Выбор инструмента

Использование специализированных инструментов для отдельных этапов жизненного цикла машинного обучения позволяет сэкономить значительное время и ресурсы. Конечно, такие инструменты можно создать самостоятельно, однако затраты на разработку, как правило, не окупаются по сравнению со стоимостью готового решения.

Представьте, что вы работаете в команде специалистов по данным, и каждый из вас разработал код для модели машинного обучения на своём локальном компьютере. Поскольку команда только начинает работу, файлы пока просто хранятся на сетевом файловом ресурсе, но совместная работа над одним и тем же кодом постепенно становится всё сложнее.

Какой инструмент следует использовать для совместной работы и хранения репозитория кода?