py_fresh

Pythonプロジェクトのテンプレートリポジトリ。

すべての機械学習プロジェクトを作成するためのテンプレートリポジトリ。

これがPython開発をどのように高速化するか

ほとんどの人は、Pythonコードをパッケージ化するのが難しいと感じており、レポをセットアップする方法がわかりません。

リポジトリが間違った方法でセットアップされている場合、後でコードをパッケージ化して展開することも困難になります。

このレポは、コード、CIチェック、自動ビルドおよびデプロイドキュメント、簡単なPypi Publishing Support、およびDockerファイルにパッケージ化するために必要なバッテリーを提供します。

これは、これらのものをリポジトリにすばやくセットアップするテンプレートとして機能します。このテンプレートから作成された機械学習リポジは、簡単に展開して出荷できます。手間がかからず、デバッグも簡単になります。

template_pythonフォルダーにコードを追加できます。これはパッケージであるため、輸入がルートからのものであることを確認してください。 IE from template_python import stuff

これの使用方法： -

• GitHubでこのリポジトリとしてテンプレートオプションを使用することを選択します。
• これにより、GitHubアカウントにレポが作成されます。

編集するファイルプロジェクトをセットアップします。

• これをtemplate_pythonから必要なレポ名に変更するには、いくつかのファイルを編集する必要があります。
• pip install git+git://github.com/oke-aditya/template_python.gitをmk-docs-build.ymlおよびmk-docs-deploy.ymlワークフローをパッケージgit urlで.githubフォルダーに置き換えます。これにより、ドキュメントが設定されます。
• すべての.mdファイルを編集して、必要な説明を含めてください。
• requirements.txtおよびrequirements-extra.txtを編集します（オプションで）。
• 余分なものが必要な場合は、 .gitingoreおよび.dockerignoreファイルを編集します。私はそれらにほとんどのものを含めました。
• settings.iniおよびsetup.py （オプションで）を編集します。おそらくあなたの名前とさまざまな要件が必要です。繰り返しますが、ほとんどのものがあります。非常に小さな調整を追加する必要があります。
• LICENSEを編集する必要がある場合があります。
• Docsフォルダーを編集します。 mkdocs.orgを使用して構築されています。 MKDOCSを参照して、Docs編集について詳しく知ることができます。これらは、仕事をする最小限のドキュメントです。
• オプションで、 pytestを使用してtestsフォルダーにテストを追加します。

また、フォルダーに存在するREADMEファイルもお読みください。彼らはまた、あなたも物事をセットアップするのを助け、導きます。

プロジェクトをセットアップするためにサポートが必要です

• プロジェクトのセットアップの問題に直面した場合は、問題が発生します。私は喜んで助けてくれます。
• いくつかの提案と追加が必要な場合は、PRを上げてください。合併させていただきます。

このテンプレートを使用して構築されたプロジェクト。

注： -これらのレポは、このテンプレートから少し迂回した可能性があります。

• Pytorch CNNトレーナー。
• ファッションインテル
• Pytorchイメージの類似性
• QuickText：高速でシンプルなテキスト検出フレームワーク

このテンプレートでプロジェクトを構築した場合はPRを上げてください。ここに追加します!!

インスピレーション： -

このテンプレートは、多くのリポジトリを使用して作成されましたが、これらには

• Fastai nbdev
• MLボイラープレートで作られています。
• Pytorch Lightning
• アイスビジョン

これらのリポジトリの大きな功績は、それらなしでこれを作るのは難しいでしょう。

このテンプレートは、上記とは異なります。これは、Pythonパッケージとコンテナのコー​​ドのバンドリングに重点を置いているため、携帯性を確保するためです。