本章将全面介绍 Data Version Control（DVC），这是机器学习中进行数据版本管理的关键工具。您将了解进行数据版本管理的动机，明白它与代码版本管理的差异，并动手体验一个简单的分类问题。您还将回顾 Git 基本命令，认识 DVC，并练习创建与初始化仓库。最后，本章会概览 DVC 的功能与使用场景，包括数据与模型的版本管理、面向机器学习的 CI/CD、实验跟踪、流水线等。

数据版本控制的动机

机器学习模型的结构

数据与代码版本控制的差异

理解超参数

DVC 入门

使用 Git CLI

复习 DVC CLI

DVC 的功能与使用场景

DVC 流水线

机器学习中的 CI/CD

DVC 简介

本章将深入讲解 DVC 的搭建与配置，包括安装、初始化仓库，以及使用 .dvcignore 文件。随后将带您探索 DVC 缓存与暂存文件，学习如何添加与移除文件、管理缓存，并通过 MD5 哈希理解其底层机制。同时，本章还会说明 DVC 的远端（remotes），区分它与 Git 远端的不同，并指导您如何添加、列出与修改远端。最后，您将学习如何与这些远端交互：推送与拉取数据、检出特定版本，以及将数据获取到缓存。

DVC 安装与初始化

设置 DVC

.dvcignore 模式

DVC 缓存与暂存文件

使用 DVC Cache

理解 .dvc 文件

配置 DVC 远程存储

DVC 远程的用途

设置 DVC 远程存储

与 DVC 远程交互

使用 DVC Remote 进行数据版本管理

检出版本化数据

DVC 配置与数据管理

本章聚焦使用 DVC 实现 ML 流水线自动化。您将创建一个包含配置与超参数的配置文件。您还会学习用有向无环图来可视化流水线，并使用命令描述依赖、命令与输出。内容还涵盖 DVC 流水线的执行，包括本地模型训练以及 Git 如何跟踪 DVC 元数据。此外，您将学习在 DVC 中跟踪指标与可视化图，包括如何打印指标、创建图表文件，并在不同流水线阶段比较指标与图表。

代码组织与重构

理解 DVC 中的参数文件

preprocess:
  # Add Date as a column to drop
  drop_colnames:
    - ____
  # Add RainTomorrow as target column
  target_column: ____
  categorical_features:
    - Location
    - WindGustDir
    - WindDir9am
    - WindDir3pm
    - RainToday
train_and_evaluate:
  target_column: RainTomorrow
  train_test_split:
    test_size: 0.2
    random_state: 1993
  shuffle: true
  shuffle_random_state: 1993
  # Add 2 as number of estimators for rfc classifier
  rfc_params:
    n_estimators: ____
    max_depth: 2
    random_state: 42
  

preprocess:
  # Add Date as a column to drop
  drop_colnames:
    - Date
  # Add RainTomorrow as target column
  target_column: RainTomorrow
  categorical_features:
    - Location
    - WindGustDir
    - WindDir9am
    - WindDir3pm
    - RainToday
train_and_evaluate:
  target_column: RainTomorrow
  train_test_split:
    test_size: 0.2
    random_state: 1993
  shuffle: true
  shuffle_random_state: 1993
  # Add 2 as number of estimators for rfc classifier
  rfc_params:
    n_estimators: 2
    max_depth: 2
    random_state: 42
  

编写参数文件

编写与可视化 DVC 流水线

#!/bin/bash

# Preprocess stage
# Output is processed_data.csv
dvc stage add --force \
-n preprocess_stage \
-p preprocess \
-d raw_data.csv \
-d preprocess.py \
____ \
python3 preprocess.py


# Split stage
# This stage uses parameters from `split` section of params.yaml
dvc stage add --force \
-n split_stage \
____ \
-d processed_data.csv \
-d split.py \
-o train_data.csv \
-o eval_data.csv \
python3 split.py


# Train stage
# This stage generates model.pkl as output
dvc stage add --force \
-n train_stage \
-p train \
-d train_data.csv \
-d train.py \
-o model.pkl \
python3 train.py


