mlops-validators 0.9.5

An engine to validate Machine Learning models.

mlops-validators-v2

Nova versão da engine de validação Python mlops_validators, inicialmente focada em DataFrames SQL do Pyspark.

Introdução

A mlops_validators é uma engine Python desenvolvida para validação de modelos de Machine Learning. Ela contém estruturas de dados e classes para calculos de diversas métricas. Os pacotes estão organizados da seguinte maneira:

• mlops_validators.tables : Classes de estruturas de dados para a construção de tabelas de frequência para validação. Tem propósito de implementar calculos de contagem, proporções e percentuais em tabelas de frequência para uma ou mais features. São estruturas de dados utilizadas nas implementações das métricas do pacote mlops_validators.metrics.

• mlops_validators.metrics : Classes com implementações de métricas de validação, tais como, Information Value, Kullback Leibler Divergence, Population Stability Index, Estatística de Chi2, Estatística de Kolmogorov Smirnov e Teste de Proporção.

• mlops_validators.profiles : Classes wrapper de alto nível para executar calculos de diversas métricas de uma só vez.

Requisitos

O mlops_validators foi desenvolvido usando Python e Spark. Para executar os códigos aqui presentes, recomenda-se instalar as dependências nas seguintes versões (mesmas que foram usadas para desenvolver o mlops_validators):

python 3.7.9
jvm 1.8
spark-3.2.1-bin-hadoop2.7
winutils for hadoop-2.7.1

O Python 3.7.9 pode ser obtido aqui, o spark-3.2.1-bin-hadoop2.7 pode ser obtido aqui e a ferramenta winutils na versão do hadoop 2.7.1 está disponível aqui. Extrair o spark e o winutils em uma pasta que possa ser acessada dentro de um programa Python.

Instalação

Caso a utilização do pacote seja local, recomenda-se a utilização de um ambiente virtual. A mlops_validators está disponível para instalação via pip:

pip install mlops_validators

Utilização

Se o spark for instalado de maneira local, é necessário adicionar as variáveis de ambiente do spark e do hadoop dentro do script ou notebook que o código for desenvolvido. Além disso, é necessário a chamada da findspark, biblioteca que busca o local do PySpark na máquina e executa o import (ele vem dentro do spark-3.2.1-bin-hadoop2.7). O código que executa esses passos é o seguinte (substituir nas variáveis de ambiente "HADOOP_HOME e "SPARK_HOME" os paths onde estão extraídos o winutils e o spark, respectivamente):

import os
os.environ["HADOOP_HOME"] = "caminho da winutils"
os.environ["SPARK_HOME"] = "caminho do spark"
import findspark 
findspark.init()

Contato

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