Inicialice DVC y realice el seguimiento de un conjunto de datos
Ejecute dvc add y confirme el puntero, no los datos.
Inicialice DVC y realice el seguimiento de un conjunto de datos es una lección gratuita de MLOps Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de MLOps Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Install DVC First
DVC is a Python package, so a single pip command gets you started. After this you have the dvc command available in your terminal.
pip install dvcStart Inside a Git Repo
DVC works alongside Git, not instead of it. So you run it inside an existing Git repository where your code already lives.
git init
dvc initWhat dvc init Creates
dvc init adds a hidden .dvc folder holding config and the local cache. Commit it once so the whole team shares the same setup.
git add .dvc .dvcignore
git commit -m "Initialize DVC"Track Your First Dataset
Point DVC at the file or folder you want versioned with dvc add. DVC moves the real data into its cache and leaves a small placeholder behind.
dvc add data/train.csvThe .dvc Pointer File
dvc add creates a tiny .dvc file next to your data. It stores the file's hash and size, acting as the address Git will track.
# data/train.csv.dvc
outs:
- md5: 3f2a9c...
size: 524288
path: train.csvGit Tracks the Pointer
You commit the small .dvc file to Git, never the raw dataset. Git now records which version of the data this commit expects.
git add data/train.csv.dvc
git commit -m "Track training data"Real Data Goes to .gitignore
So you never commit the big file by accident, dvc add auto-adds the dataset path to .gitignore. Git simply ignores the heavy bytes.
cat .gitignore
# /train.csvContent-Addressable Cache
DVC names cached files by their content hash. Identical data is stored once, so duplicate datasets never waste disk space. 💾
Check the Status
Run dvc status any time to see whether your working data matches what the .dvc files expect. It is your quick health check.
dvc statusUpdate a Tracked File
When the dataset changes, just run dvc add again. DVC recomputes the hash and updates the .dvc file, which you commit as a new version.
dvc add data/train.csv
git add data/train.csv.dvc
git commit -m "New data snapshot"Track Folders Too
dvc add works on whole directories, not just single files. Point it at a folder and DVC versions everything inside as one tracked unit.
dvc add data/images/Quick Check
After running dvc add on a dataset, what do you commit to Git?
Recap
You ran dvc init, then dvc add to track a dataset. DVC caches the real data and writes a tiny .dvc pointer that Git commits, keeping code and data linked.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Inicialice DVC y realice el seguimiento de un conjunto de datos» es gratis?
Sí — el texto completo de «Inicialice DVC y realice el seguimiento de un conjunto de datos» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de MLOps Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Inicialice DVC y realice el seguimiento de un conjunto de datos»?
Ejecute dvc add y confirme el puntero, no los datos. Practicas MLOps Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar MLOps Academy?
No se requiere experiencia previa. MLOps Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Inicialice DVC y realice el seguimiento de un conjunto de datos»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de MLOps Academy?
Sí. Cada lección de MLOps Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Por qué Git por sí solo no puede versionar datos
- Inicialice DVC y realice el seguimiento de un conjunto de datos
- Envíe datos al almacenamiento remoto
- Vuelva a una versión anterior del conjunto de datos