Git + DVC for Data and Code Version Control

Git और DVC का उपयोग कर ML projects में data और code को version control करने का सबसे प्रभावी तरीका जानें। इस approach से reproducibility, collaboration और scalability सुनिश्चित होती है।

🗂 Git + DVC for Data and Code Version Control

Machine Learning projects में सिर्फ code ही नहीं बल्कि datasets और models भी बार-बार बदलते रहते हैं। ऐसे में सिर्फ Git version control पर्याप्त नहीं होता क्योंकि Git बड़ी files और datasets को efficiently handle नहीं कर पाता। इसी समस्या को हल करने के लिए Git के साथ DVC (Data Version Control) का उपयोग किया जाता है।

🔧 Git का उपयोग

Git source code, scripts और configurations को track करने के लिए standard tool है। इसके फायदे हैं:

  • Branching और merging के जरिए parallel development।
  • Team collaboration आसान बनाना।
  • Code changes का complete history रखना।

📦 DVC क्या है?

DVC एक open-source tool है जो Git के साथ integrate होकर ML pipelines और data को version control करने की सुविधा देता है। यह बड़ी binary files (जैसे datasets और trained models) को manage करता है।

  • Datasets का version track करना।
  • Model artifacts को remote storage (S3, GCP, Azure) पर store करना।
  • ML pipeline reproducibility सुनिश्चित करना।

⚙️ Git + DVC Workflow

  1. Initialize: Project में Git और DVC initialize करें।
  2. Add Data: DVC add command से dataset track करें।
  3. Commit: Metadata (.dvc file) Git में commit करें।
  4. Push: Data को remote storage और code को GitHub पर push करें।
  5. Reproduce: Pipeline और data किसी भी team member के द्वारा reproduce किया जा सके।

📊 Benefits of Git + DVC

  • Reproducibility: हर experiment को दोहराना संभव।
  • Scalability: बड़े datasets और models का version control।
  • Collaboration: Different टीम members एक ही data और code base पर काम कर सकते हैं।
  • Experiment Management: हर model और dataset का clear lineage।

🛠 Practical Example

मान लीजिए आप एक image classification project पर काम कर रहे हैं। Dataset 50GB का है। Git में dataset store करना मुश्किल है, लेकिन DVC dataset को cloud storage में रखकर उसका metadata Git में track कर देता है। अब कोई भी contributor dvc pull command से वही dataset access कर सकता है।

🚀 निष्कर्ष

Git + DVC ML projects के लिए best practice मानी जाती है। यह code और data दोनों का version control सुनिश्चित करती है और ML pipeline को reproducible, collaborative और scalable बनाती है।