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-0.0.6rc0.tar.gz (17.9 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-0.0.6rc0-py3-none-any.whl (32.5 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file mdata_flow-0.0.6rc0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: mdata_flow-0.0.6rc0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 17.9 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.9

File hashes

Hashes for mdata_flow-0.0.6rc0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 ff7648c5fe7c87e589c5b894416070219cc706648bff1f165c862d0f0703bf5a
MD5 ade74d5235c26144620df84362476ee9
BLAKE2b-256 8209a05f52184145de11f0d46a1cefc9fe92091279a1010746f44c0db32726c3

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mdata_flow-0.0.6rc0.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-0.0.6rc0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: mdata_flow-0.0.6rc0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 32.5 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-0.0.6rc0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 c2a7a4f9c438ac360dc8a76988a19c9d844f125ebe3c70a8b3267398eabbc790
MD5 2150dac50d437ba7783045436a137577
BLAKE2b-256 e6fed0df91892834a3112ae5ef13ab40ad5c528ab82b3e22781563f4b851473c

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mdata_flow-0.0.6rc0-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