搜索研究与资料 · 工具介绍
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
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
- 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。
- 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。
- 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。
从搜索研究与资料角度评估DVC
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
