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DVC

DVC

DVC 是一款类似 Git 的开源工具,帮助团队高效管理数据集、模型和实验流程。

(4.73 分)
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机器学习数据工程团队协作
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17 次浏览0 次使用
访问官网

详细介绍

DVC(Data Version Control)是一款专为数据科学和机器学习项目设计的开源版本控制系统。它让你像使用 Git 一样追踪和管理大型数据文件、模型、实验记录,支持与主流云存储集成,实现端到端的工作流程可重复性。\n\nDVC 能让团队成员在共享代码的同时同步数据与实验结果,无需将庞大的数据直接存储于代码仓库中,同时提供 VS Code 插件、命令行工具等多种方式辅助管理,是构建高效协作型 AI 项目的理想选择。

机器学习数据工程团队协作版本控制ML 流程构建可复现性实验管理云存储集成开源项目命令行工具VS Code 插件数据科学机器学习Git 类似体验数据版本控制

功能特点

  • 数据与模型版本控制: 像使用 Git 一样管理数据文件、模型参数和实验快照,实现完整版本追踪。
  • 可复现的 ML 流程: 通过声明依赖和输出,构建可追溯的机器学习流水线,确保每一步都可重复执行。
  • 多平台存储支持: 与本地磁盘、S3、GCS 等主流云存储集成,无缝管理大型文件。
  • 实验管理与对比: 在 Git 中记录实验状态,支持团队成员对比不同实验效果与参数配置。
  • VS Code 插件: 提供可视化界面辅助版本控制与流程管理,提升开发效率。

使用场景

  • 构建机器学习流水线: 使用 DVC 定义每一步的数据处理与模型训练流程,确保流程清晰、结果可复现。
  • 团队协作与实验追踪: 跨团队共享代码、数据与实验状态,提升协作效率。
  • 模型与数据备份: 将模型和数据自动同步至云存储,避免重要资产丢失。
  • 数据版本切换: 按需切换不同版本的数据和模型,便于模型调优与回归测试。

工具展示

DVC 截图
DVC 截图

价格方案

free0
发布时间:2025/3/26
最后更新:2025/5/22

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