DVC 方案步骤

  • 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。

  • 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

  • 1.由于DVC依赖于git 所以请确保目标主机中已经安装好git.

  •  

    1. 1.

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

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.

       

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

       

      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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    1. 1.

       

      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。

 

原文地址:http://www.cnblogs.com/ryzemagic/p/16930659.html

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