GitFlow pour la science des données. Utilisez GitLab ou GitHub pour gérer les expériences de ML, savoir qui a entraîné les modèles de ML ou modifié les données et quand. Codifiez les données et les modèles avec DVC au lieu de les transférer vers un dépôt Git. Rapports automatiques pour les expériences ML. Générez automatiquement des rapports avec des métriques et des tracés dans chaque demande d’extraction Git. Des pratiques d’ingénierie rigoureuses aident votre équipe à prendre des décisions éclairées et fondées sur des données. Aucun service supplémentaire. Créez votre propre plateforme ML à l’aide de GitLab, Bitbucket ou GitHub. Vous pouvez éventuellement utiliser le stockage cloud ainsi que des exécuteurs auto-hébergés ou cloud (tels qu’AWS EC2 ou Azure). Aucune base de données, service ou configuration complexe n’est nécessaire.