Diseñar una tubería DVC

Diseñar un pipeline DVC, o DAG, es fundamental para aprovechar DVC en tus flujos de trabajo de aprendizaje automático. DAGs nos permiten codificar las entradas, salidas y ejecución de un determinado paso. Las salidas de un paso pueden servir de entrada a uno o más pasos, estableciendo así de forma natural las dependencias adecuadas entre los pasos.

En este ejercicio, trabajarás en el diseño de un flujo de trabajo ML que contenga cuatro etapas, a saber,

• Preprocesamiento de datos (preprocess_stage)
• División de datos (split_stage)
• Entrenamiento de modelos (train_stage)
• Evaluación del modelo (evaluate_stage)

Trabajaremos exclusivamente con los comandos dvc stage add. Desplázate hasta el final del archivo del script de shell (dvc_dag_stages_add.sh) si es necesario.