0Pricing
MLOps Academy · Pelajaran

Kirim Data ke Penyimpanan Jarak Jauh

Simpan kumpulan data di S3 atau GCS dengan remote DVC.

Kirim Data ke Penyimpanan Jarak Jauh adalah pelajaran MLOps Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 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.

Cache Hanya Bersifat Lokal

Sejauh ini, data Anda berada di cache lokal DVC pada satu mesin. Rekan satu tim dan CI tidak dapat mengaksesnya, jadi Anda memerlukan tempat bersama untuk menyimpannya.

Kenali Remote DVC

Remote DVC adalah penyimpanan cloud atau bersama tempat cache data Anda diunggah. Anggap saja seperti remote Git, tetapi untuk data berukuran besar, bukan kode.

Mendukung Banyak Backend

DVC dapat terhubung ke S3, Google Cloud Storage, Azure, SSH, bahkan folder bersama biasa. Anda dapat memilih penyimpanan yang sudah digunakan oleh tim Anda. ☁️

Tambahkan Remote S3

Gunakan dvc remote add untuk mendaftarkan penyimpanan. Bendera -d menandainya sebagai bawaan sehingga push dan pull menggunakannya secara otomatis.

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

Commit Konfigurasi Remote

Pengaturan remote berada di .dvc/config. Lakukan commit ke Git agar setiap rekan satu tim mendapatkan remote yang sama tanpa pengaturan tambahan.

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

Kredensial Tidak Masuk ke Git

DVC membaca kredensial cloud dari lingkungan Anda atau profil AWS, bukan dari konfigurasi yang di-commit. Rahasia tetap aman dan tidak masuk ke pengendalian versi.

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

Dorong Data ke Remote

Jalankan dvc push untuk mengunggah semua isi cache Anda ke remote. Hanya file yang belum tersedia di sana yang dikirim, sehingga prosesnya tetap cepat.

dvc push

Lakukan Push Data dan Git Bersama-sama

Kebiasaan yang aman: dorong data terlebih dahulu, lalu dorong kode. Dengan begitu, penunjuk .dvc di Git selalu menunjuk ke data yang sudah tersedia di remote.

dvc push
git push

Rekan Satu Tim Mengambil Data

Setelah melakukan cloning dan git pull, rekan Anda menjalankan dvc pull untuk mengunduh dataset yang tepat yang dirujuk oleh file .dvc. Kode dan data kembali bersatu.

git clone <repo>
dvc pull

Fetch vs Pull

dvc fetch hanya mengunduh data ke cache, sedangkan dvc pull juga memulihkannya ke folder kerja Anda. Pull adalah fetch dan checkout dalam satu langkah.

Deduplikasi Menghemat Bandwidth

Karena remote menggunakan alamat konten, file yang tidak berubah tidak pernah diunggah ulang. Push hanya mengirim byte yang benar-benar baru. 🚀

Pemeriksaan Singkat

Perintah mana yang mengirim data terlacak dari cache lokal ke penyimpanan bersama?

Ringkasan

Anda menambahkan remote DVC, melakukan commit pada konfigurasinya, dan menggunakan dvc push untuk mengunggah data. Rekan satu tim menjalankan dvc pull untuk mengambil dataset yang tepat yang dirujuk oleh penunjuk Anda.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Kirim Data ke Penyimpanan Jarak Jauh” gratis?

Ya — teks lengkap “Kirim Data ke Penyimpanan Jarak Jauh” 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 “Kirim Data ke Penyimpanan Jarak Jauh”?

Simpan kumpulan data di S3 atau GCS dengan remote DVC. 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 3 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Kirim Data ke Penyimpanan Jarak Jauh” 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