MLOps基础项目Week3：DVC数据版本控制实战指南
2025-07-07 03:04:41作者：龚格成
项目概述
本文介绍的是MLOps基础教程第三周内容，重点讲解如何使用DVC(Data Version Control)工具进行机器学习项目中的数据版本控制。该项目通过一个完整的机器学习流程，展示了从环境搭建、模型训练到数据版本管理的全流程实践。
环境准备
Python环境配置
项目要求使用Python 3.8环境，推荐使用conda创建虚拟环境：
conda create --name project-setup python=3.8
conda activate project-setup
虚拟环境的优势在于可以隔离不同项目的依赖，避免包冲突问题。对于机器学习项目来说，环境隔离尤为重要，因为不同框架版本间可能存在兼容性问题。
依赖安装
安装项目所需依赖包：
pip install -r requirements.txt
典型的机器学习项目依赖包括：
- 机器学习框架(如TensorFlow/PyTorch)
- 数据处理库(如Pandas/Numpy)
- 可视化工具(如Matplotlib/Seaborn)
- 实验跟踪工具(如WandB)
- 数据版本控制工具DVC
项目执行流程
模型训练
执行训练脚本启动模型训练过程：
python train.py
训练过程中会记录以下信息：
- 模型结构及超参数
- 训练过程中的指标变化
- 验证集上的表现
- 最终模型权重文件
训练监控
项目集成了WandB(Weights & Biases)工具进行训练过程监控。训练完成后，日志中会显示类似如下的WandB仪表盘链接：
wandb: Synced proud-mountain-77: https://wandb.ai/raviraja/MLOps%20Basics/runs/3vp1twdc
通过该仪表盘可以查看：
- 训练/验证损失曲线
- 准确率等指标变化
- 系统资源使用情况
- 模型架构可视化
模型推理
训练完成后，进行模型推理的步骤：
- 在代码中更新模型检查点路径
- 运行推理脚本：
python inference.py
推理脚本通常会加载训练好的模型，对新的输入数据进行预测，并输出预测结果。
数据版本控制
DVC核心概念
DVC是专为机器学习项目设计的数据版本控制工具，类似于Git但针对大文件优化。主要功能包括：
- 数据版本管理：跟踪数据集的变化历史
- 可复现性：记录数据与模型、代码的对应关系
- 存储效率：只保存变化部分，节省空间
- 流水线管理：定义数据处理、训练、评估等步骤的依赖关系
DVC工作流程
- 初始化DVC仓库：
dvc init - 添加数据跟踪：
dvc add data/raw - 配置远程存储：
dvc remote add -d myremote /path/to/remote - 推送数据：
dvc push - 拉取数据：
dvc pull
Jupyter Notebook支持
为了在虚拟环境中使用Jupyter Notebook，需要额外配置：
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name project-setup
pip install ipywidgets
这样配置后，可以在Jupyter Lab中选择创建的虚拟环境作为内核，确保notebook中使用的Python环境与项目一致。
项目实践建议
- 数据版本化：对原始数据、预处理后的数据都进行版本控制
- 实验记录：每次训练都记录完整的超参数和环境信息
- 模型归档：将模型与对应的训练数据版本关联保存
- 自动化：使用DVC流水线自动化数据处理和训练过程
通过本项目的实践，可以建立起规范的机器学习项目开发流程，提高项目的可维护性和可复现性。