# Evaluate stage
# This stage uses model.pkl as one of the input
dvc stage add --force \
-n evaluate_stage \
-p evaluate \
-d eval_data.csv \
____ \
-d evaluate.py \
-o metrics.json \
python3 evaluate.py

#!/bin/bash

# Preprocess stage
# Output is processed_data.csv
dvc stage add --force \
-n preprocess_stage \
-p preprocess \
-d raw_data.csv \
-d preprocess.py \
-o processed_data.csv \
python3 preprocess.py


# Split stage
# This stage uses parameters from `split` section of params.yaml
dvc stage add --force \
-n split_stage \
-p split \
-d processed_data.csv \
-d split.py \
-o train_data.csv \
-o eval_data.csv \
python3 split.py


# Train stage
# This stage generates model.pkl as output
dvc stage add --force \
-n train_stage \
-p train \
-d train_data.csv \
-d train.py \
-o model.pkl \
python3 train.py


# Evaluate stage
# This stage uses model.pkl as one of the input
dvc stage add --force \
-n evaluate_stage \
-p evaluate \
-d eval_data.csv \
-d model.pkl \
-d evaluate.py \
-o metrics.json \
python3 evaluate.py

stages:
  preprocess_stage:
    cmd: python3 preprocess.py
    deps:
    - preprocess.py
    - raw_data.csv
    params:
    - preprocess
    outs:
    - processed_data.csv
  split_stage:
    cmd: python3 split.py
    deps:
    - processed_data.csv
    - split.py
    params:
    - split
    outs:
    - eval_data.csv
    - train_data.csv
  train_stage:
    cmd: python3 train.py
    deps:
    - train.py
    - train_data.csv
    params:
    - train
    outs:
    - model.pkl
  evaluate_stage:
    cmd: python3 evaluate.py
    deps:
    - eval_data.csv
    - evaluate.py
    - model.pkl
    params:
    - evaluate
    outs:
    - metrics.json


设计一个 DVC 管道

stages:
  preprocess:
    cmd: python3 preprocess.py
    deps:
    - preprocess.py
    - raw_data.csv
    params:
    - preprocess
    outs:
    - processed_data.csv
  split:
    cmd: python3 split.py
    deps:
    - processed_data.csv
    - split.py
    params:
    - split
    outs:
    - eval_data.csv
    - train_data.csv
  train:
    cmd: python3 train.py
    deps:
    - train.py
    - train_data.csv
    params:
    - train
    outs:
    - model.pkl
  evaluate:
    cmd: python3 evaluate.py
    deps:
    - eval_data.csv
    - evaluate.py
    - model.pkl
    params:
    - evaluate
    outs:
    - metrics.json


可视化 DVC 流水线

执行 DVC 流水线

Options

True

False

DVC 流水线执行要点

stages:
  preprocess:
    # Run the data preprocessing script
    cmd: python3 preprocess_dataset.py params.yaml raw_dataset/weather.csv processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - preprocess_dataset.py
    - raw_dataset/weather.csv
    - utils_and_constants.py
    params:
    - preprocess
    outs:
    - processed_dataset/weather.csv
  train_and_evaluate:
    # Run the model training and evaluation script
    cmd: python3 train_and_evaluate.py params.yaml processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - metrics_and_plots.py
    - model.py
    # Specify the preprocessed dataset as a dependency
    - processed_dataset/weather.csv
    - train_and_evaluate.py
    - utils_and_constants.py
    params:
    - train_and_evaluate
    outs:
    - metrics.json
    - confusion_matrix.png


