DVC 管理数据版本、跟踪数据集、代码和实验，以保持机器学习工作流程的可重复性。它实现了协同数据管理，使团队能够在相同的数据资产上高效工作。DVC 与现有的 ML 工具集成，可优化工作流程管理。
特点
- 模型和数据集的数据版本控制
- 与流行的 ML 框架集成
- 自动数据处理管道
- 可扩展的数据处理能力
- 支持云存储和本地存储
- 可定制的工作流程配置
- 协作式实验跟踪
- 实时数据监控
使用案例
- 高效的数据版本跟踪
- 合作开发模型
- 实验跟踪，实现可重复性
- 有效管理大型数据集
- 无缝集成 ML 管道
摘要
DVC 为机器学习工作流程量身定制了全面的数据管理和实验跟踪功能，并通过集成和协作功能使其与众不同。
