Introduzione al versionamento dei dati con DVC

Questo capitolo approfondisce la configurazione di DVC, includendo installazione, inizializzazione del repository e utilizzo del file .dvcignore. Prosegue con l’esplorazione della cache di DVC e dei file di staging, spiegando come aggiungere e rimuovere file, gestire le cache e comprendere i meccanismi sottostanti usando l’hash MD5. Il capitolo chiarisce anche cosa sono i remoti di DVC, come si differenziano dai remoti di Git e ti guida su come aggiungerli, elencarli e modificarli. Infine, imparerai a interagire con questi remoti eseguendo push e pull dei dati, effettuando il checkout di versioni specifiche e recuperando i dati nella cache.

Questo capitolo è incentrato sull’automazione delle pipeline di ML con DVC. Creerai un file di configurazione con impostazioni e iperparametri. Imparerai anche a visualizzare le pipeline usando grafi aciclici diretti e a usare i comandi per descrivere dipendenze, comandi e risultati. L’esecuzione delle pipeline DVC viene trattata includendo l’addestramento del modello in locale e come Git traccia i metadati di DVC. Inoltre, esplorerai il tracciamento di metriche e grafici in DVC, incluso come stampare le metriche, creare file di grafici e confrontare metriche e grafici tra diverse fasi della pipeline.