Seguimiento de las métricas DVC

DVC para garantizar la reproducibilidad de tu proyecto.

En este ejercicio, ampliarás tus conocimientos sobre la construcción de un pipeline en el archivo dvc.yaml y llevarás a cabo los pasos para entrenar un modelo de aprendizaje automático de forma sistemática. Tu tarea consiste en ejecutar varias formas del comando dvc metrics para comprender sus sutilezas. Ya hemos ejecutado la canalización una vez y enviado el archivo de métricas a Git.

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Introducción al control de versiones de datos con DVC

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Instrucciones de ejercicio

Imprime las métricas actuales ejecutando el subcomando apropiado dvc metrics.
Cambia n_estimators por 3 en la línea 20 del archivo abierto params.yaml.
Ejecuta el canal DVC.
Compara las métricas modificadas con la ejecución anterior utilizando el subcomando apropiado dvc metrics.

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Introducción al control de versiones de datos con DVC

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Este capítulo proporciona una introducción completa al Control de Versiones de Datos (DVC), una herramienta esencial para el versionado de datos en el aprendizaje automático. Los alumnos explorarán la motivación que hay detrás del versionado de datos, comprenderán sus diferencias con el versionado de código y experimentarán con un sencillo problema de clasificación. Repasarán los comandos básicos de Git, aprenderán sobre DVC, y practicarán la creación de un repositorio. El capítulo concluye con una visión general de las funciones y casos de uso de DVC, incluidos el versionado de datos y modelos, CI/CD para el aprendizaje automático, el seguimiento de experimentos, los pipelines y mucho más.

Exercise 1: Motivación del versionado de datos Exercise 2: Anatomía de un modelo de aprendizaje automático Exercise 3: Diferencias entre el control de versiones de datos y de código Exercise 4: Comprender los hiperparámetros Exercise 5: Introducción a DVC Exercise 6: Trabajar con Git CLI Exercise 7: Revisa DVC CLI Exercise 8: DVC características y casos de uso Exercise 9: DVC tuberías Exercise 10: CI/CD para el aprendizaje automático