git-lfs 和 dvc 的区别
Difference between git-lfs and dvc
这两者有什么区别？我们在上一份工作中使用了 git-lfs，而在我当前的工作中，我们开始将 dvc 与 git 一起使用。它们都放置某种索引而不是文件，并且可以按需下载。 dvc 比前者有什么改进吗？
DVC 是 git-lfs 的更好替代品。
与git-lfs不同，DVC不需要安装专用服务器；它可以在本地（例如 NAS、SSH）或与任何主要云提供商（S3、Google Cloud、Azure）一起使用。
更多信息：https://dvc.org/doc/use-cases/data-and-model-files-versioning
DVC 并不比git-lfs好：它们完全不同。选择的答案在很大程度上是有偏见的。两者只是不同的工具，用于不同的目的。
- git-lfs 旨在对 git 透明，因此需要定制服务器。它的学习过程短而快。一些配置命令，砰！它是 运行，独立于 git 存储库存储大文件。这是它唯一的功能，而且它做得很好。拥有额外的服务器并不是缺点，而是对这种透明度的要求。配置后，文件仅由 git 通过 git 挂钩（在 git 操作后激活的端点）处理。
- dvc旨在为最终用户提供大文件的独立管理。 dvc 基本上做的是：它只是让 git 忽略您希望控制的文件（将它们添加到
.gitignore），而是生成一个具有相同名称和扩展名的附加文件 .dvc。因此，为了推送带有相应文件的提交，用户需要手动“添加”（相当于 git commit，而不是 git add; dvc 中的 git 阶段没有等效项）和“推送”到两个系统。这不是缺点，而是必要的控制级别。作为交换，远程大文件持有者只是任何远程文件系统，可以通过其路径直接访问，通过 ssh 或通过多个驱动程序（google 驱动器，亚马逊等）。反正dvc也有hooks，这样可以简化大文件的使用，如果有额外的文件不烦人，保存文件到远程需要额外的操作，记住它们。git忽略！因此，如果您修改存储在 dvc 中的文件，这样的更改将不会被 git status 注意到，并且您可能会丢失这样的更改，除非您使用 dvc 进行额外检查。
DVC 与 git-lfs 的目的不同。 DVC 不仅用于保存大文件，而且主要管理由确定性过程 产生的大文件。因此，除了存储大文件之外，dvc 还通过在 Makefile 中定义依赖项来控制处理管道，如 Makefiles 所做的那样，如果处理输入（也是 dvc 跟踪的文件或参数） ) 更改，dvc 计算必须重新生成哪些文件（是的，像 Makefiles）。这就是为什么 DVC 通常被描述为 数据科学的 makefile 工具 。如果您要生成大量的大型 AI 模型或大量数据文件，那就太棒了。与编译大型应用程序完全相同：每个局部更改都意味着只编译整体的一小部分。
就个人而言，我将两者都用于大文件存储。 git-lfs 简化了大文件管理，但 dvc 简化了大文件存储（这简化了管理），代价是没有这种透明度，有时会丢失数据。我仍然不使用 dvc 进行管道计算，直到现在我更喜欢我自己的实现。 DVC越来越好，也许我以后会用得更多。两者只是不同；我目前两种都用，根据用途。
这两者有什么区别？我们在上一份工作中使用了 git-lfs，而在我当前的工作中，我们开始将 dvc 与 git 一起使用。它们都放置某种索引而不是文件，并且可以按需下载。 dvc 比前者有什么改进吗？
DVC 是 git-lfs 的更好替代品。
与git-lfs不同，DVC不需要安装专用服务器；它可以在本地（例如 NAS、SSH）或与任何主要云提供商（S3、Google Cloud、Azure）一起使用。
更多信息：https://dvc.org/doc/use-cases/data-and-model-files-versioning
DVC 并不比git-lfs好：它们完全不同。选择的答案在很大程度上是有偏见的。两者只是不同的工具，用于不同的目的。
- git-lfs 旨在对 git 透明，因此需要定制服务器。它的学习过程短而快。一些配置命令，砰！它是 运行，独立于 git 存储库存储大文件。这是它唯一的功能，而且它做得很好。拥有额外的服务器并不是缺点，而是对这种透明度的要求。配置后，文件仅由 git 通过 git 挂钩（在 git 操作后激活的端点）处理。
- dvc旨在为最终用户提供大文件的独立管理。 dvc 基本上做的是：它只是让 git 忽略您希望控制的文件（将它们添加到
.gitignore），而是生成一个具有相同名称和扩展名的附加文件.dvc。因此，为了推送带有相应文件的提交，用户需要手动“添加”（相当于 git commit，而不是 git add; dvc 中的 git 阶段没有等效项）和“推送”到两个系统。这不是缺点，而是必要的控制级别。作为交换，远程大文件持有者只是任何远程文件系统，可以通过其路径直接访问，通过 ssh 或通过多个驱动程序（google 驱动器，亚马逊等）。反正dvc也有hooks，这样可以简化大文件的使用，如果有额外的文件不烦人，保存文件到远程需要额外的操作，记住它们。git忽略！因此，如果您修改存储在 dvc 中的文件，这样的更改将不会被git status注意到，并且您可能会丢失这样的更改，除非您使用 dvc 进行额外检查。
DVC 与 git-lfs 的目的不同。 DVC 不仅用于保存大文件，而且主要管理由确定性过程 产生的大文件。因此，除了存储大文件之外，dvc 还通过在 Makefile 中定义依赖项来控制处理管道，如 Makefiles 所做的那样，如果处理输入（也是 dvc 跟踪的文件或参数） ) 更改，dvc 计算必须重新生成哪些文件（是的，像 Makefiles）。这就是为什么 DVC 通常被描述为 数据科学的 makefile 工具 。如果您要生成大量的大型 AI 模型或大量数据文件，那就太棒了。与编译大型应用程序完全相同：每个局部更改都意味着只编译整体的一小部分。
就个人而言，我将两者都用于大文件存储。 git-lfs 简化了大文件管理，但 dvc 简化了大文件存储（这简化了管理），代价是没有这种透明度，有时会丢失数据。我仍然不使用 dvc 进行管道计算，直到现在我更喜欢我自己的实现。 DVC越来越好，也许我以后会用得更多。两者只是不同；我目前两种都用，根据用途。