什么是DVC AI？
Data Version Control (DVC) 是一个专为数据科学和机器学习项目设计的开源版本控制系统。它提供了类似 Git 的体验，帮助你管理数据、模型和实验，确保项目的可重复性和高效性。
DVC AI的核心功能有哪些？
- 数据管理规模化：轻松处理数百万个文件，适合云存储中的数据处理和版本控制。
- Git 的可重复性：基于 GitOps 原则，连接代码、数据和模型，确保实验的可追踪性。
- 无数据复制的版本控制：通过保存元数据而非数据本身，避免昂贵的数据复制和移动。
- 快速数据集查询：在几秒钟内过滤数十亿个样本，快速迭代和构建数据集。
DVC AI的使用案例有哪些？
- 构建语义层：为你的非结构化数据构建语义层，探索和丰富数据集。
- 实验追踪：在 Git 中追踪实验，比较结果并恢复整个实验状态。
- 数据集版本控制：无需复制数据，直接对数据集进行版本控制。
如何使用DVC AI？
- 连接存储到仓库：将大型数据和模型文件与代码一起存储，并通过云存储共享。
- 配置步骤：在每个步骤中声明依赖项和输出，构建可重复的端到端管道。
- 安装 DVC：通过 pip、conda 或 brew 安装 DVC，或下载适用于 macOS、Windows 和 Linux 的版本。
