Execution Context
模型开发中的版本控制集成，为管理机器学习资产的生命周期提供了关键的基础设施。通过集成 Git 进行代码跟踪，以及 DVC 进行数据和模型版本管理，该功能确保了模型每一次迭代都是不可变的且可复现的。它自动化了大型二进制文件的存储，同时在存储库中维护轻量级元数据，从而促进了数据科学家和工程师之间的协作。这一能力对于生产环境中的合规性、审计跟踪以及回滚场景至关重要。
该集成方案建立了一个统一的存储结构，其中源代码、配置脚本以及训练好的模型文件都置于版本控制系统之下，并共享存储。
自动化钩子在代码提交时触发，用于验证数据完整性以及模型性能指标，从而在将大型二进制文件存储到分布式存储后端之前进行检查。
一个集中式的索引跟踪代码变更、数据集版本和模型权重之间的关系，从而能够对任何已部署的产物进行精确的溯源。
Operating Checklist
初始化 Git 仓库，采用标准的机器学习工作流程模板，包括用于排除二进制文件的 .gitignore 文件。
配置 DVC 注册表凭据，并在企业云环境中映射存储路径。
实施预提交钩子，用于检测未跟踪的大文件，并强制执行版本标记规则。
执行首次训练任务，生成基准模型文件，并将该文件与源代码一同提交。
Integration Surfaces
仓库初始化
系统自动生成初始的 Git 仓库结构，并配置 DVC 注册表，同时设置自动化钩子，用于在提交前验证模型相关的文件。
文物同步
训练好的模型将被自动提交到版本控制的存储层，同时相应的元数据会被推送到主代码仓库。
谱系验证
工具会扫描最近的提交记录，以验证数据和模型版本是否符合已记录的要求，从而在允许部署到测试环境之前进行检查。
