mlops-crispdm-ci-cd 0.0.6

Proyecto demo MLOps siguiendo CRISP-DM

Proyecto de MLOps siguiendo la metodología CRISP-DM

Incluye empaquetado en PyPI, imagen en Docker Hub y pipelines de GitHub Actions para CI y CD.

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Repositorios y recursos

• Código fuente (GitHub):
  https://github.com/JaniMariQuesiRami/mlops-crispdm-ci-cd

• Paquete en PyPI:
  https://pypi.org/project/mlops-crispdm-ci-cd/#history

• Imagen en Docker Hub:
  https://hub.docker.com/repository/docker/jannisce2508/mlops-crispdm-ci-cd/general

• Workflows de GitHub Actions:
  https://github.com/JaniMariQuesiRami/mlops-crispdm-ci-cd/actions

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Instalación desde PyPI

En cualquier entorno con Python 3.9+:

pip install mlops-crispdm-ci-cd

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Uso básico del paquete

Ejecutar la demo desde la terminal

El paquete expone un comando que recorre la “pipeline” CRISP-DM con prints de ejemplo:

mlops-crispdm-demo

Salida esperada:

Demo pipeline CRISP-DM:
Business Understanding - demo
Data Understanding - demo
Data Preparation - demo
Modeling - demo
Evaluation - demo
Deployment - demo

Uso como librería

Ejemplo mínimo:

from mlops_crispdm import business, data_preparation

business.run()
data_preparation.run()

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Uso con Docker

La imagen en Docker Hub contiene el paquete instalado y ejecuta la demo por defecto.

Descargar la imagen

docker pull jannisce2508/mlops-crispdm-ci-cd:latest

O una versión específica:

docker pull jannisce2508/mlops-crispdm-ci-cd:0.0.1

Ejecutar el contenedor (se elimina al terminar)

docker run --rm --name mlops-crispdm-demo jannisce2508/mlops-crispdm-ci-cd:latest

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Estructura general del proyecto

Estructura simplificada:

mlops-crispdm-ci-cd/
├── src/
│   └── mlops_crispdm/
│       ├── __init__.py
│       ├── business.py
│       ├── cli.py
│       ├── data_preparation.py
│       ├── data_understanding.py
│       ├── deployment.py
│       ├── evaluation.py
│       └── modeling.py.py
├── Dockerfile
├── pyproject.toml
└── .github/
    └── workflows/
        ├── ci.yml
        └── cd.yml

El código empaquetable está en src/mlops_crispdm.

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GitHub Actions: CI y CD

El proyecto usa dos workflows:

• ci.yml → Integración continua (CI).
• cd.yml → Despliegue continuo (CD) a PyPI y Docker Hub.

Requisitos de configuración (secrets)

En GitHub, en Settings → Secrets and variables → Actions, se deben definir:

• PYPI_API_TOKEN
  • API token de PyPI (scope para el proyecto o toda la cuenta).
  • Valor con formato pypi-....
• DOCKERHUB_USERNAME
  • Usuario de Docker Hub.
• DOCKERHUB_TOKEN
  • Access token de Docker Hub con permisos para publicar imágenes.

Con estos secrets, los workflows pueden publicar sin exponer credenciales en el código.

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CI: cómo funciona ci.yml

Archivo: .github/workflows/ci.yml

• Se activa en:
  • Cada push a la rama main.
  • Cada pull_request contra main.

Flujo:

1. Hace checkout del repo.
2. Instala Python 3.11.
3. Instala el paquete en modo editable (pip install -e .).
4. Ejecuta el comando mlops-crispdm-demo.

Si la instalación o la ejecución del comando fallan, el workflow marca error.
Esto asegura que la “demo” mínima del proyecto siempre funciona antes de mergear cambios.

Más adelante se pueden añadir pruebas con pytest sobre el código que se vaya desarrollando.

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CD: cómo funciona cd.yml

Archivo: .github/workflows/cd.yml

• Se activa en:
  • Cualquier push de un tag que comience con v (por ejemplo v0.0.2).
  • Ejecución manual desde la pestaña “Actions” (workflow_dispatch).

Jobs principales:

1. publish-pypi

   • Construye el paquete (python -m build).
   • Sube las distribuciones a PyPI con twine upload dist/* usando PYPI_API_TOKEN.

2. publish-docker

   • Depende de que publish-pypi termine bien.
   • Hace login en Docker Hub con DOCKERHUB_USERNAME y DOCKERHUB_TOKEN.
   • Lee el tag Git creado (v0.0.X) y extrae la versión (0.0.X).
   • Construye y sube la imagen de Docker con dos tags:
     • DOCKERHUB_USERNAME/mlops-crispdm-ci-cd:latest
     • DOCKERHUB_USERNAME/mlops-crispdm-ci-cd:0.0.X

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Flujo de commits para activar el CD

Cada vez que se quiera sacar una nueva versión en PyPI y Docker Hub se debe:

1. Actualizar la versión en pyproject.toml y en src/mlops_crispdm/__init__.py (ejemplo: 0.0.1 → 0.0.2).
2. Ejecutar:

git add .
git commit -m "chore: bump version to 0.0.X"
git tag v0.0.X
git push origin main
git push origin v0.0.X

Donde X es el número de versión que corresponda.
El push del tag v0.0.X dispara automáticamente el workflow cd.yml.

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Conclusiones: escalabilidad del proyecto y próximos pasos

Este proyecto ya tiene una base de infraestructura lista para crecer:

• El empaquetado en PyPI permite reutilizar el código en otros proyectos o pipelines.
• La imagen en Docker Hub facilita la ejecución uniforme en distintos entornos (local, servidor, nube).
• Los workflows de GitHub Actions separan claramente CI y CD, lo que permite escalar el proceso de desarrollo sin cambiar la estructura principal.

Próximos pasos:

• Sustituir los print de demo por lógica real en cada etapa de CRISP-DM (carga de datos, preprocesamiento, entrenamiento, evaluación).
• Agregar pruebas unitarias y de integración con pytest dentro de una carpeta tests/ para mejorar la calidad del código.