Progettare una pipeline DVC

Progettare una pipeline DVC, o DAG, è fondamentale per sfruttare DVC nei tuoi workflow di Machine Learning. I DAG ci permettono di codificare input, output ed esecuzione di un determinato passo. Gli output di un passo possono diventare input di uno o più passi, impostando in modo naturale le giuste dipendenze tra i vari step.

In questo esercizio, lavorerai alla progettazione di un workflow ML che contiene quattro stage, ovvero:

• Preprocessing dei dati (preprocess_stage)
• Suddivisione dei dati (split_stage)
• Addestramento del modello (train_stage)
• Valutazione del modello (evaluate_stage)

Useremo esclusivamente i comandi dvc stage add. Scorri fino alla fine del file di shell script (dvc_dag_stages_add.sh) se necessario.