Data Version Control (DVC) представляет собой инновационное решение для управления неструктурированными данными в проектах, связанных с машинным обучением. Этот инструмент, доступный бесплатно и с открытым исходным кодом, позволяет эффективно управлять и версионировать изображения, аудио, видео и текстовые файлы, а также организовывать процесс моделирования машинного обучения в воспроизводимый рабочий процесс.
DVC идеально подходит для обработки и версионирования миллионов файлов в облачных хранилищах, что делает его незаменимым инструментом для исследователей и разработчиков, работающих с большими объемами данных. С его помощью можно не только исследовать и обогащать наборы данных, но и строить семантический слой для неструктурированных данных. Интеграция с принципами GitOps позволяет версионировать и сохранять данные, связывать их с кодом, отслеживать эксперименты и регистрировать модели, обеспечивая тем самым высокий уровень воспроизводимости и контроля над проектами.
Одной из ключевых особенностей DVC является возможность быстрой и эффективной итерации с большими наборами данных. Инструмент позволяет создавать наборы данных из запросов и версионировать их без необходимости копирования данных, что значительно ускоряет процесс работы. Кроме того, DVC поддерживает создание конвейеров, которые связывают версионированные наборы данных, код и модели вместе, обеспечивая эффективное отслеживание экспериментов в соответствии с принципами GitOps.
DVC также предлагает интеграцию с VS Code, предоставляя разработчикам удобный интерфейс для работы с инструментом непосредственно в среде разработки. Это делает DVC ещё более доступным и удобным для использования в проектах любого масштаба, от стартапов до крупных корпораций.
