Was ist DVC AI?
Data Version Control (DVC) ist ein Open-Source-Tool, das speziell für Data Science und Machine Learning Projekte entwickelt wurde. Es bietet eine Git-ähnliche Erfahrung, um Daten, Modelle und Experimente zu organisieren und zu versionieren. Mit DVC kannst du große Datenmengen effizient verwalten und reproduzierbare Workflows erstellen.
Was sind die Merkmale von DVC AI?
- Datenmanagement im großen Stil: Verwalte und versioniere Bilder, Audio, Video und Textdateien in Cloud-Speichern.
- Reproduzierbarkeit mit Git: Verfolge Experimente in deinem Repository und vergleiche Ergebnisse.
- Effiziente Datenverarbeitung: Perfekt für die Verarbeitung und Versionierung von Millionen von Dateien in Cloud-Speichern.
- Integration mit DataChain: Erstelle Datensätze aus Abfragen und verbinde sie mit deinem Code und Modellen.
Was sind die Anwendungsfälle von DVC AI?
- Versionierung von Datensätzen: Erstelle und versioniere Datensätze ohne teure Datenkopien.
- Experiment-Tracking: Verfolge Experimente in deinem Repository und vergleiche Ergebnisse.
- Reproduzierbare Workflows: Erstelle Pipelines, die deine versionierten Datensätze, Code und Modelle verbinden.
Wie benutzt man DVC AI?
- Speicher mit Repo verbinden: Halte große Daten- und Modelldateien neben deinem Code und teile sie über deinen Cloud-Speicher.
- Schritte konfigurieren: Deklariere Abhängigkeiten und Ausgaben in jedem Schritt, um reproduzierbare End-to-End-Pipelines zu erstellen.
- Experimente in Git verfolgen: Verfolge Experimente in deinem Repository, vergleiche Ergebnisse und stelle gesamte Experimentzustände wieder her.
