Een DVC-pijplijn visualiseren

In deze oefening leer je het dvc dag-commando te gebruiken met verschillende flags om uiteenlopende inzichten te krijgen in de pijplijn van je project. Als je begrijpt wat deze flags doen en hoe ze de output van dvc dag beïnvloeden, kun je je projectpijplijn beter beheren en begrijpen.

Onthoud: het doel van deze oefening is niet alleen om de commando's uit te voeren, maar ook om de nuances van dvc dag te snappen en te zien hoe verschillende flags de output veranderen.

LET OP: Je kunt met de pijltjestoetsen door de terminaloutput scrollen en met de q-toets afsluiten.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot dataversiebeheer met DVC

Bekijk cursus

Interactieve oefening met praktijkervaring

Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen

Begin oefening

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot dataversiebeheer met DVC

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

388 reviews

Begin gratis met de cursus

Dit hoofdstuk biedt een uitgebreide introductie tot Data Version Control (DVC), een essentiële tool voor dataversiebeheer in Machine Learning. Je ontdekt waarom dataversiebeheer belangrijk is, begrijpt de verschillen met codeversiebeheer en experimenteert met een eenvoudig classificatieprobleem. Je herhaalt basis-Git-commando’s, maakt kennis met DVC en oefent met het opzetten van een repository. Het hoofdstuk sluit af met een overzicht van DVC-functies en use-cases, waaronder versiebeheer van data en modellen, CI/CD voor Machine Learning, experiment tracking, pipelines en meer.

Exercise 1: Motivatie voor data versioning Exercise 2: Anatomie van een Machine Learning-model Exercise 3: Verschillen tussen data- en codeversiebeheer Exercise 4: Hyperparameters begrijpen Exercise 5: Introductie tot DVC Exercise 6: Werken met de Git-CLI Exercise 7: DVC CLI herhalen Exercise 8: DVC-functies en use-cases Exercise 9: DVC-pipelines Exercise 10: CI/CD voor machine learning

Dit hoofdstuk gaat dieper in op het instellen van DVC, met onderwerpen als installatie, initialisatie van de repository en het gebruik van het .dvcignore-bestand. Je verkent ook de DVC-cache en staging-bestanden en leert hoe je bestanden toevoegt en verwijdert, caches beheert en de onderliggende mechanismen met de MD5-hash begrijpt. Verder worden DVC-remotes uitgelegd en onderscheiden van Git-remotes, en leer je hoe je ze toevoegt, weergeeft en wijzigt. Tot slot leer je hoe je met deze remotes werkt door data te pushen en pullen, specifieke versies te checken, en data naar de cache te fetchen.

Exercise 1: DVC-installatie en initialisatie Exercise 2: DVC instellen Exercise 3: .dvcignore-patronen Exercise 4: DVC-cache en staging-bestanden Exercise 5: Werken met de DVC-cache Exercise 6: Inzicht in .dvc-bestanden Exercise 7: DVC-remotes configureren Exercise 8: Doel van DVC-remotes Exercise 9: Een DVC-remote instellen Exercise 10: Werken met DVC-remotes Exercise 11: Gegevens versies beheren met DVC Remote Exercise 12: Versiebeheerde data uitchecken

Dit hoofdstuk richt zich op het automatiseren van ML-pipelines met DVC. Je maakt een configuratiebestand met instellingen en hyperparameters. Je leert ook hoe je pipelines visualiseert met gerichte acyclische grafen en gebruikt commando’s om dependencies, commando’s en outputs te beschrijven. De uitvoering van DVC-pipelines komt aan bod, inclusief lokaal model trainen en hoe Git DVC-metadata bijhoudt. Daarnaast verken je het bijhouden van metrics en plots in DVC, waaronder het afdrukken van metrics, het maken van plotbestanden, en het vergelijken van metrics en plots over verschillende pipeline-stappen.

Exercise 1: Code organiseren en refactoren Exercise 2: Parameterbestanden in DVC begrijpen Exercise 3: Schrijf een parameterbestand Exercise 4: DVC-pipelines schrijven en visualiseren Exercise 5: Een DVC-pipeline ontwerpen Exercise 6: Een DVC-pijplijn visualiseren

Huidige oefening

Exercise 7: DVC-pijplijnen uitvoeren Exercise 8: Concepten rond DVC-pipeline-uitvoering Exercise 9: Voer een ML-modeltraining-pijplijn uit Exercise 10: Evaluatie: metrics en plots in DVC Exercise 11: DVC-metrics bijhouden Exercise 12: Plots toevoegen aan dvc.yaml Exercise 13: Gefeliciteerd!