【文件属性】：
文件名称：dvc_pipelines_and_experiments_tutorial：使用DVC构建可维护的机器学习管道
文件大小：17KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-05 18:02:04
machine-learning pipelines project-management experiments reproducibility
使用DVC构建可维护的机器学习管道
本指南以为起点，并带您了解如何使用DVC构建可维护的机器学习管道。
如果您有时间，可以在查看完整的文章（比本自述文件更深入的解释 :winking_face: ）
原则是：
为每个管道步骤编写一个python脚本
将每个脚本使用的参数保存在yaml文件中
指定每个脚本所依赖的文件
指定每个脚本生成的文件
在本教程中，我们将建立一个模型来对20newsgroups数据集进行分类。
环境：装有Python 3 ， pip和Git的Linux
第一：将DVC安装为Python库
$ mkdir dvc_tutorial
$ cd dvc_tutorial
$ python3 -m
【文件预览】：
dvc_pipelines_and_experiments_tutorial-master
----dvc.yaml(738B)
----params.yaml(100B)
----dvc.lock(1KB)
----src()
--------featurize.py(2KB)
--------train.py(830B)
--------prepare.py(981B)
--------evaluate.py(1KB)
----.dvc()
--------config(0B)
--------plots()
--------.gitignore(26B)
----.gitignore(11B)
----scores.json(27B)
----README.md(3KB)
----plots.json(36KB)