DVC로 배우는 데이터 버저닝 입문
Ravi Bhadauria
Machine Learning Engineer
$ dvc push <target>$ dvc pull <target>
$ dvc push data.csv
$ dvc push
$ dvc fetch
-r 플래그로 기본 리모트 재지정$ dvc push -r aws_remote data.csv
dvc pull
기능: 리모트의 데이터를 DVC 워크스페이스로 다운로드
용도: 대용량 데이터셋 또는 모델 아티팩트
dvc push
기능: 데이터를 리모트 스토리지에 업로드
용도: 데이터 아티팩트 공유/보관
git pull
기능: 원격 Git 저장소에서 가져오기/병합
용도: 로컬 브랜치를 원격과 동기화
git push
기능: 로컬 변경 사항을 원격에 업로드
용도: 변경 사항을 Git 리모트에 공유
.dvc는 DVC가 아닌 Git이 추적합니다
이를 활용해 데이터 파일의 특정 버전을 체크아웃합니다
.dvc 파일 체크아웃
$ git checkout <commit_hash|tag|branch>
.dvc 파일의 MD5로 데이터 가져오기$ dvc checkout <target>
$ dvc add <target>
.dvc 파일을 Git에 커밋$ git add <target>.dvc
$ git commit <target>.dvc \
-m "Dataset updates"
$ git push origin main
$ dvc push
DVC로 배우는 데이터 버저닝 입문