Teruggaan naar een eerdere dataset
Gebruik dvc checkout om een eerdere datatoestand te reproduceren.
Teruggaan naar een eerdere dataset is een gratis MLOps Academy-les op CoddyKit. Dit is les 4 van 4. Je kunt de volledige les hieronder gratis lezen en daarna in de browser praktisch oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is. Deze les maakt deel uit van het leertraject MLOps Academy. Je voortgang wordt gesynchroniseerd op het web en in de CoddyKit-app. De cursus MLOps Academy bevat in totaal 4 lessen.
Waarom zou je überhaupt terugdraaien?
Soms schaadt een nieuwe dataset je model, of heb je de exacte gegevens van het experiment van vorige maand nodig. Met DVC kun je teruggaan naar elke eerdere versie.
Git bewaart de geschiedenis
Elke gegevensversie wordt vastgelegd door een gecommit .dvc-bestand. Je gegevensgeschiedenis staat dus gewoon in je normale Git-commithistorie.
git log --oneline data/train.csv.dvcStap één: Git terugzetten
Gebruik eerst git checkout om de oude .dvc-aanwijzer terug te halen. Hiermee draai je terug welke gegevensversie je project verwacht.
git checkout HEAD~1 data/train.csv.dvcStap twee: de gegevens synchroniseren
De aanwijzer is gewijzigd, maar het bestand op schijf nog niet. Voer dvc checkout uit om de daadwerkelijke dataset bij te werken zodat deze overeenkomt met de teruggezette aanwijzer.
dvc checkoutDe tweestappenregel
Gegevens terugdraaien bestaat altijd uit twee handelingen: git checkout wijzigt de aanwijzer en dvc checkout vervangt de gegevens. Sla de tweede stap over en je gegevens blijven verouderd.
Haal ontbrekende gegevens op
Als die oude versie niet in je lokale cache staat, kan dvc checkout deze niet vinden. Voer eerst dvc pull uit om de versie uit de remote op te halen en check deze daarna uit.
dvc pull
dvc checkoutHet hele project terugdraaien
Om een volledige eerdere toestand te herstellen, check je eerst een volledige commit uit en voer je daarna dvc checkout uit. Code en gegevens springen samen terug naar dat moment. ⏪
git checkout v1.0
dvc checkoutBelangrijke versies taggen
Geef betekenisvolle momentopnamen een Git-tag, zodat je er later eenvoudig naar kunt terugkeren. Tags veranderen een ondoorzichtige hash in een herkenbaar label.
git tag -a v1.0 -m "Clean baseline dataset"Teruggaan naar de nieuwste versie
Klaar met experimenteren in het verleden? Schakel je branch weer vooruit en voer dvc checkout uit om de nieuwste gegevens te herstellen. Er gaat niets verloren.
git checkout main
dvc checkoutReproduceerbaarheid ontgrendeld
Omdat elke commit naar een exacte dataset verwijst, kun je elk resultaat uit het verleden nauwkeurig reproduceren. Dat is de volledige belofte van versiebeheer voor gegevens.
Bekijken zonder te wisselen
Wil je één oud bestand zonder van branch te wisselen? dvc get downloadt een specifieke versie uit een repository naar een gekozen pad, zonder je project aan te passen.
dvc get <repo-url> data/train.csv --rev v1.0Snelle controle
Je hebt git checkout uitgevoerd op een oud .dvc-bestand. Wat moet je daarna uitvoeren om de daadwerkelijke gegevens te herstellen?
Samenvatting
Terugdraaien is een dans in twee stappen: git checkout herstelt de .dvc-aanwijzer en dvc checkout vervangt de gegevens zodat ze overeenkomen. Voer eerst pull uit als de oude versie niet in de cache staat.
Leer Python met een AI-tutor — gratis
Schrijf echte code en voer die uit in je browser, krijg direct hulp van een AI-tutor die 24/7 beschikbaar is en ga verder waar je gebleven bent op het web of in de app.
- Cursussen
- 30
- Lessen
- 120
Veelgestelde vragen
Is de les “Teruggaan naar een eerdere dataset” gratis?
Ja — de volledige tekst van “Teruggaan naar een eerdere dataset” kun je hier gratis op het web lezen. Als je interactief wilt oefenen met een ingebouwde code-editor en een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is, en de rest van de cursus MLOps Academy wilt ontgrendelen, kun je upgraden naar CoddyKit PRO. De cursus MLOps Academy bevat in totaal 4 lessen.
Wat leer ik in “Teruggaan naar een eerdere dataset”?
Gebruik dvc checkout om een eerdere datatoestand te reproduceren. Je oefent met MLOps Academy door code rechtstreeks in de browser uit te voeren. Een AI-begeleider die 24/7 beschikbaar is beantwoordt je vragen terwijl je de les doorwerkt.
Heb ik ervaring nodig om met MLOps Academy te beginnen?
Ervaring vooraf is niet nodig. MLOps Academy op CoddyKit is opgebouwd voor beginners tot gevorderden, zodat je hier of bij het begin kunt starten en in je eigen tempo kunt leren. Dit is les 4 van 4.
Hoe lang duurt de les “Teruggaan naar een eerdere dataset”?
De meeste lessen van CoddyKit duren ongeveer 5–10 minuten. Elke les is kort en interactief, zodat je gestaag vooruitgaat en op het web en in de app precies verdergaat waar je was gebleven.
Kan ik code schrijven en uitvoeren in deze les over MLOps Academy?
Ja. Elke les over MLOps Academy bevat een ingebouwde code-editor, zodat je rechtstreeks in je browser echte code kunt schrijven en uitvoeren en direct feedback van AI krijgt — lokale installatie is niet nodig.
Alle lessen in deze cursus
- Waarom Git alleen geen data kan vers beheren
- DVC initialiseren en een dataset bijhouden
- Data naar externe opslag pushen
- Teruggaan naar een eerdere dataset