趋近智
机器学习数据版本控制与实验记录
章节 1: 机器学习可复现性的必要性
机器学习项目管理中的难题
为何单独使用 Git 无法满足需求
定义机器学习中的可复现性
可复现机器学习工作流程的组成部分
数据版本管理的基本思想
实验追踪的基本理念
第 1 章测验
章节 2: 使用 DVC 管理数据版本
数据版本控制方法
介绍数据版本控制 (DVC)
在项目中设置DVC
跟踪数据文件和目录
数据版本的存储与获取
将 DVC 连接到远程存储 (S3、GCS、Azure Blob)
在不同数据版本间切换
动手实践：数据集版本管理
第 2 章测验
章节 3: 使用 MLflow 追踪实验
实验跟踪的重要性
MLflow 追踪功能介绍
配置 MLflow
记录参数和指标
记录工件（模型、图表、文件）
使用实验管理运行
使用 MLflow 用户界面
比较实验运行
实践：追踪训练运行
章节 4: DVC 与 MLflow 的整合：构建可复现的工作流程
关联数据版本与实验
为集成构建项目结构
在 MLflow 中记录 DVC 元数据
构建 DVC 流水线
复现 DVC 流水线
追踪 DVC 流水线指标
结合 DVC 流水线与 MLflow 追踪
集成工作流程的最佳实践
动手实践：构建集成式流程
关联数据版本与实验
这部分内容有帮助吗？
- Data Version Control (DVC) Documentation, Iterative, Inc., 2024 - DVC的官方指南，解释了数据版本控制概念、
.dvc文件以及如何将数据链接到Git提交。 - MLflow Documentation, The MLflow Project, 2024 - MLflow的官方指南，涵盖了实验跟踪、记录参数、指标以及运行标签。
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready AI, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 关于MLOps实践的综合书籍，包括确保机器学习系统设计可重现性的方法。
- Pro Git, Scott Chacon and Ben Straub, 2014 (Apress) - Git的权威在线指南，解释了版本控制、提交哈希和仓库操作。
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