DVC 的使用

DVC 方案步骤

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  1 .我们编写的一个元文件，描述要跟踪管理的哪些数据集和模型。

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  2 .把这些元数据放在git中 代替那些需要管理的大型文件。

  现在你就可以利用DVC创建数据集的快照，用来管理数据集和代码。

👶安装

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  1.由于DVC依赖于git 所以请确保目标主机中已经安装好git.

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  1. 1.

     pypi 网页下载 liunx deb 包 并按照下方命令进行安装。

-- javascript typescript bash sql json html css c cpp java ruby python go rust markdown

sudo apt install ./dvc_0.62.1_amd64.debdvc

服用指南

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  1. 1.

      

     git init

     dvc init

     dvc add data #data 即需要管理的数据集或者是权重文件

     git add ***.dvc .gitignore #将上方纳入dvc 追踪生成的元文件 交给git追踪管理

     git commit -m "**" #将 需要管理的大型文件生成的元文件进行版本控制 后期里利用dvc 进行拉取或者版本滚动。

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  1. 1.

      

     -- javascript typescript bash sql json html css c cpp java ruby python go rust markdown

     git remote add ****
     dvc remote add *** #  dvc 远程源的地址

      

     -- javascript typescript bash sql json html css c cpp java ruby python go rust markdown

     dvc remote add --default ssh-storage ssh://ryze@192.168.110.2:22/data/data4/datasets/
     
     
     dvc remote modify --local ssh-storage password 0000
     
     
     dvc push  # 将本地的大型文件推送到 远程仓库
     
     

      

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     在版本之间切换:r

     pushgit checkout HEAD~1

     dvc checkout

📺DVC 与git的关系

dvc 严格来说不是版本控制系统，它依赖于git

git 管理着 模型数据集的元文件*.dvc ,所以需要将* *.dvc 添加到git管理中。git add *.dvc。 git 只会追踪元数据文件。

dvc通过 *.dvc (其中存取了元数据，也就是文件的所存储的hash键值)来进行源文件位置的追踪和拉取。