DVCのパラメータファイルを理解する

データサイエンスやMachine Learningのプロジェクトでは、Data Version Control（DVC）のようなツールを使ってデータファイルやディレクトリを管理・バージョン管理するのが一般的です。DVCの重要な機能の1つは、パラメータファイルを用いてプロジェクト内のさまざまなステージでパラメータを管理できることです。

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この章では、Machine Learningにおけるデータのバージョン管理に不可欠なツール、Data Version Control (DVC) を包括的に紹介します。なぜデータのバージョン管理が必要なのか、その動機を探り、コードのバージョン管理との違いを理解したうえで、シンプルな分類問題に取り組みます。基本的なGitコマンドを復習し、DVCの基礎を学び、リポジトリのセットアップを実践します。章の終わりには、データやモデルのバージョニング、Machine LearningのCI/CD、実験管理、パイプラインなど、DVCの機能とユースケースの全体像を確認します。

Exercise 1: データバージョニングの動機 Exercise 2: Machine Learningモデルの構成要素 Exercise 3: データとコードのバージョン管理の違い Exercise 4: ハイパーパラメータを理解する Exercise 5: DVC 入門 Exercise 6: Git CLI を使ってみる Exercise 7: DVC CLIを復習する Exercise 8: DVC の機能とユースケース Exercise 9: DVCのパイプライン Exercise 10: Machine Learning における CI/CD

この章では、DVCのセットアップを詳しく扱います。インストール、リポジトリの初期化、.dvcignoreファイルの活用までをカバーします。さらに、DVCのキャッシュとステージングファイルを理解し、ファイルの追加・削除、キャッシュの管理、MD5ハッシュを用いた内部仕組みを学びます。加えて、Gitのリモートと区別しながらDVCリモートについて解説し、追加・一覧表示・変更の方法をガイドします。最後に、データのプッシュ／プル、特定バージョンのチェックアウト、キャッシュへのフェッチなど、リモートとのやり取りの手順を学びます。

Exercise 1: DVC のセットアップと初期化 Exercise 2: DVC のセットアップ Exercise 3: .dvcignore のパターン Exercise 4: DVCのキャッシュとステージングファイル Exercise 5: DVCキャッシュを扱う Exercise 6: .dvc ファイルを理解する Exercise 7: DVC リモートの設定 Exercise 8: DVC Remote の目的 Exercise 9: DVC リモートをセットアップする Exercise 10: DVC リモートとのやり取り Exercise 11: DVC Remote を使ったデータのバージョン管理 Exercise 12: バージョン管理されたデータのチェックアウト

この章では、DVCを使ってMLパイプラインを自動化する方法に焦点を当てます。設定やハイパーパラメータを含む構成ファイルを作成し、有向非巡回グラフによるパイプラインの可視化を学びます。依存関係、コマンド、出力を記述するためのコマンドも扱います。DVCパイプラインの実行、ローカルでのモデル学習、GitがDVCメタデータをどのように追跡するかを取り上げます。さらに、DVCでのメトリクスとプロットのトラッキングについて、メトリクスの表示、プロットファイルの作成、パイプラインの各ステージ間でのメトリクスやプロットの比較方法を学びます。

Exercise 1: コードの整理とリファクタリング Exercise 2: DVCのパラメータファイルを理解する

現在の演習

Exercise 3: パラメータファイルを書こう Exercise 4: DVCパイプラインの作成と可視化 Exercise 5: DVCパイプラインの設計 Exercise 6: DVCパイプラインを可視化する Exercise 7: DVC パイプラインの実行 Exercise 8: DVC パイプライン実行の基本概念 Exercise 9: MLモデルの学習パイプラインを実行する Exercise 10: 評価：DVC におけるメトリクスとプロット Exercise 11: DVCのメトリクスを追跡する Exercise 12: dvc.yaml にプロットを追加する Exercise 13: おめでとうございます！