В этой статье я расскажу, как систематизировать ваш сценарий, сделать код и данные воспроизводимыми с dvc пайплайнами. Сначала проведем предварительную работу. Настроим конфигурацию dvc и укажем путь к удаленному хранилищу версий данных: Можно добавить файл в dvc: А после по подсказке добавляем файлы в Git и убедимся, что dvc стал отслеживать данные: Это общие методы работы с dvc, о которых я рассказывал ранее. С пайплайнами работа происходит немного по-другому. Вы разбиваете скрипт на логические этапы (стадии), затем запускаете их, а dvc автоматически определяет, что отслеживать и что считать изменением. Удобство заключается в том, что вы: - систематизируете свой сценарий (выделяя отдельные скрипты, например, для загрузки, обработки данных, генерации признаков, обучения модели и отделяя код от внешних параметров); - получаете возможность запустить все части одно командой; - экономно расходуете время и ресурсы, так как стадии перезапускаются только при изменении зависимостей/параметров