godml 0.4.0

Governed, Observable & Declarative Machine Learning Framework

Proyecto GODML - Machine Learning con Gobernanza**

Proyecto de Machine Learning generado automáticamente con GODML Framework - Governed, Observable & Declarative ML

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🎯 ¿Qué es este proyecto? Este proyecto fue generado con GODML , un framework que unifica:

Gobernanza : Trazabilidad y metadatos automáticos

Observabilidad : Tracking completo con MLflow

Declarativo : Configuración simple en YAML

📦 Novedades en la versión 0.3.0

• 🧪 Entrenamiento rápido desde notebooks con GodmlNotebook
• 💾 Guardado y carga de modelos por entorno (experiments, production, etc.)
• ⚡ Nuevas funciones quick_train, train_from_yaml, quick_train_yaml para acelerar iteraciones
• 📄 Mejor integración con YAML, sin perder reproducibilidad

📁 Estructura del Proyecto

{project_name}/ ├── godml.yml # 🎯 Configuración principal del pipeline ├── data/ # 📊 Datasets │ └── your_dataset.csv # ← Coloca aquí tus datos ├── outputs/ # 📈 Predicciones y resultados │ └── predictions.csv # Salida del modelo ├── models/ # 🤖 Modelos entrenados │ ├── production/ # Modelos en producción │ ├── staging/ # Modelos en testing │ └── experiments/ # Modelos experimentales ├── mlruns/ # 📋 Experimentos MLflow (auto-generado) ├── requirements.txt # 📦 Dependencias del proyecto └── README.md # 📖 Esta documentación

⚙️ Configuración del Pipeline El archivo godml.yml contiene toda la configuración:

Dataset

dataset: uri: ./data/your_dataset.csv # ← Cambia por tu archivo hash: auto # Hash automático para trazabilidad

Modelo

model: type: xgboost # Algoritmo a usar hyperparameters: # Parámetros del modelo max_depth: 5 eta: 0.3 objective: binary:logistic

Métricas de Calidad

metrics:

• name: auc threshold: 0.85 # Umbral mínimo de calidad
• name: accuracy threshold: 0.80

Gobernanza

governance: owner: [e-mail] # ← Cambia por tu email tags:

• project: {project_name}
• environment: development # development/staging/production

🔧 Modelos Disponibles Algoritmo Tipo Comando xgboost Gradient Boosting Por defecto random_forest Ensemble Cambiar en model.type lightgbm Gradient Boosting Cambiar en model.type

📊 Métricas Soportadas

auc - Area Under Curve

accuracy - Precisión

precision - Precisión por clase

recall - Recall por clase

f1 - F1 Score

🎯 Flujo de Trabajo

1. Preparar Datos Coloca tu dataset en data/

cp mi_dataset.csv data/your_dataset.csv

2. Configurar Pipeline Edita godml.yml según tus necesidades

vim godml.yml

3. Entrenar Modelo Ejecuta el pipeline completo

godml run -f godml.yml

4. Revisar Resultados Ver experimentos en MLflow

mlflow ui

Ver predicciones cat outputs/predictions.csv

🧪 Entrenamiento desde Notebooks

from godml.notebook_api import GodmlNotebook

godml = GodmlNotebook() godml.create_pipeline( name="churn_rf", model_type="random_forest", hyperparameters={"max_depth": 3}, dataset_path="./data/churn.csv" )

godml.train() godml.save_model(model_name="churn_rf", environment="experiments")

⚡ Entrenamiento rápido con una línea

from godml.notebook_api import quick_train

quick_train( model_type="xgboost", hyperparameters={"eta": 0.1, "max_depth": 4}, dataset_path="./data/churn.csv" )

🔁 Desde YAML (interactivo)

from godml.notebook_api import train_from_yaml, quick_train_yaml

train_from_yaml("./godml/godml.yml")

quick_train_yaml( model_type="random_forest", hyperparameters={"max_depth": 4}, yaml_path="./godml/godml.yml" )

🏛️ Gobernanza y Trazabilidad GODML automáticamente registra:

✅ Hash del dataset para trazabilidad

✅ Metadatos del modelo (parámetros, métricas)

✅ Información de gobernanza (owner, tags)

✅ Timestamp y versión de cada experimento

✅ Linaje completo del pipeline

🚀 Próximos Pasos Agregar tus datos: Coloca tu dataset en data/

Personalizar configuración: Edita godml.yml

Entrenar modelo: Ejecuta godml run -f godml.yml

Monitorear: Revisa resultados en MLflow UI

Iterar: Ajusta parámetros y vuelve a entrenar

📚 Recursos Útiles

📦 GODML en PyPI

📖 Documentación oficial (próximamente)

🏛️ Guía de Gobernanza (en construcción)

💬 Soporte / Issues

🐛 Reportar Issues

💬 Discusiones

📧 Contacto

📄 Licencia Este proyecto está bajo la licencia MIT. Ver LICENSE para más detalles.

Generado con ❤️ por GODML Framework v0.3.0 Governed, Observable & Declarative Machine Learning

🚀 Cómo Empezar

# 1. Instala el CLI
pip install godml

# 2. Inicializa un proyecto
godml init my-churn-project

# 3. Declara tu pipeline
vim godml.yml

# 4. run
godml run -f godml.yml