Семестровый проект по MLOps
Project description
Проект по MLOps
Проект по MLOps от VK Education x МГТУ им. Н. Э. Баумана (Весна 2025)
Установка пакета проекта
pip install mlops-project==0.0.1
Команды для поднятия проекта в registry
pip install build twine # Для сборки (build) и публикации проекта в PyPI (twine)
python -m build # (Создает дистрибутив проекта в папке ./dist будет исходный код и бинарный файл)
twine upload dist/* # Выгрузка проекта (С использоанием API ключа PyPI)
Структура проекта
├── LICENSE <- Лицензия с открытым исходным кодом, если она выбрана
├── Makefile <- Makefile с удобными командами, такими как `make data` или `make train`
├── README.md <- Основной README для разработчиков, использующих этот проект.
├── data
│ ├── external <- Данные из сторонних источников.
│ ├── interim <- Промежуточные данные, которые были преобразованы.
│ ├── processed <- Окончательные, канонические наборы данных для моделирования.
│ └── raw <- Исходные, неизменяемые данные.
│
├── docs <- Стандартный проект mkdocs; подробности на www.mkdocs.org
│
├── models <- Обученные и сериализованные модели, предсказания моделей или сводки моделей
│
├── notebooks <- Jupyter notebooks. Соглашение по именованию: число (для порядка),
│ инициалы создателя и краткое описание через `-`, например,
│ `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── pyproject.toml <- Файл конфигурации проекта с метаданными пакета для
│ ml_project и настройками для инструментов, таких как black
│
├── references <- Словари данных, руководства и другие справочные материалы.
│
├── reports <- Сгенерированные аналитические отчеты в форматах HTML, PDF, LaTeX и т.д.
│ └── figures <- Сгенерированные графики и изображения для использования в отчетах
│
├── requirements.txt <- Файл зависимостей для воссоздания аналитической среды, например,
│ созданный командой `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.cfg <- Файл конфигурации для flake8
│
└── ml_project <- Исходный код для использования в этом проекте.
│
├── __init__.py <- Делает ml_project Python-модулем
│
├── config.py <- Хранит полезные переменные и конфигурацию
│
├── dataset.py <- Скрипты для загрузки или генерации данных
│
├── features.py <- Код для создания признаков для моделирования
│
├── modeling
│ ├── __init__.py
│ ├── predict.py <- Код для выполнения предсказаний с использованием обученных моделей
│ └── train.py <- Код для обучения моделей
│
└── plots.py <- Код для создания визуализаций
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
mlops_project-0.0.2.tar.gz
(4.2 kB
view details)
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
File details
Details for the file mlops_project-0.0.2.tar.gz.
File metadata
- Download URL: mlops_project-0.0.2.tar.gz
- Upload date:
- Size: 4.2 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.3
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
f5254352a9b2758f8703725b105ca8b408cc1b24f17a50f5e322428cc355897b
|
|
| MD5 |
1f57be27851650cc8919c213342ab5e6
|
|
| BLAKE2b-256 |
4e60ee22a71f47ccc724fa0fbbdda717829921e03f51f18ba2c7e6d99c753607
|
File details
Details for the file mlops_project-0.0.2-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: mlops_project-0.0.2-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 5.3 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.3
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
b630c8f1bb90bd9c4fa58d69efe3952065563aaa12ca204dc3a270555ff0ed7d
|
|
| MD5 |
a3ea2694a50ab60f1f45b4686fe613c0
|
|
| BLAKE2b-256 |
8fa4bc3f9a1a6e56a693f1a643b63e25cd535aa8c32169742be717809ded4ea2
|