dvc

DVC(Data Version Control)는 머신러닝 프로젝트의 재현성을 높이기 위해 설계된 명령줄 도구 및 VS Code 확장입니다. Git과 유사한 버전 관리 기능을 데이터와 모델에 적용합니다. 데이터 아티팩트는 Git 외부의 캐시(클라우드 또는 온프레미스 스토리지)에 저장되며, Git 저장소 내의 가벼운 메타 파일이 해당 버전을 추적합니다. 이를 통해 팀은 대용량 데이터셋과 모델을 Git에 직접 체크인하지 않고도 공유할 수 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: - 데이터 및 모델 버전 관리: S3, Azure, Google Cloud, SSH 등 다양한 원격 저장소에 데이터를 저장하고, 버전 정보는 Git에 유지합니다. - 가벼운 ML 파이프라인: 코드, 데이터, 출력을 연결하는 계산 그래프를 정의합니다. 변경 사항이 발생하면 영향을 받은 단계만 다시 실행됩니다. - 로컬 실험 추적: 전용 서버 없이 하이퍼파라미터와 메트릭에 따라 실험을 실행, 필터링, 비교할 수 있으며, 시각화 플롯도 제공합니다. - 협업: 기존 Git 호스팅 플랫폼을 통해 실험을 공유하고 자동으로 재현할 수 있습니다. DVC는 pip, conda, brew, choco, snap, 또는 플랫폼별 패키지를 통해 설치할 수 있습니다. 선택적 종속 항목은 특정 원격 저장소 백엔드(S3, Azure, GCS, OSS, SSH, Google Drive)에 대한 지원을 제공합니다. VS Code 확장은 실험 추적 및 데이터 관리를 위한 GUI를 제공합니다. 이 프로젝트는 Apache License 2.0에 따라 배포됩니다.