在软件开发中，版本控制是一个不可或缺的部分。同样地，数据版本控制（DVC）是一个开源的、基于Git的版本管理工具，专为机器学习开发设计，它在团队中推广最佳实践。数据版本控制系统管理和跟踪数据及机器学习模型的变化，以协作和可复现的方式进行。它从软件开发中使用的版本控制系统（如Git）中汲取灵感，但专门针对数据科学项目进行定制。
通过本文，将初步了解以下内容：
DVC允许连接到各种存储提供商，如AWS S3、Microsoft Azure Blob Storage、Google Drive、Google Cloud Storage、HDFS等，以存储机器学习模型和数据集。
机器学习实验管理：它有助于自动跟踪指标的轻松导航。
部署与协作：DVC引入了管道，帮助将机器学习模型、数据和代码轻松捆绑到生产环境、远程机器或同事的计算机上。
通过PyPi仓库使用以下命令安装DVC：
pip install dvc
根据将要使用的远程存储类型，需要安装可选依赖项：[s3]、[gdrive]、[gs]、[azure]、[ssh]、[hdfs]、[webdav]、[oss]。使用[all]包括所有。在这篇博客中，将使用Google Drive作为远程存储，因此安装gdrive依赖项的命令是：
pip install dvc[gdrive]
在这篇博客中，将看到如何使用DVC跟踪数据和机器学习模型，以gdrive作为远程存储。想象一下包含以下结构的Git仓库：
现在，需要配置gdrive远程存储。前往Google Drive并创建一个名为dvc_storage的文件夹。打开dvc_storage文件夹。从URL中获取dvc_storage文件夹的folder-id：
https://drive.google.com/drive/folders/folder-id
例如：https://drive.google.com/drive/folders/0AIac4JZqHhKmUk9PDA
现在，使用以下命令将创建在Google Drive中的dvc_storage文件夹作为远程存储：
dvc remote add myremote gdrive://folder-id
例如：dvc remote add myremote gdrive://0AIac4JZqHhKmUk9PDA
现在，需要将更改提交到git仓库，使用以下命令：
git add -A
git commit -m "configure dvc remote storage"
要将数据推送到远程存储，使用以下命令：
dvc push
然后，使用以下命令将更改推送到git：
git push
要从DVC拉取数据，可以使用以下命令：
dvc pull
stages:
prepare:
cmd: source src/cleanup.sh
deps:
- src/cleanup.sh
- data/raw
outs:
- data/clean.csv
train:
cmd: python src/model.py data/model.csv
deps:
- src/model.py
- data/clean.csv
outs:
- data/predict.dat
evaluate:
cmd: python src/evaluate.py data/predict.dat
deps:
- src/evaluate.py
- data/predict.dat