।