innovativeproject ml models management
1.0.0
| メイジー | |
| Maisie Sphinxテーマ | |
| ドキュメント | |
| ピピ | |
| DockerHub |
機械学習モデルのアーカイブ、保存、管理、整理は、効率的に、ユーザーエクスペリエンスに重点を置いて行うことができますか？確かに、メイジーはまさにそれをします。
Maisieはフレンドリーで使いやすいアシスタントです。
お気に入りのツールとシームレスに統合し、次のようなすべての重要なデータを提供します。
Pypiから最新のパッケージを入手できます
$ pip install Maisieトレーニング環境でそれを使用することはかなり簡単です：
import maisie
from sklearn . externals import joblib
# Define your model here
model . fit ( X , y )
model_filename = "example_model.pkl"
joblib . dump ( model , model_filename )
# Define your metrics, fetch parameters and hyperparameters
models = maisie . Models ()
models . upload (
name = "My first uploaded model" ,
filename = model_filename ,
dataset_name = "Singly Identifying Dataset Name" ,
metrics = { "accuracy" : accuracy },
hyperparameters = hyperparameters ,
parameters = parameters ,
)このリポジトリは、賢明なデフォルトオプションを含む事前に構成されたdocker-compose.ymlファイルを提供します。
コンテナを起動する前に、添加された.env.sampleを使用してローカル.envファイルを作成する必要があります。
すべてのサービスを起動するには、実行してください。
$ docker-compose upサービスを停止するには、Ctrl+C/Ctrl+dを押すことができます。 docker-compose up -dを使用してバックグラウンドでサービスを開始した場合、これを行う正しい方法は次のとおりです。
$ docker-compose stopここをクリックして、Docker Composeの詳細をご覧ください。
フロントエンドとバックエンドの両方の画像は、新しい安定したリリースが利用可能になるとすぐに、Docker Hubに自動的に公開されます。
リンク
参照のために、ローカルに構成された.envファイルを使用して、すべてのコンテナを指定されたホストに展開するサンプルAnsible Playbookを見ることができます。
developブランチからリポジトリをクローンします$ git clone -b develop [email protected]:nokia-wroclaw/innovativeproject-ml-models-management.git$ pre-commit install$ docker-compose upissue-[number]-[short description] develop名前の新しいブランチを作成します。たとえば$ git checkout -b issue-42-project-removal-permissions develop新機能を実装するときは、 developブランチから派生したfeature-[short description]という名前の新しいブランチを作成することから始めてください。たとえば
$ git checkout -b feature-new-user-profile developすべてのテストを実行し、すべての必要な事前コミットのGithooksが満足しているかどうかを確認するには、実行してください
$ pre-commit run --all-filesコミットメッセージは、平易な英語で変更（可能であれば）を簡単に要約する必要があります。適切なコミットメッセージを書く方法を学ぶには、この記事をご覧ください。
準備ができたら、ベースブランチとしてdevelopブランチセットと比較して、新しいプル要求を作成します。
最も安定したリリースのために、ドキュメントはdocs.maisie.devで見ることができます。
