Natuurlijk! Hieronder vind je een uitleg over het gebruik van Git Large File Storage (LFS) voor jouw project met grote datasets en modellen, inclusief wanneer het voordelig is, hoe je het instelt, en praktische tips. **Wat is Git LFS?** Git LFS is een extensie voor Git die grote bestanden zoals datasets, modellen, media of binaries efficiënter beheert. Het vervangt grote bestanden door kleine pointer-bestanden in je repository, terwijl de echte bestanden op een externe LFS-server worden opgeslagen. **Wanneer is Git LFS voordelig?** - Als je regelmatig grote bestanden (bijvoorbeeld >100 MB) commit en push. - Als je team niet wil dat de repository snel groot wordt, omdat grote bestanden de prestaties kunnen verminderen. - Als je grote datasets, modellen of media hebt die niet vaak veranderen, maar wel vaak worden gedeeld of gedownload. - Als je versies van grote bestanden wilt bijhouden zonder de repository te laten groeien. **Hoe installeer je Git LFS?** 1. Installeer Git LFS: - Op Windows: download via [https://git-lfs.github.com/](https://git-lfs.github.com/) en volg de installatie-instructies. - Op macOS: gebruik Homebrew: `brew install git-lfs` - Op Linux: gebruik je pakketbeheerder, bijvoorbeeld `sudo apt install git-lfs` (Ubuntu) 2. Initialiseer Git LFS in je project: ```bash git lfs install ``` **Hoe gebruik je Git LFS in je workflow?** 1. **Specificeer grote bestanden voor LFS:** Voeg bestandstypes of specifieke bestanden toe aan LFS, bijvoorbeeld: ```bash git lfs track "*.zip" git lfs track "models/*" git lfs track "datasets/*" ``` 2. **Commit de `.gitattributes`-file:** Dit bestand wordt automatisch gegenereerd en bevat de tracking-regels. Voeg het toe en commit: ```bash git add .gitattributes git commit -m "Configureer Git LFS voor grote bestanden" ``` 3. **Voeg grote bestanden toe en commit zoals normaal:** ```bash git add grote_dataset.zip git commit -m "Voeg grote dataset toe" git push ``` **Hoe werkt het?** - De grote bestanden worden in de LFS-opslag opgeslagen. - In je repository zie je slechts een pointer-bestand. - Tijdens push/download worden de grote bestanden automatisch gedownload of geüpload via LFS. **Praktische voorbeelden en tips:** - **Bestandsbeheer:** - Gebruik `.gitattributes` om te bepalen welke bestandstypes via LFS beheerd worden. - Bijvoorbeeld: `*.bin`, `*.h5`, `*.pt` (PyTorch-modellen), `.csv`, `.zip` etc. - **Versiebeheer:** - LFS ondersteunt versiebeheer, dus je kunt verschillende versies van grote bestanden bijhouden zonder dat de repository onnodig groot wordt. - **Bewaren van grote bestanden buiten Git:** - Voor extreme grote datasets kan je overwegen om ze op een externe opslag (zoals een cloudopslag) te zetten en alleen de links in je repo te bewaren. **Best practices:** - **Voorkom onnodige grote bestanden:** voeg grote bestanden niet toe zonder dat ze nodig zijn. - **Gebruik `.gitattributes` verstandig:** track alleen bestanden die echt groot zijn. - **Regelmatig opruimen:** verwijder oude of niet-bruikbare grote bestanden uit LFS als ze niet meer nodig zijn. - **Documenteer je workflow:** zorg dat teamleden weten hoe ze LFS correct gebruiken. **Samenvatting:** Git LFS is ideaal voor projecten met grote datasets en modellen doordat het de prestaties en beheersbaarheid verbetert. Installeer LFS, configureer het via `.gitattributes`, en gebruik het om grote bestanden toe te voegen en te beheren zoals normale bestanden. Hiermee behoud je een efficiënte en overzichtelijke Git-geschiedenis. Heeft u nog specifieke vragen of hulp bij het instellen?

