DVC如何实现对大型数据集和模型文件的高效版本控制？

问题描述

精选答案

一、数据与代码的分离存储

DVC的核心思路之一是将数据文件与代码文件分开管理。为什么要这样做？因为代码通常体积小、变动频繁，适合用Git等工具追踪；而数据和模型文件体积大、变动相对不频繁，单独存储能避免拖慢代码版本控制的效率。

具体做法有： - 用DVC缓存目录专门存放大型数据和模型文件，这个目录可以放在本地硬盘、网络存储或云服务中。 - 代码仓库中只保留DVC生成的轻量级指针文件（.dvc），这些文件记录了数据的位置和版本信息，体积很小，能被Git轻松管理。

我个人觉得这种分离方式非常巧妙，既发挥了Git在代码管理上的优势，又解决了大型文件的存储难题，很符合实际项目的需求。