**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。