Zeker, ik help je graag op weg met Git LFS voor jouw project met grote datasets en modellen. Hier is een complete uitleg in het Nederlands. ### Wanneer is Git LFS voordelig? Git LFS (Large File Storage) is een essentieel hulpmiddel wanneer je werkt met bestanden die te groot zijn voor efficiënte versiebeheer in een standaard Git-repository. Het is vooral voordelig in de volgende situaties: * **Grote datasets:** CSV-bestanden van meerdere gigabytes, Parquet-bestanden, grote JSON-dumps, etc. * **Machine Learning modellen:** Getrainde modelbestanden (bijv. `.pkl`, `.h5`, `.pt`, `.joblib`) die vaak honderden megabytes of gigabytes groot zijn. * **Binaire bestanden:** Gecompileerde bibliotheken (`.dll`, `.so`), executables of grote archieven. * **Media-bestanden:** Hoogwaardige afbeeldingen, video's en audiobestanden die niet zomaar in diff-formaat bekeken kunnen worden. **Zonder Git LFS:** * Je repository wordt extreem traag bij het clonen en pullen. * Elke wijziging aan een groot bestand (zelfs een kleine) wordt opgeslagen als een volledig nieuwe versie, waardoor de repository-grootte explosief groeit. * Het duurt zeer lang om eenvoudige operaties uit te voeren. **Met Git LFS:** * Alleen een kleine "pointer"-bestand (een tekstverwijzing) wordt daadwerkelijk in je Git-history opgeslagen. * De echte, grote bestanden worden opgeslagen op een externe server (bijv. GitHub, GitLab, of een eigen server). * Je kunt normaal blijven werken met `git clone`, `git pull`, en `git commit`; Git LFS zorgt op de achtergrond dat de juiste versie van het grote bestand wordt opgegehaald of geüpload. --- ### Hoe stel je Git LFS in en integreer je het? Volg deze stappen om Git LFS te integreren in je bestaande workflow. **Stap 1: Installatie** Installeer Git LFS op je systeem. Download het van [git-lfs.com](https://git-lfs.com/) en volg de instructies. Na installatie, voer je eenmaal de setup uit: ```bash git lfs install ``` **Stap 2: Track de gewenste bestandstypes in je repository** Ga naar je bestaande Git repository en vertel Git LFS welke soorten bestanden het moet beheren. Dit doe je met het `track`-commando. * **Voorbeeld: Alle .pkl (Python pickle) en .h5 (Keras) modellen tracken:** ```bash cd /pad/naar/jou/project git lfs track "*.pkl" git lfs track "*.h5" ``` * **Voorbeeld: Een specifieke dataset map tracken:** ```bash git lfs track "datasets/**" ``` * **Voorbeeld: Alle bestanden groter dan 100MB automatisch tracken (geavanceerd, pas op!):** Dit vereist een hook script en is niet de standaard aanpak. **Stap 3: Commit de `.gitattributes` file** Git LFS slaat de tracking-informatie op in een bestand genaamd `.gitattributes`. Je moet dit bestand toevoegen en committen naar je repository. ```bash git add .gitattributes git commit -m "Voeg Git LFS tracking toe voor model en dataset bestanden" ``` **Stap 4: Voeg je grote bestanden toe en commit zoals normaal** Vanaf nu werkt je workflow precies hetzelfde. Wanneer je een bestand toevoegt dat overeenkomt met een LFS-patronen, zorgt Git LFS er automatisch voor. ```bash # Voeg je grote model en dataset toe git add model/model_v1.pkl git add data/large_dataset.csv # Commit en push git commit -m "Voeg getraind model en dataset toe via LFS" git push origin main ``` Tijdens de `push` zie je dat Git LFS de grote bestanden uploadt: `Uploading LFS objects: 100% (12/12), 1.2 GB | 15 MB/s`. **Stap 5: Clonen van een repository met LFS** Wanneer iemand (of jijzelf op een andere machine) de repository clonet, haalt Git standaard alleen de recente versie van de LFS-bestanden op. Dit is veel sneller. ```bash git clone <url-van-je-repo> cd <repo-naam> ``` Git LFS zal automatisch de pointer-bestanden vervangen door de echte inhoud voor de bestanden in de laatste commit. --- ### Praktische Voorbeelden en Best Practices **1. Welke bestanden wel en niet tracken?** * **Wel:** Eindproducten zoals getrainde modellen, gecomprimeerde datasets, third-party binaries. * **Niet:** Broncode (`.py`, `.js`), configuratiebestanden (`.yaml`, `.json`), of tekstbestanden. Deze horen thuis in normale Git. Track ook **nooit** gevoelige informatie (wachtwoorden, API-keys) met LFS; gebruik daarvoor tools zoals `dotenv` en `.gitignore`. **2. .gitignore en .gitattributes samen gebruiken** Je `.gitignore` kan bestanden negeren, terwijl `.gitattributes` bepaalt hoe ze worden opgeslagen. Ze werken perfect samen. Je kunt bijvoorbeeld gegenereerde logbestanden negeren, maar de modellen die je wilt bewaren via LFS tracken. **3. Werken met meerdere versies van grote bestanden** Vermijd waar mogelijk het committen van kleine wijzigingen aan een groot binair bestand. Elke commit van een nieuwe versie kost opslagruimte. Soms is het beter om versies te benoemen (``model_v2.pkl``) en alleen de laatste versie te tracken, of een extern systeem zoals AWS S3 / DVC te gebruiken voor echte versionering van data. **4. Ruimte besparen op je lokale machine** Je kunt ruimte vrijmaken door oude LFS-bestanden lokaal te wissen. Je kunt altijd een specifieke versie later weer ophalen. ```bash # Verwijder alle lokale LFS bestanden en download ze opnieuw wanneer nodig git lfs prune # Haal alle LFS bestanden voor de huidige commit binnen git lfs pull ``` **5. Controleer wat er door LFS wordt getrackt** Gebruik deze commando's om de status te controleren: ```bash # Toon alle patronen die worden getrackt git lfs track # Toon een lijst met bestanden die daadwerkelijk door LFS worden beheerd git lfs ls-files ``` **6. Let op de kosten en quota's** GitHub, GitLab en andere hosts hebben bandbreedte- en opslaglimieten voor LFS. Controleer deze voor je project om onverwachte kosten te voorkomen. Voor *extreem* grote of snel veranderende datasets kan een gespecialiseerder tool zoals **DVC (Data Version Control)**, die naadloos met Git integreert maar de data in je eigen cloudopslag (S3, GCS, Azure) bewaart, een betere en goedkopere optie zijn. Samengevat: Git LFS is de perfecte oplossing om je bestaande Git-workflow intact te houden terwijl je de pijnpunten van grote bestanden elimineert. Begin met het tracken van je model- en datasetextensies, commit de `.gitattributes` file, en je bent klaar om te gaan.