DVC gestiona el versionado de datos, rastrea conjuntos de datos, código y experimentos para mantener la reproducibilidad en los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Permite la gestión colaborativa de datos, lo que permite a los equipos trabajar eficientemente en los mismos activos de datos. DVC se integra con las herramientas de ML existentes para optimizar la gestión del flujo de trabajo.
Características
- Control de versiones de modelos y conjuntos de datos
- Integración con los marcos de ML más conocidos
- Procesos de datos automatizados
- Capacidad escalable de tratamiento de datos
- Compatibilidad con almacenamiento local y en la nube
- Configuraciones personalizables del flujo de trabajo
- Seguimiento de experimentos en colaboración
- Control de datos en tiempo real
Casos prácticos
- Seguimiento eficaz de las versiones de los datos
- Desarrollo colaborativo de modelos
- Seguimiento de experimentos para su reproducibilidad
- Gestión eficaz de grandes conjuntos de datos
- Perfecta integración de la canalización de ML
Resumen
DVC ofrece una completa gestión de datos y seguimiento de experimentos adaptada a los flujos de trabajo de aprendizaje automático, que se distingue por sus capacidades de integración y colaboración.
