使用 DVC 进行数据和模型版本控制，实现可复现的机器学习 大家好！今天我们来聊聊如何使用 DVC (Data Version Control) 来进行数据和模型版本控制，从而实现可复现的机器学习流程。 在机器学习项目中，保证实验的可复现性至关重要。这意味着我们不仅需要追踪代码的版本，还需要追踪数据、模型以及模型训练过程的配置。 当其他人（或者未来的自己）尝试复现你的实验时，他们应该能够使用相同的数据、相同的模型和相同的训练参数，得到相同的结果。 这听起来简单，但在实际操作中，却充满挑战。 机器学习可复现性面临的挑战 传统的版本控制系统，如 Git，非常适合代码的版本控制，但对于大型数据集和模型，却显得力不从心。主要体现在以下几个方面： 存储限制: 大型数据集和模型会迅速膨胀 Git 仓库的大小，降低性能。 版本追踪困难: Git 只能追踪文件的变化，无法理解文件内容的语义。例如，如果一个数据集中的某个样本被修改了，Git 只能告诉你文件被修改了，但无法告诉你哪个样本被修改了，以及修改了什么。 依赖管理复杂: 机器学习项目通常依赖于各种各样的库和工具。手动管理这些依赖关系非常繁琐，容易 …