Data Version Control (DVC) es una solución innovadora diseñada para gestionar y versionar datos en proyectos de inteligencia artificial. Esta herramienta permite a los usuarios manejar imágenes, audio, vídeo y archivos de texto en almacenamientos, organizando el proceso de modelado de aprendizaje automático en un flujo de trabajo reproducible. Basado en los principios de GitOps, DVC ofrece la capacidad de versionar y guardar datos, conectar con código, rastrear experimentos y registrar modelos, todo ello de manera eficiente y escalable.
Una de las características más destacadas de DVC es su capacidad para procesar y versionar millones de archivos en almacenamientos en la nube, lo que lo convierte en una herramienta perfecta para la gestión de datos a gran escala. Además, permite explorar y enriquecer conjuntos de datos, construyendo una capa semántica para los datos no estructurados.
DVC también facilita la creación de conjuntos de datos a partir de consultas y la versión de conjuntos de datos sin necesidad de copiar los datos, lo que permite iterar rápidamente y de manera eficiente, incluso con conjuntos de datos cada vez más grandes. La integración de DVC con DataChain ofrece una solución completa para conectar conjuntos de datos versionados, código y modelos, permitiendo un seguimiento efectivo de los experimentos de acuerdo con los principios de GitOps.
Con soporte para VS Code y una comunidad activa en GitHub, DVC empodera a miles de usuarios y clientes, desde startups hasta empresas Fortune 500, ofreciendo una manera innovadora de gestionar los datos en proyectos de IA.
