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Deep Learning Academy · Leçon

Versionner les données et les modèles

Reproduisez n’importe quelle exécution à partir de ses entrées.

Versionner les données et les modèles est une leçon Deep Learning Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Deep Learning Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

Code Versioning Is Not Enough

Git tracks your code beautifully, but a model also depends on data and weights. To reproduce a result you must version those too. 🗂️

Why Data Changes Break Runs

Datasets grow, get cleaned, or get relabeled. If you cannot say which version of the data trained a model, you can never rebuild that exact result.

The Reproducibility Triangle

A run is reproducible only when three things are pinned together: the code, the data, and the trained weights. Drop any one and the result drifts.

Hash the Data

You do not store huge files in Git. Instead you record a hash, a short fingerprint of the dataset, so any change is instantly detected.

import hashlib
h = hashlib.md5(open("train.csv","rb").read()).hexdigest()

Meet DVC

DVC, Data Version Control, layers on top of Git to version large files. It stores a tiny pointer in Git and the real data in remote storage.

pip install dvc

Track a Dataset

One command tells DVC to manage a file. It replaces the heavy data with a small .dvc pointer that Git can safely commit.

dvc add data/train.csv

Push Data to Remote

The actual bytes live in cloud storage, not your repo. dvc push uploads them so teammates can pull the exact same files later.

dvc push

Version the Model Too

Save weights with a clear name that ties them to a run. Pairing a checkpoint with its commit and data hash makes the model fully traceable.

torch.save(model.state_dict(), "model_v3.pt")

Tag Releases

When a model is good enough to ship, mark that moment. A Git tag like v1.0 lets you return to the exact code, data, and weights anytime.

git tag -a v1.0 -m "first production model"

Reproduce Any Run

With everything versioned, recovery is two steps: checkout the commit, then dvc pull. You get the identical inputs that produced the original model.

git checkout v1.0
dvc pull

Versioning Builds Trust

When anyone can rebuild a result from scratch, your work becomes auditable. That trust is what separates a hobby project from production ML.

Quick Check

How does DVC keep large datasets out of Git?

Recap

You learned to version data and models: hash inputs, track files with DVC, push to remote, and tag releases so any run is reproducible. 🎉

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Versionner les données et les modèles » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Versionner les données et les modèles » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Deep Learning Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Versionner les données et les modèles » ?

Reproduisez n’importe quelle exécution à partir de ses entrées. Tu pratiques Deep Learning Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Deep Learning Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Deep Learning Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Versionner les données et les modèles » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Deep Learning Academy ?

Oui. Chaque leçon Deep Learning Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Suivre les expériences avec Weights & Biases
  2. Versionner les données et les modèles
  3. Détecter la dérive des données et du modèle
  4. Automatiser les pipelines de réentraînement
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