MLOps Academy · Pelajaran

Inisialisasi DVC dan Lacak Kumpulan Data

Jalankan dvc add dan commit penunjuknya, bukan datanya.

Pelajaran 2 dari 413 langkah

Inisialisasi DVC dan Lacak Kumpulan Data adalah pelajaran MLOps Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 2 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar MLOps Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Pasang DVC Terlebih Dahulu

DVC adalah paket Python, jadi satu perintah pip sudah cukup untuk memulai. Setelah itu, Anda dapat menggunakan perintah dvc di terminal.

pip install dvc

Mulai di Repositori Git

DVC bekerja bersama Git, bukan menggantikannya. Jadi, Anda menjalankannya di dalam repositori Git yang sudah menyimpan kode Anda.

git init
dvc init

Yang Dibuat oleh dvc init

dvc init menambahkan folder .dvc tersembunyi yang menyimpan konfigurasi dan cache lokal. Commit folder tersebut sekali agar seluruh tim menggunakan pengaturan yang sama.

git add .dvc .dvcignore
git commit -m "Initialize DVC"

Lacak Dataset Pertama Anda

Tentukan file atau folder yang ingin diberi versi menggunakan dvc add. DVC memindahkan data sebenarnya ke dalam cache dan meninggalkan placeholder kecil.

dvc add data/train.csv

File Penunjuk .dvc

dvc add membuat file .dvc kecil di sebelah data Anda. File tersebut menyimpan hash dan ukuran file, serta bertindak sebagai alamat yang akan dilacak oleh Git.

# data/train.csv.dvc
outs:
- md5: 3f2a9c...
  size: 524288
  path: train.csv

Git Melacak Penunjuk

Anda melakukan commit pada file .dvc kecil ke Git, bukan pada dataset mentah. Kini Git mencatat versi mana dari data yang diharapkan oleh commit ini.

git add data/train.csv.dvc
git commit -m "Track training data"

Data Sebenarnya Masuk ke .gitignore

Agar Anda tidak tidak sengaja melakukan commit pada file besar, dvc add otomatis menambahkan jalur dataset ke .gitignore. Git cukup mengabaikan byte data yang besar tersebut.

cat .gitignore
# /train.csv

Cache Berbasis Alamat Konten

DVC memberi nama file yang di-cache berdasarkan hash kontennya. Data yang identik disimpan sekali saja, sehingga dataset duplikat tidak membuang ruang disk. 💾

Periksa Status

Jalankan dvc status kapan saja untuk melihat apakah data kerja Anda sesuai dengan yang diharapkan oleh file .dvc. Ini adalah pemeriksaan kondisi singkat Anda.

dvc status

Perbarui File yang Dilacak

Saat dataset berubah, jalankan dvc add lagi. DVC menghitung ulang hash dan memperbarui file .dvc, lalu Anda melakukan commit terhadapnya sebagai versi baru.

dvc add data/train.csv
git add data/train.csv.dvc
git commit -m "New data snapshot"

Lacak Folder Juga

dvc add dapat digunakan pada seluruh direktori, bukan hanya satu file. Arahkan perintah tersebut ke folder, lalu DVC memberi versi pada semua isi di dalamnya sebagai satu unit yang dilacak.

dvc add data/images/

Pemeriksaan Singkat

Setelah menjalankan dvc add pada sebuah dataset, apa yang Anda commit ke Git?

Ringkasan

Anda menjalankan dvc init, lalu dvc add untuk melacak sebuah dataset. DVC menyimpan data sebenarnya di cache dan menulis penunjuk .dvc kecil yang di-commit oleh Git, sehingga kode dan data tetap terhubung.

Gratis untuk memulai

Belajar Python dengan tutor AI — gratis

Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.

Kursus
30
Pelajaran
120

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Inisialisasi DVC dan Lacak Kumpulan Data” gratis?

Ya — teks lengkap “Inisialisasi DVC dan Lacak Kumpulan Data” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus MLOps Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Inisialisasi DVC dan Lacak Kumpulan Data”?

Jalankan dvc add dan commit penunjuknya, bukan datanya. Kamu berlatih MLOps Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai MLOps Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. MLOps Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 2 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Inisialisasi DVC dan Lacak Kumpulan Data” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran MLOps Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Mengapa Git Saja Tidak Dapat Membuat Versi Data
  2. Inisialisasi DVC dan Lacak Kumpulan Data
  3. Kirim Data ke Penyimpanan Jarak Jauh
  4. Kembalikan ke Kumpulan Data Sebelumnya
← Kembali ke MLOps Academy