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MLOps Academy · Aula

Inicialize o DVC e acompanhe um conjunto de dados

Execute dvc add e confirme o ponteiro, não os dados.

Inicialize o DVC e acompanhe um conjunto de dados é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

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 dvc

Start 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 init

What 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.csv

The .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.csv

Git 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.csv

Content-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 status

Update 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.

Perguntas Frequentes

A aula “Inicialize o DVC e acompanhe um conjunto de dados” é grátis?

Sim — o texto completo de “Inicialize o DVC e acompanhe um conjunto de dados” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Inicialize o DVC e acompanhe um conjunto de dados”?

Execute dvc add e confirme o ponteiro, não os dados. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Inicialize o DVC e acompanhe um conjunto de dados”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?

Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Por que o Git não consegue versionar dados sozinho
  2. Inicialize o DVC e acompanhe um conjunto de dados
  3. Envie dados para o armazenamento remoto
  4. Retorne a uma versão anterior do conjunto de dados
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