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DVC - 数据版本和机器学习实验的命令行工具和 VS Code 扩展

article 2026/5/11 3:19:34

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文章目录

- 一、关于 DVC
- 二、快速启动
- 三、DVC的工作原理
- 四、VS代码扩展
- 五、安装
- - Snapcraft（Linux）
  - Chocolatey (Windows)
  - Brew (mac OS)
  - Anaconda (Any platform)
  - PyPI（Python）
  - Package (Platform-specific)
  - - Ubuntu / Debian (deb)
    - Fedora / CentOS (rpm)

一、关于 DVC

DVC : Data Version Control

DVC是一个命令行工具和VS Code扩展，可帮助您开发可重现的机器学习项目：

版本化您的数据和模型。将它们存储在您的云存储中，但将它们的版本信息保存在您的Git存储库中。
使用轻量级管道快速迭代。进行更改时，仅运行受这些更改影响的步骤。
在本地Git存储库中跟踪实验（不需要服务器）。
比较任何数据、代码、参数、模型或性能图。
共享实验并自动复制任何人的实验。

github : https://github.com/iterative/dvc
网站 : https://dvc.org/
文档 : https://dvc.org/doc
博客 : http://blog.dataversioncontrol.com/
教程 : https://dvc.org/doc/get-started
相关技术 | DVC如何工作 | VS代码扩展 | 安装
贡献 | 社区和支持

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二、快速启动

请阅读命令参考以获取完整列表。

常见的CLI工作流程包括：

任务	终端
跟踪数据	`$ git add train.py params.yaml` `$ dvc add images/`
连接代码和数据	`$ dvc stage add -n featurize -d images/ -o features/ python featurize.py` `$ dvc stage add -n train -d features/ -d train.py -o model.p -M metrics.json python train.py`
做出改变和实验	`$ dvc exp run -n exp-baseline` `$ vi train.py` `$ dvc exp run -n exp-code-change`
比较和选择实验	`$ dvc exp show` `$ dvc exp apply exp-baseline`
共享代码	`$ git add .` `$ git commit -m 'The baseline model'` `$ git push`
共享数据和ML模型	`$ dvc remote add myremote -d s3://mybucket/image_cnn` `$ dvc push`

三、DVC的工作原理

我们鼓励您阅读我们的入门文档，以更好地了解DVC的功能以及它如何适合您的场景。

描述主要DVC功能的最接近的类比是：

用于数据的Git：存储和共享数据工件（如Git-LFS，但没有服务器）和模型，将它们与Git存储库连接起来。数据管理遇到GitOps！
Makefile for ML：描述如何以标准格式从其他数据和代码构建数据或模型工件。现在您可以使用Git版本您的数据管道。
本地实验跟踪：将您的机器变成ML实验管理平台，并使用现有的Git托管（Github、Gitlab等）与其他人协作。

Git像往常一样被用来存储和版本代码（包括DVC元文件作为数据的占位符）。DVC在Git之外的缓存中无缝地存储数据和模型文件，同时保持几乎与存储库中相同的用户体验。为了共享和备份数据高速缓存，DVC支持多个远程存储平台——任何云（S3、Azure、谷歌云等）或本地网络存储（例如通过SSH）。

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DVC管道（计算图）将代码和数据连接在一起。它们指定了生成模型所需的所有步骤：输入依赖项，包括代码、数据、要运行的命令；和要保存的输出信息。

最后但并非最不重要的一点是，DVC实验版本控制让您可以准备和运行大量的实验，它们的结果可以基于超参数和指标进行过滤和比较，并通过多图进行可视化。

四、VS代码扩展

要直接从VS Code IDE将DVC用作GUI，请从Marketplace安装DVC扩展。它目前具有实验跟踪和数据管理功能，更多功能（数据管道支持等）即将推出！

https://raw.githubusercontent.com/iterative/vscode-dvc/main/extension/docs/overview.gif

注意：您必须单独在系统上安装核心DVC（如下所述）。如果需要，扩展程序将指导您。

五、安装

有几种方法可以安装DVC：在VS Code中；使用snap、choco、brew、conda、pip；或者使用特定于操作系统的软件包。这里提供完整的说明。

Snapcraft（Linux）

https://snapcraft.io/dvc

snap install dvc --classic

这对应于最新标记的发布版本。添加--beta用于最新标记的发布版本，或--edge用于最新的main版本。

Chocolatey (Windows)

https://chocolatey.org/packages/dvc

choco install dvc

Brew (mac OS)

https://formulae.brew.sh/formula/dvc

brew install dvc

Anaconda (Any platform)

https://anaconda.org/conda-forge/dvc

conda install -c conda-forge mamba # installs much faster than conda
mamba install -c conda-forge dvc

根据您计划用于保留和共享数据的远程存储类型，您可能需要安装可选依赖项：dvc-s3、dvc-azure、dvc-gdrive、dvc-gs、dvc-oss、dvc-ssh。

PyPI（Python）

https://pypi.org/project/dvc

pip install dvc

根据您计划用于保存和共享数据的远程存储类型，您可能需要指定一个可选依赖项：s3、gs、azure、oss、ssh。或者all包含它们。命令应该如下所示：pip install 'dvc[s3]'（在这种情况下，AWS S3依赖项，如boto3将自动安装）。

要安装开发版本，请运行：

pip install git+git://github.com/iterative/dvc

Package (Platform-specific)

https://dvc.org/doc/install

适用于Linux、Windows和Mac的独立软件包可用。最新版本的软件包可以在GitHub发布页面上找到。

Ubuntu / Debian (deb)

sudo wget https://dvc.org/deb/dvc.list -O /etc/apt/sources.list.d/dvc.list
wget -qO - https://dvc.org/deb/iterative.asc | sudo apt-key add -
sudo apt update
sudo apt install dvc

Fedora / CentOS (rpm)

sudo wget https://dvc.org/rpm/dvc.repo -O /etc/yum.repos.d/dvc.repo
sudo rpm --import https://dvc.org/rpm/iterative.asc
sudo yum update
sudo yum install dvc