MLTool BoilerPlate DjangoProject

Boiler Plate for Django ML Web Projects

Ce projet Django a été initialement développé pour le site Web mltool.in. J'ai modifié une partie du code, afin qu'il puisse être utilisé comme plaque de chaudière pour d'autres applications Web d'apprentissage automatique. Vous pouvez facilement mettre en œuvre ce projet dans l'un de vos travaux.

Condition préalable

• Assurez-vous que Python 3.6 est installé.
• Installer R> = 3.4 sudo apt-get install r-base .

Configuration initiale

• Clone Repository git clone https://github.com/MexsonFernandes/MLTool-BoilerPlate-DjangoProject .
• cd MLTool-BoilerPlate-DjangoProject
• Installez les dépendances requises.
  • Exécutez pip3 install -r requirements.txt .
• Ajoutez votre ID de messagerie et votre mot de passe dans le fichier Project / Settings.py.
  • Email_host_user = 'quelque [email protected]'
  • Email_host_password = 'xxxxxxx'
• Base de données
  • exécuter python3 manage.py makemigrations
  • exécuter python3 manage.py migrate

Exécuter l'application Web

• python3 manage.py runserver
• Rendez-vous sur http: // localhost: 8000 /

Modèles de fichiers et de scripts de prédiction

• Copiez les fichiers du modèle dans Media / ModelData
• Modifiez le MainFile.py et MainSequence.py pour exécuter vos scripts Python ou R.
• Arguments importants transmis aux fichiers principaux * .py.
  • working_dir - Placez où les fichiers et scripts du modèle existent.
  • file_path - Chemin du fichier soumis par l'utilisateur.
  • result_path - chemin où les résultats finaux doivent être enregistrés.
• Le journal est enregistré dans result_path avec le nom «log.txt».
• Le nom du fichier de résultat doit être «prédict_select.csv».

Note:

• «Log.txt» contient les informations générées pendant l'exécution du thread.
• «Predict_select.csv» et «log.txt» sont envoyés à l'utilisateur.

Captures d'écran

Licence

La licence du MIT (MIT)

Copyright (C) Mexson Fernandes 2019

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