无论使用哪种编程语言或库,或者代码的结构如何,可再现性和流水线都基于输入和输出文件或目录。 对于Python、R、Julia、Scala Spark、自定义二进制文件、Notebooks、flatfiles/TensorFlow、PyTorch 等都能够支持。 支持HDFS、Hive 和 Apache Spark 在DVC 数据版本控制周期中,可以包含 Spark 和 Hive 作业以及本地 ML 建...
3. 模型管理:DVC可以与机器学习框架(如TensorFlow和PyTorch)集成,使得用户能够对模型进行版本控制。用户可以使用dvc run命令定义训练模型的命令,并使用dvc metrics命令记录模型的性能指标。此外,用户可以使用dvc import命令导入预训练模型,并使用dvc push和dvc pull命令在不同环境之间共享模型。 4. 协作和共享:DVC允许团...
模型管理:DVC工具包可以与机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)集成,帮助管理和追踪模型的版本和训练过程。 分布式协作:DVC工具包支持多人协作,可以轻松地共享和合并数据集和模型的更新。 可复现性:DVC工具包可以记录数据集和模型的完整性,确保实验的可复现性。 在WPF应用程序中,可以使用DVC工具包来处理多行序列数据...
无论使用哪种编程语言或库,或者代码的结构如何,可再现性和流水线都基于输入和输出文件或目录。 对于Python、R、Julia、Scala Spark、自定义二进制文件、Notebooks、flatfiles/TensorFlow、PyTorch 等都能够支持。 支持HDFS、Hive 和 Apache Spark 在DVC 数据版本控制周期中,可以包含 Spark 和 Hive 作业以及本地 ML 建...
hub可以存储数据集合作为单一的numpy类型的数组, 数据大小可以到PT级别, 并存储在云上,无缝地在任何机器上访问和使用这些数据。 Hub使得任何类型的存储在云上的数据,可以同前端存储一样快速地被使用, 数据类型包括 图片 音频 和 视频。可以与pytorch和TensorFlow集成 安装 $ pip3 install hub 创建数据集 (base) ...
与ML工具的集成:DVC与常见的机器学习工具(如TensorFlow、PyTorch等)集成良好,可以方便地将数据集与模型关联。 数据存储灵活:DVC可以与不同的远程存储后端集成,例如本地磁盘、S3、Azure Blob存储等,以适应不同的项目需求。 开源免费:DVC是开源项目,可以免费使用,并且有活跃的社区支持。 缺点: 学习曲线:对于新手来说...
无论使用哪种编程语言或库,或者代码是如何构造的,可再现性和管道都基于输入和输出文件或目录。Python、R、Julia、ScalaSpark、custom binary、Notebooks、flatfiles/TensorFlow、PyTorch等都支持。 HDFS、Hive和Apache Spark 在DVC数据版本控制周期中包括Spark和Hive作业以及本地ML建模步骤,或者使用DVC端到端管理Spark和Hive...
与ML工具的集成:DVC与常见的机器学习工具(如TensorFlow、PyTorch等)集成良好,可以方便地将数据集与模型关联。 数据存储灵活:DVC可以与不同的远程存储后端集成,例如本地磁盘、S3、Azure Blob存储等,以适应不同的项目需求。 开源免费:DVC是开源项目,可以免费使用,并且有活跃的社区支持。
与ML工具的集成:DVC与常见的机器学习工具(如TensorFlow、PyTorch等)集成良好,可以方便地将数据集与模型关联。 数据存储灵活:DVC可以与不同的远程存储后端集成,例如本地磁盘、S3、Azure Blob存储等,以适应不同的项目需求。 开源免费:DVC是开源项目,可以免费使用,并且有活跃的社区支持。