Git LFS क्या है और आपको इसकी आवश्यकता कब होती है?

Question

Accepted Answer

**Git LFS** (Large File Storage) Git में **बड़ी binary files** (videos, datasets, design assets, बड़े binaries) को कुशलता से संभालने के लिए एक extension है। Git को text/source code के लिए डिज़ाइन किया गया है और बड़े binaries को खराब तरीके से संभालता है, इसलिए LFS उन्हें अलग से संग्रहीत करता है जबकि repository में हल्के references रखता है।

## समस्या: Git और बड़े binaries

```text
Git stores every version of every file in its history (the full content):
  → LARGE BINARY files (videos, datasets, PSDs, big binaries) bloat the repo ENORMOUSLY:
    - every change stores another full copy (binaries don't diff well)
    - the repo and EVERY clone become huge and slow (clone/fetch download all history)
    - history can't be shrunk easily (the large blobs are permanent)
→ Git is great for source code (text, diffable), POOR for large binaries.
```

## Git LFS कैसे काम करता है

```text
Git LFS replaces large files in the repo with small POINTER files (a reference/hash),
and stores the ACTUAL large files on a separate LFS server:
  → the Git repo stays small (just pointers in history)
  → the actual large files are downloaded on demand (only the versions you need)
→ You work normally; LFS transparently swaps pointers ↔ real files.
```

```bash
git lfs install                    # set up LFS
git lfs track "*.psd"             # track a file type with LFS (records in .gitattributes)
git lfs track "*.mp4"
git add .gitattributes
# now large files of these types go to LFS automatically (pointers in Git)
git lfs ls-files                   # list LFS-tracked files
```

## इसका उपयोग कब करें

```text
✓ Repos with large binaries: media (video/audio/images), datasets, game assets,
  design files (PSD/Sketch), large compiled artifacts, ML models
✗ Pure source code repos don't need it (Git handles text well)
Alternatives: don't store large artifacts in Git at all (use artifact stores, S3,
  package registries) — sometimes the better choice.
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Git LFS को समझना **Git में बड़ी binary files संभालने** के लिए मूल्यवान senior-स्तरीय ज्ञान है, कुछ projects के लिए एक वास्तविक समस्या, इसलिए यह उपयोगी व्यावहारिक ज्ञान है।

मूल समस्या यह है कि **Git बड़े binaries को खराब तरीके से संभालता है**: क्योंकि Git अपनी history में हर file के हर version को संग्रहीत करता है और binaries अच्छी तरह से diff नहीं करते (हर परिवर्तन एक और पूरी copy संग्रहीत करता है), बड़ी binary files (videos, datasets, design assets, बड़े artifacts) **repository को भारी रूप से फूला देती हैं** — repo और हर clone को विशाल और धीमा बनाते हुए, bloat स्थायी और हटाने में कठिन होने के साथ।

यह media, datasets, game assets, design files, या ML models से जुड़े projects के लिए एक वास्तविक, कभी-कभी गंभीर समस्या है। **Git LFS** इसे बड़ी files को **अलग से** (एक LFS server पर) संग्रहीत करके हल करता है जबकि Git history में केवल छोटी **pointer files** रखता है — ताकि repository छोटी और हल्की बनी रहे, वास्तविक बड़ी files demand पर download होने के साथ (केवल आवश्यक versions)।

यह कैसे काम करता है (Git में pointers, LFS में वास्तविक files, transparent swapping) और इसका उपयोग कैसे करना है (`.gitattributes` के माध्यम से file types को track करना) समझना उन projects के लिए व्यावहारिक ज्ञान है जिन्हें इसकी आवश्यकता है।

समान रूप से महत्वपूर्ण है **इसका उपयोग कब करना है** (बड़े binaries वाले repos) बनाम यह कब अनावश्यक है (pure source code, जहाँ Git text को अच्छी तरह संभालता है) और **alternatives** के बारे में जागरूकता (कभी-कभी बड़े artifacts को Git में बिल्कुल संग्रहीत न करना — artifact stores, S3, या package registries का उपयोग करना — बेहतर विकल्प है) के बारे में निर्णय।

यह बड़ी files प्रबंधित करने के बारे में ठोस निर्णय-लेने को दर्शाता है।

चूँकि कुछ projects वास्तव में Git को फुलाने वाले बड़े binaries से जूझते हैं (एक वास्तविक, प्रभावशाली समस्या), और चूँकि Git LFS (या alternatives) समाधान है — repos को प्रबंधनीय रखते हुए बड़ी files को संभालना — Git LFS, इसके द्वारा हल की जाने वाली समस्या, यह कैसे काम करता है, और इसका उपयोग alternatives के बजाय कब करना है, समझना बड़ी files वाली repositories को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए मूल्यवान senior-स्तरीय ज्ञान है, media, data, या बड़े assets से निपटने वाले projects के लिए एक उपयोगी विषय।