Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Acest curs oferă o introducere cuprinzătoare în Data Version Control (DVC), un instrument conceput pentru gestionarea eficientă și versionarea datelor pentru machine learning. Vei înțelege ciclul de viață al produselor de machine learning, vei face diferența între versionarea datelor și versionarea codului și vei explora funcționalitățile și cazurile de utilizare ale DVC.
Explorarea funcțiilor DVC
Vei înțelege motivațiile din spatele versionării datelor, ciclul de viață al machine learning-ului și caracteristicile și cazurile de utilizare distincte ale DVC. Veți învăța, de asemenea, despre configurarea DVC, acoperind instalarea, inițializarea depozitului și fișierul .dvcignore. Veți explora cache-ul DVC și fișierele de staging, veți învăța să adăugați și să eliminați fișiere, să gestionați cache-urile și să înțelegeți mecanismele de bază. Vei învăța despre remote-urile DVC, vei explica diferența dintre remote-urile DVC și Git, vei adăuga remote-uri, le vei lista și le vei modifica. Vei învăța să interacționezi cu remote-uri, să faci push și pull la date, să verifici versiuni specifice și să aduci datele în cache.Automatizează și evaluează
Vei fi motivat să automatizezi pipeline-urile ML, punând accent pe modularizarea codului și pe crearea unui fișier de configurare. Veți fi introdus în pipeline-urile DVC ca grafuri aciclice orientate, cu experiență practică în adăugarea de etape și a intrărilor și ieșirilor acestora. Vei exersa executarea eficientă a acestor pipeline-uri pentru a permite diferite cazuri de utilizare în antrenarea modelelor de machine learning. Cursul se încheie cu un accent pe evaluare, prezentând modul în care metricile și graficele sunt urmărite în DVC.Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în DVC
Acest capitol oferă o introducere cuprinzătoare în Data Version Control (DVC), un instrument esențial pentru versionarea datelor în machine learning. Vei explora motivele din spatele versionării datelor, vei înțelege diferențele față de versionarea codului și vei experimenta cu o problemă simplă de clasificare. Vei recapitula comenzile de bază Git, vei afla despre DVC și vei exersa configurarea unui repository. Capitolul se încheie cu o prezentare generală a funcționalităților și cazurilor de utilizare DVC, inclusiv versionarea datelor și modelelor, CI/CD pentru machine learning, urmărirea experimentelor, pipeline-uri și altele.
- Motivația pentru versionarea datelor50 XP
- Anatomia unui model de învățare automată100 XP
- Diferențe între versionarea datelor și a codului50 XP
- Înțelegerea hiperparametrilor50 XP
- Introducere în DVC50 XP
- Lucrul cu Git CLI100 XP
- Recapitulare CLI DVC50 XP
- Funcționalitățile și cazurile de utilizare DVC50 XP
- Pipeline-uri DVC50 XP
- CI/CD pentru machine learning50 XP
2
Configurarea DVC și gestionarea datelor
Acest capitol analizează în detaliu configurarea DVC, acoperind instalarea, inițializarea repository-ului și utilizarea fișierului `.dvcignore`. Explorezi cache-ul DVC și fișierele din staging, înveți cum să adaugi și să elimini fișiere, să gestionezi cache-ul și să înțelegi mecanismele interne folosind hash-ul MD5. Capitolul explică și remote-urile DVC, distingându-le de remote-urile Git, și te ghidează în adăugarea, listarea și modificarea lor. În final, vei învăța cum să interacționezi cu aceste remote-uri prin operațiuni de push și pull, cum să accesezi versiuni specifice și cum să aduci date în cache.
3
Pipeline-uri în DVC
Acest capitol se concentrează pe automatizarea pipeline-urilor ML cu DVC. Vei crea un fișier de configurare care conține setări și hiperparametri. Vei învăța, de asemenea, despre vizualizarea pipeline-urilor folosind grafuri aciclic direcționate și vei folosi comenzi pentru a descrie dependențe, comenzi și rezultate. Sunt acoperite și aspecte legate de execuția pipeline-urilor DVC, inclusiv antrenarea locală a modelelor și modul în care Git urmărește metadatele DVC. În plus, vei explora urmărirea metricilor și a graficelor în DVC, inclusiv cum să afișezi metrici, să creezi fișiere de grafice și să compari metrici și grafice între diferite etape ale pipeline-ului.
Introducere în versionarea datelor cu DVC
Curs
finalizat