schema: '2.0'
stages:
  preprocess:
    cmd: python3 preprocess_dataset.py params.yaml raw_dataset/weather.csv processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - path: preprocess_dataset.py
      md5: c4a584bed44aaee9e5e5d73974d974f8
      size: 4499
    - path: raw_dataset/weather.csv
      md5: e602b116f50269aa781c0c910cd80db9
      size: 2701130
    - path: utils_and_constants.py
      md5: 188614911c472f6b55ebe8b3ff3a0192
      size: 1016
    params:
      params.yaml:
        preprocess:
          drop_colnames:
          - Date
          target_column: RainTomorrow
          categorical_features:
          - Location
          - WindGustDir
          - WindDir9am
          - WindDir3pm
          - RainToday
    outs:
    - path: processed_dataset/weather.csv
      md5: 1dea080f8f73483cabd710f788ba0143
      size: 10501985
  train_and_evaluate:
    cmd: python3 train_and_evaluate.py params.yaml processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - path: metrics_and_plots.py
      md5: f3db712083b5c84677d41948f71c54d2
      size: 1658
    - path: model.py
      md5: 928da86a0d41e4543ad5c10034dcebc9
      size: 1615
    - path: processed_dataset/weather.csv
      md5: 1dea080f8f73483cabd710f788ba0143
      size: 10501985
    - path: train_and_evaluate.py
      md5: 9c7bb633a92451eda26df183ef4db7e8
      size: 2351
    - path: utils_and_constants.py
      md5: 188614911c472f6b55ebe8b3ff3a0192
      size: 1016
    params:
      params.yaml:
        train_and_evaluate:
          target_column: RainTomorrow
          train_test_split:
            test_size: 0.2
            random_state: 1993
          shuffle: true
          shuffle_random_state: 1993
          rfc_params:
            n_estimators: 2
            max_depth: 2
            random_state: 42
    outs:
    - path: confusion_matrix.png
      md5: fb816ca1280172bfad3988402cc23902
      size: 17433
    - path: metrics.json
      md5: 1309f5092ba8d530648a071216f62452
      size: 78


执行一个机器学习模型训练流水线

评估：DVC 中的指标与图表

stages:
  preprocess:
    # Run the data preprocessing script
    cmd: python3 preprocess_dataset.py params.yaml raw_dataset/weather.csv processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - preprocess_dataset.py
    - raw_dataset/weather.csv
    - utils_and_constants.py
    params:
    - preprocess
    outs:
    - processed_dataset/weather.csv
  train_and_evaluate:
    # Run the model training and evaluation script
    cmd: python3 train_and_evaluate.py params.yaml processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - metrics_and_plots.py
    - model.py
    # Specify the preprocessed dataset as a dependency
    - processed_dataset/weather.csv
    - train_and_evaluate.py
    - utils_and_constants.py
    params:
    - train_and_evaluate
    outs:
    - confusion_matrix.png
    - predictions.csv
    metrics:
      - metrics.json:
          cache: false

preprocess:
  drop_colnames:
    - Date
  target_column: RainTomorrow
  categorical_features:
    - Location
    - WindGustDir
    - WindDir9am
    - WindDir3pm
    - RainToday
train_and_evaluate:
  target_column: RainTomorrow
  train_test_split:
    test_size: 0.2
    random_state: 1993
  shuffle: true
  shuffle_random_state: 1993
  rfc_params:
    # Change number of estimators to 3
    n_estimators: 2
    max_depth: 2
    random_state: 42
  

preprocess:
  drop_colnames:
    - Date
  target_column: RainTomorrow
  categorical_features:
    - Location
    - WindGustDir
    - WindDir9am
    - WindDir3pm
    - RainToday
train_and_evaluate:
  target_column: RainTomorrow
  train_test_split:
    test_size: 0.2
    random_state: 1993
  shuffle: true
  shuffle_random_state: 1993
  rfc_params:
    # Change number of estimators to 3
    n_estimators: 3
    max_depth: 2
    random_state: 42

