# Summary # Cues # Notes 你这个问题，其实是经典 **「工具概念介绍」** 的变体。 --- ## 什么是 DVC **DVC（Data Version Control）** 是一个开源的 **数据与机器学习项目版本控制工具**，由 Iterative.ai 开发。 它的目标是把 **Git 的版本管理思想** 扩展到 **大文件（数据集、模型文件）和机器学习工作流** 中。 --- ## 为什么需要 DVC 在机器学习项目里，光有代码版本控制（Git）不够： - 数据集动辄几个 G/TB，Git 不能直接存。 - 模型训练结果和参数难以复现。 - 团队协作时需要统一数据、模型和实验记录。 📌 **DVC 提供了解决方案**：让数据、模型、代码、实验都能被追踪和复现。 --- ## DVC 的核心功能 1. **数据版本控制** - 用 `dvc add` 把大文件（数据集/模型）纳入 DVC 管理。 - 本地只存一个小的 `.dvc` 元文件（几 KB），真正的数据可以存到远端（S3、GCS、OSS、SSH、局域网存储）。 - 就像 Git 管代码，DVC 管数据。 2. **远程存储** - 支持 AWS S3、Google Cloud Storage、Azure、Aliyun OSS、本地 NAS 等。 - 这样团队成员能用 DVC 同步相同的数据集。 3. **可复现的实验流程** - DVC 可以把训练脚本、参数、依赖、输出用 `dvc.yaml` 定义成 pipeline。 - 运行 `dvc repro` 就能自动复现实验结果。 4. **实验管理** - 类似 Git 分支，DVC 可以创建实验（`dvc exp run`），比较不同参数、模型效果。 - 实验结果可以和 Git commit 绑定，保证可追溯。 5. **团队协作** - 多人协作时，数据不会冗余地存进 Git 仓库，而是通过 DVC 的远端统一管理。 --- ## 应用场景举例 - **数据科学团队**：保证大家用同一份干净的数据集。 - **机器学习研究**：复现实验，比较不同超参数下的结果。 - **MLOps**：把数据、模型、实验管理纳入 CI/CD 流程，形成完整的 ML 生命周期。 --- 📌 **一句话总结**： **DVC 就是“给数据和模型用的 Git”，让机器学习项目的代码 + 数据 + 实验都能像软件工程一样被版本控制和复现。** 要不要我帮你画一张 **“DVC 工作流示意图”**（代码 → 数据集 → pipeline → 模型 → 远端存储 → 团队协作）？