工具介绍与任务方法

DVC

通过命令行管理机器学习数据和模型版本,跟踪实验并复现数据处理流程。

DVC 能做什么

通过命令行管理机器学习数据和模型版本,跟踪实验并复现数据处理流程。

  • 模型训练与部署
从一个小任务开始

如何使用 DVC

版本化模型数据与实验

准备输入

  • 训练数据
  • 模型产物
  • 项目Git仓库

操作步骤

  1. 在项目中确定需要版本化的数据和模型文件,将它们纳入 DVC 管理。
  2. 记录数据处理或训练管道,并与代码变更一同保存对应版本信息。
  3. 运行实验并比较结果,需要复现时恢复匹配的数据、代码与配置。

预期交付物

  • 数据与模型版本
  • 实验记录

核对版本引用、存储权限和复现条件。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 DVC 官方说明 ↗

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