跟踪 DVC 指标

stages:
  preprocess:
    cmd: python3 preprocess_dataset.py params.yaml raw_dataset/weather.csv processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - preprocess_dataset.py
    - raw_dataset/weather.csv
    - utils_and_constants.py
    params:
    - preprocess
    outs:
    - processed_dataset/weather.csv
  train_and_evaluate:
    cmd: python3 train_and_evaluate.py params.yaml processed_dataset/weather.csv
    plots:
      # Set the target to the file containing predictions data
      - ____:
          # Write the plot template
          template: ____
          x: predicted_label
          y: true_label
          x_label: 'Predicted label'
          y_label: 'True label'
          title: Confusion matrix
          # Set the cache parameter to store
          # plot data in Git repository
          cache: ____
    deps:
    - metrics_and_plots.py
    - model.py
    - processed_dataset/weather.csv
    - train_and_evaluate.py
    - utils_and_constants.py
    params:
    - train_and_evaluate
    outs:
    - confusion_matrix.png
    metrics:
      - metrics.json:
          cache: false


stages:
  preprocess:
    cmd: python3 preprocess_dataset.py params.yaml raw_dataset/weather.csv processed_dataset/weather.csv
    deps:
    - preprocess_dataset.py
    - raw_dataset/weather.csv
    - utils_and_constants.py
    params:
    - preprocess
    outs:
    - processed_dataset/weather.csv
  train_and_evaluate:
    cmd: python3 train_and_evaluate.py params.yaml processed_dataset/weather.csv
    plots:
      # Set the target to the file containing predictions data
      - predictions.csv:
          # Write the plot template
          template: confusion
          x: predicted_label
          y: true_label
          x_label: 'Predicted label'
          y_label: 'True label'
          title: Confusion matrix
          # Set the cache parameter to store
          # plot data in Git repository
          cache: false
    deps:
    - metrics_and_plots.py
    - model.py
    - processed_dataset/weather.csv
    - train_and_evaluate.py
    - utils_and_constants.py
    params:
    - train_and_evaluate
    outs:
    - confusion_matrix.png
    metrics:
      - metrics.json:
          cache: false


向 dvc.yaml 添加图表

恭喜您！

DVC 中的流水线

深入学习 Data Version Control（DVC），这是一款用于管理和版本化机器学习数据的工具。您将了解它在 ML 全生命周期中的作用，区分数据版本管理与代码版本管理，并查看 DVC 的功能与典型场景。学习 DVC 的环境搭建，包括缓存管理与远端配置，并了解其在 CI/CD、实验跟踪与流水线中的应用。自动化 ML 流水线，强调代码模块化，并练习高效执行。最后进行模型评估，学习在 DVC 中跟踪指标以支持明智决策。


本课程全面介绍数据版本控制（DVC），这是一款专为高效管理和版本控制机器学习数据而设计的工具。 你将了解机器学习产品生命周期，区分数据版本控制与代码版本控制，并探索 DVC 的功能和使用场景。

<h2>探索 DVC 功能</h2>
您将了解数据版本控制背后的动机、机器学习生命周期，以及 DVC 的独特功能和使用场景。 您还将学习 DVC 设置，涵盖安装、仓库初始化以及 .dvcignore 文件。 您将探索 DVC 缓存和暂存文件，学习添加和移除文件、管理缓存，并了解其底层机制。 您将学习 DVC 远程存储，解释 DVC 远程存储与 Git 远程仓库之间的区别，添加远程存储，列出它们，并对其进行修改。 你将学习如何与远程仓库交互、推送和拉取数据、检出特定版本，以及将数据获取到缓存中。

<h2>自动化与评估</h2>
您将有动力自动化机器学习流水线，重点关注代码模块化和配置文件的创建。 您将了解 DVC 管道作为有向无环图的概念，并通过实践体验添加阶段及其输入和输出。 你将实践高效执行这些流水线，以支持机器学习模型训练中的不同用例。 课程以评估为重点收尾，展示如何在 DVC 中跟踪指标和图表。

Supervised Learning with scikit-learn

Introduction to Git

探索数据版本控制以管理机器学习数据。掌握设置、自动化流程，并无缝评估模型。

DVC 数据版本管理入门

探索用于机器学习数据管理的数据版本控制。 掌握设置，自动化管道，并无缝评估模型。

执行一个机器学习模型训练流水线

DVC 数据版本管理入门

动手互动练习