使用 Hugging Face 和 DVC 简化数据管理：无缝集成

引言

在机器学习领域，有效的数据管理和工具的无缝集成至关重要。本文深入探讨了数据版本控制（DVC）与 Hugging Face 生态系统的融合，这种协同作用改变了数据在项目中的管理、访问和利用方式。

定义集成：DVC 和 Hugging Face

DVC 作为数据和模型版本控制的基石，可实现可复现性和协作。另一方面，Hugging Face 已成为模型共享、托管和便捷访问数据集的首选平台。这两个强大工具的集成带来了和谐的环境，Hugging Face Hub 中的数据可无缝集成到 DVC 项目中。

集成优势

1. 原生 Hub 支持：DVC 扩展了其支持，可以直接从 Hugging Face Hub 导入和下载数据。它消除了安装 Git LFS 或 Hugging Face CLI 等额外工具的需要，确保了无忧体验。

2. 简化设置和下载：通过 pip 安装 DVC 并使用 dvc get 简化了数据下载。此命令允许从 Hub 获取特定文件或整个目录，而无需克隆整个存储库。

3. 增强数据处理：集成超越了单纯的数据访问。借助 DVCLive，可以从 Hugging Face Transformers 进行日志记录，从而促进全面的实验跟踪和可复现性。

代码实现

DVC 与 Hugging Face 无缝集成，提供对 Hugging Face Hub 数据集和模型的简化访问，同时利用 DVC 强大的版本控制功能实现机器学习项目中高效的数据管理。

pip install datasets dvc

## Download data
dvc get https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 sd_xl_base_1.0.safetensors

### Import data
dvc import https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 sd_xl_base_1.0.safetensors

## Load DVC data
from datasets import load_dataset
load_dataset(
    "csv",
    data_files="dvc://workshop/satellite-data/jan_train.csv",
    storage_options={"url": "https://github.com/iterative/dataset-registry.git"}
 )

输出

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['id', 'epoch', 'sat_id', 'x', 'y', 'z', 'Vx', 'Vy', 'Vz', 'x_sim', 'y_sim', 'z_sim', 'Vx_sim', 'Vy_sim', 'Vz_sim'],
        num_rows: 503227
    })
})

结论

DVC 和 Hugging Face 之间的协作，为机器学习项目中的数据管理带来了全新的效率和便利性。通过促进对 Hugging Face Hub 上托管的数据集的便捷访问，同时利用 DVC 强大的版本控制和数据管理功能，这种集成使得从业者能够拥有简化的工作流程并提高生产力。这些平台之间的无缝互动确保了可复现性、可访问性和易用性，标志着在简化机器学习中复杂数据处理流程方面迈出了重要一步。

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资源

• DVC-Hugging-Face