DVC（Data Version Control）是一个专门用于管理数据和二进制文件版本控制的工具，它特别适合那些需要处理大量非文本文件（如图像、视频、模型、数据集等）的项目。

一般地，如果项目中有大文件或者二进制文件，我们会用LFS。DVC 和 Git LFS 都是用于处理大文件和二进制文件的工具，但它们的设计目标、使用场景和功能有显著差异。

Git LFS 是 Git 的一个扩展，对 Git 用户来说上手更容易。

对于几十 MB 到几百 MB 的文件，LFS 表现良好。如果文件太大（比如 GB 级别），DVC 通常更高效。

但不像 Git LFS 那样仅限于 GitHub 或 GitLab，DVC 更加开放和灵活。可以直接对接 S3、GCS、Azure、SSH 等，非常适合云端开发和协作。

通常LFS就足够了。如果需要追踪数据与脚本的关系、想把数据放在云上、更精细的版本控制可以考虑切换到 DVC。

安装

通过命令 brew install dvc安装。

有些地方说要用pip3 install dvc，我试了试不行。

然后用dvc --version验证一下是否可用了。

例子

创建项目目录并初始化：

bash 复制代码

mkdir my-dvc-project
cd my-dvc-project
git init
dvc init

会看到 .dvc 目录和 .gitignore 文件被创建了。

.dvc目录和.git目录一样，会记录每次提交的快照等信息，.gitignore文件是必须要有的，因为DVC会把自己跟踪的文件加入git的忽略列表。

接下来准备一个数据文件：

bash 复制代码

echo "name,age" > data.csv
echo "Alice,30" >> data.csv
echo "Bob,25" >> data.csv
echo "Charlie,35" >> data.csv

用dvc add data.csv来跟踪到DVC，这样会生成一个 data.csv.dvc 文件，记录文件的哈希值，而不是实际文件内容：

把这个文件提交到git:

bash 复制代码

git add data.csv.dvc .gitignore
git commit -m "Add data file with DVC"

注意：data.csv 不会被提交到 Git，只会在本地缓存或远程存储中保存。

如果要更新文件的内容，使用dvc pull。比如git切换了分支或checkout，就需要更新DVC跟踪的内容:

每次提交变更，.dvc都会记录完整的文件快照，所以变更了几次，文件还是挺占地方的。这时候就需要放到云上的，也方便合作者下拉文件。例如 AWS S3：

bash 复制代码

dvc remote add -d myremote s3://mybucket/myproject
dvc push

合作者设置好remote就可以pull下来了。

使用DVC管理大文件变更历史（基于git）

安装

例子