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-0.0.8.tar.gz (18.2 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-0.0.8-py3-none-any.whl (32.9 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file mdata_flow-0.0.8.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: mdata_flow-0.0.8.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 18.2 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? Yes
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.9

File hashes

Hashes for mdata_flow-0.0.8.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 5be39b48d673e3ed44b0c6333039b75f5b9ea244edc09dc024614106fecf9c2d
MD5 e2d6c898045d9b49ab30ba5f755e6f1a
BLAKE2b-256 53d31389e787124938fbc25a1f4a5afb17ccd6d804ab7362093c009b9af988b0

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mdata_flow-0.0.8.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-0.0.8-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: mdata_flow-0.0.8-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 32.9 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-0.0.8-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 1fb810a3cd7a0d22a4f8ec5fffd7fa55930a6ec90e73b5905c4329be465a242f
MD5 9d2e97cbde84dbb25f27f029db19af5b
BLAKE2b-256 2b1245693acfc3efe3bc757879c04d7a22e9221b45cb9498f04796c6dfbea589

See more details on using hashes here.

Provenance

The following attestation bundles were made for mdata_flow-0.0.8-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