Skip to main content

No project description provided

Project description

MLFlow Dataset Caching

📌 Описание

Этот проект предоставляет удобный способ загрузки датасетов в MLflow с поддержкой локального кэширования. Также он позволяет определять собственные классы-посетители (visitor classes) для генерации графиков и отчетов, что упрощает анализ данных.

🚀 Возможности

  • 📂 Локальное кэширование: снижение нагрузки на сеть и ускорение работы с данными.
  • 🔄 Автоматическая загрузка в MLflow: хранение данных в удобном формате для воспроизводимости экспериментов.
  • 📊 Гибкость в анализе: возможность использования пользовательских классов для создания визуализаций и отчетов.

🛠 Установка

pip install mdata_flow

🔧 Использование

1️⃣ Загрузка датасета с кэшированием

IN DEV

2️⃣ Сохранение датасета в MLflow

IN DEV

3️⃣ Определение собственного класса-посетителя

IN DEV

📌 Как работает кэширование?

При загрузке датасета DatasetLoader проверяет, существует ли локальная копия. Если файл уже загружен ранее, он берется из кэша, иначе загружается заново и сохраняется для последующего использования.

🔗 Полезные ссылки

🤝 Вклад

Если у вас есть идеи или улучшения, создавайте Pull Request'ы! Будем рады вашим предложениям. 🚀

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

mdata_flow-0.0.4rc0.tar.gz (17.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

mdata_flow-0.0.4rc0-py3-none-any.whl (30.2 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file mdata_flow-0.0.4rc0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: mdata_flow-0.0.4rc0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 17.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.9

File hashes

Hashes for mdata_flow-0.0.4rc0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 afaed64f6df03781e48099aca9780888ae8bf34b90279dd94bd814cffa3d2fa7
MD5 fc4d679e4b92b5e08055ebf79c725992
BLAKE2b-256 416b4532e325f56b9b629623636a9e6195354e358a066736b55dc409720a994f

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mdata_flow-0.0.4rc0.tar.gz:

Publisher: publish.yaml on lenow55/mdata_flow

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

File details

Details for the file mdata_flow-0.0.4rc0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: mdata_flow-0.0.4rc0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 30.2 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.9

File hashes

Hashes for mdata_flow-0.0.4rc0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9854a28ace47f16b409c9b93c2587050263ba2a8e72f82cdbf247eb06de0a20f
MD5 d8abe0c30a62591e48abdb571c75fbcc
BLAKE2b-256 d274de7b0dfc3c3a6cfb8da10ca4ba47e3762aeb2e95e5db74420efea3bce361

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mdata_flow-0.0.4rc0-py3-none-any.whl:

Publisher: publish.yaml on lenow55/mdata_flow

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page