Data Version Control (DVC) 소개

DataChain과 DVC는 AI 프로젝트에서 데이터 관리와 버전 제어를 위한 강력한 도구입니다. 이들은 무료로 사용 가능하며 영원히 오픈 소스로 유지됩니다.

주요 기능

다양한 파일 형식 관리

이 도구들은 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 파일 등 다양한 형태의 파일을 저장소에서 관리하고 버전을 관리할 수 있습니다. 이를 통해 ML 모델링 프로세스를 재현 가능한 워크플로로 구성할 수 있습니다.

대규모 데이터 관리

클라우드 저장소에 있는 수백만 개의 파일을 처리하고 버전 관리하는 데에도 적합합니다. 또한 데이터셋을 탐색하고 보강하며, 비정형 데이터에 대한 의미론적 계층을 구축할 수 있습니다.

GitOps 기반 작업

데이터를 버전화하고 저장하며, 코드에 연결하고, 실험을 추적하고, 모델을 등록하는 모든 작업은 GitOps 원칙에 기반합니다.

사용 사례

빠른 데이터 필터링

수십억 개의 샘플을 몇 초 안에 필터링할 수 있습니다. 데이터셋이 점점 커지고 있지만 빠르고 효율적으로 반복하는 능력은 여전히 중요합니다.

데이터셋 생성

쿼리를 통해 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 또한 데이터를 복사하지 않고 데이터셋을 버전화할 수 있습니다.

파이프라인 구축

버전화된 데이터셋, 코드, 모델을 연결하는 파이프라인을 구축하여 효과적인 실험 추적을 GitOps 방식으로 할 수 있습니다.

시작하기

설치

다음과 같은 방법으로 DVC를 설치할 수 있습니다.

• pip를 사용한 설치
• conda를 사용한 설치
• brew를 사용한 설치

또한 VS Code에 대한 확장도 제공되어 VS Code에서 편리하게 사용할 수 있습니다.

설정

저장소에 연결하고, 큰 데이터와 모델 파일을 코드와 함께 유지하며, 클라우드 저장소를 통해 공유할 수 있습니다. 또한 진행하면서 단계를 구성하고, Git에서 실험을 추적할 수 있습니다.

결론

Data Version Control (DVC)와 DataChain은 AI 프로젝트에서 데이터 관리와 버전 제어를 위한 매우 유용한 도구입니다. 이들은 다양한 기능과 사용 사례를 제공하여 사용자가 AI 프로젝트를 더욱 효과적으로 진행할 수 있도록 도와줍니다.