Vertex AI数据集版本管理求助：原DVC+Git用户的实操困惑

• 通过gcloud CLI创建数据集版本
  Vertex AI UI暂不支持直接更新数据集版本，可通过命令行工具实现。先确保本地已配置gcloud SDK并关联目标项目，执行以下命令创建新版本：

  gcloud ai datasets import-data [你的数据集ID] \
    --source-uri=gs://你的存储桶路径/新版本数据/* \
    --import-format=[数据格式，如CSV/TF_RECORD] \
    --version-id=[自定义版本号，如v202405]
  

  每次更新时更换--version-id即可生成新的数据集版本，版本号建议用日期或递增序号命名，方便识别。

• 自动化版本更新流程
  针对每月更新的场景，可将数据集生成、上传至GCS的流程自动化，再通过Cloud Scheduler定时触发版本创建命令：

  • 编写脚本拉取生产环境新特征，生成符合要求的数据集文件
  • 将文件上传至Google Cloud Storage的指定目录
  • 调用上述gcloud命令创建Vertex AI数据集新版本
    这样无需手动操作即可完成每月的版本迭代。

• 结合Git追踪版本元数据
  延续DVC+Git的习惯，可将数据集版本对应的特征变更、生成参数等元数据存入Git仓库，比如在项目的dataset_versions.md文件中记录每个版本的关键信息，方便后续追溯与管理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zabir Al Nazi Nabil