DagsHub Inc.

DagsHub provides seamless integration with the data version control tool of my choice, namely DVC; it can be easily used as remote repository for storing large data files, and for storing directories with large amount of files. I also like its integration with Git repository hosting sites, not only GitHub, but also other such services, like GitLab or Bitbucket. DagsHub repository makes it possible to browse and analyze data files, regardless of whether they are versioned using Git, or using DVC. The visualization of data processing pipeline includes both stages, and outputs / data dependencies. I have only lightly tried the experiment tracking part of DagsHub, but I like what I have seen so far. DagsHub includes support for both DVC experiments (`dvc exp`) and MLflow experiments tracking. I have yet to try the data streaming support, or mounting DagsHub storage as S3 filesystem - but it looks like a neat feature.

GAGsHub ist der Ort, an dem Menschen Datenwissenschaftsprojekte entwickeln. Decken Sie den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens ab, ohne dass DevOps erforderlich ist. Wir können Experimente verfolgen. Wir können die Daten kennzeichnen und unsere Ergebnisse visualisieren, vergleichen und teilen. Mit einer Gemeinschaft von Tausenden von Fachleuten für maschinelles Lernen hilft DAGsHub großen internationalen Teams und Einzelpersonen, Projekte zu entwickeln, die Audio voranbringen. Wir können effektiv kommunizieren, indem wir interaktive Diskussionen über jedes Experiment oder jede Datei führen, Notizen zur besten Modellarchitektur machen oder den Beitrag eines Teammitglieds überprüfen, um eine Wissensbasis für Ihr zukünftiges Ich und Ihr Team aufzubauen. Schließen Sie die Lücke von Daten zu Produktion schneller als je zuvor, das ist die Magie von DAGsHub.