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MLOps Academy · Lektion

Daten in einem Remotespeicher ablegen

Speichern Sie Datensätze mit einem DVC-Remote in S3 oder GCS.

Daten in einem Remotespeicher ablegen ist eine kostenlose MLOps Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des MLOps Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der MLOps Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

The Cache Is Only Local

So far your data lives in DVC's local cache on one machine. Teammates and CI cannot reach it, so you need a shared place to store it.

Meet the DVC Remote

A DVC remote is cloud or shared storage where your data cache is uploaded. Think of it like a Git remote, but for the heavy data instead of code.

Many Backends Supported

DVC speaks to S3, Google Cloud Storage, Azure, SSH, and even a plain shared folder. You pick whatever storage your team already uses. ☁️

Add an S3 Remote

Use dvc remote add to register storage. The -d flag marks it as the default so push and pull use it automatically.

dvc remote add -d storage s3://my-bucket/dvcstore

Commit the Remote Config

The remote setting lives in .dvc/config. Commit it to Git so every teammate inherits the same remote without extra setup.

git add .dvc/config
git commit -m "Add S3 DVC remote"

Credentials Stay Out of Git

DVC reads cloud credentials from your environment or AWS profile, never from the committed config. Secrets stay safe and out of version control.

export AWS_ACCESS_KEY_ID=...
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=...

Push Data Up

Run dvc push to upload everything in your cache to the remote. Only files not already there are sent, so it stays fast.

dvc push

Push and Git Push Together

A safe habit: push data first, then push code. That way the .dvc pointers in Git always point to data that already exists in the remote.

dvc push
git push

Teammates Pull Data Down

After cloning and git pull, a colleague runs dvc pull to download the exact datasets the .dvc files reference. Code and data reunite.

git clone <repo>
dvc pull

Fetch vs Pull

dvc fetch downloads data into the cache only, while dvc pull also restores it into your working folder. Pull is fetch plus checkout in one step.

Dedup Saves Bandwidth

Because the remote is content-addressed, unchanged files are never re-uploaded. Push only the bytes that are genuinely new. 🚀

Quick Check

Which command sends your tracked data from the local cache up to shared storage?

Recap

You added a DVC remote, committed its config, and used dvc push to upload data. Teammates run dvc pull to fetch the exact datasets your pointers reference.

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Daten in einem Remotespeicher ablegen“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Daten in einem Remotespeicher ablegen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des MLOps Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der MLOps Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Daten in einem Remotespeicher ablegen“?

Speichern Sie Datensätze mit einem DVC-Remote in S3 oder GCS. Du übst MLOps Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um MLOps Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. MLOps Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Daten in einem Remotespeicher ablegen“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser MLOps Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede MLOps Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Warum Git allein Daten nicht versionieren kann
  2. DVC initialisieren und einen Datensatz verfolgen
  3. Daten in einem Remotespeicher ablegen
  4. Zu einem früheren Datensatz zurückkehren
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