innovativeproject ml models management
1.0.0
| Maisie | |
| Maisie Sphinx 테마 | |
| 선적 서류 비치 | |
| pypi | |
| DockerHub |
머신 러닝 모델 보관, 저장, 관리 및 구성 및 사용자 경험에 크게 중점을 두어야합니까? 물론, Maisie는 바로 그렇게합니다.
Maisie는 친절하고 사용하기 쉬운 비서로 구성됩니다.
좋아하는 도구와 완벽하게 통합되며 다음과 같은 모든 중요한 데이터를 제공합니다.
PYPI에서 가장 최신 패키지를 얻을 수 있습니다
$ pip install Maisie훈련 환경에서 사용하는 것은 매우 간단합니다.
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 ,
) 이 저장소는 현명한 기본 옵션이 포함 된 사전 구성된 docker-compose.yml 파일을 제공합니다.
컨테이너를 시작하기 전에 포함 된 .env.sample 을 사용하여 로컬 .env 파일을 만들어야합니다.
모든 서비스를 시작하려면 실행하십시오.
$ docker-compose up 서비스를 중지하려면 Ctrl+C/Ctrl+D를 누를 수 있습니다. docker-compose up -d 사용하여 백그라운드에서 서비스를 시작한 경우 다음을 수행하는 올바른 방법은 다음과 같습니다.
$ docker-compose stop여기를 클릭하여 Docker Compose에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
Frontend 및 Backend 이미지는 모두 새로운 안정적인 릴리스를 사용할 수있게 되 자마자 Docker Hub에 자동으로 게시됩니다.
모래밭
참고로 로컬로 구성된 .env 파일을 사용하여 모든 컨테이너를 지정된 호스트에 배포하는 샘플 Ansible Playbook을 볼 수 있습니다.
develop 지점에서 저장소를 복제하십시오 $ git clone -b develop [email protected]:nokia-wroclaw/innovativeproject-ml-models-management.git$ pre-commit install$ docker-compose updevelop 지점에서 파생 된 issue-[number]-[short description] 새 지점을 만듭니다. $ git checkout -b issue-42-project-removal-permissions develop 새로운 기능을 구현할 때는 기능 develop 지점에서 파생 된 feature-[short description] 이라는 새 지점을 만들어 시작해야합니다.
$ git checkout -b feature-new-user-profile develop모든 테스트를 실행하고 필요한 모든 사전 커밋 Githooks가 만족되는지 확인하려면 실행하십시오.
$ pre-commit run --all-files커밋 메시지는 평범한 영어로 변경 사항을 간단히 요약해야합니다. 적절한 커밋 메시지를 작성하는 방법을 배우려면이 기사를 확인하십시오.
준비되면 기본 분기로서 develop 분기 세트와 비교하여 새 풀 요청을 만듭니다.
최신의 안정적인 릴리스의 경우 문서는 Docs.maisie.dev에서 볼 수 있습니다.
