Приложение с моделью для Forest train dataset, созданная в рамках курса от Rolling Scopes School. Идеи для шаблона проекта взяты из python-packaging и ml-project-demo
При разработке использовался:
- Запустить команду
poetry install --no-dev
для установки всех зависимостей, которые перечислены в файлеpyproject.toml
- Загрузить файлы Forest train dataset в
директорию проекта
data
- Просмотр доступных параметров приложения и их значений по умолчанию
poetry run train --help
- Запуск приложения с параметрами по умолчанию
poetry run train
Будет загружены информация из файла data/train.csv
и результаты запуска будут сохранены в директории models
и mlruns
- Просмотр результатов через MLflow
poetry run mlflow ui
Запуск
# Для просмотра справки запустить `poetry run tree --help`
poetry run tree
Запуск
# Для просмотра справки запустить `poetry run gridcv --help`
poetry run gridcv
При инициализации проекта для разработки используйте команду
poetry install
Для тестов используйте Pytest
poetry run pytest
Для форматирования используйте Black
black src/eval_sel/
# All done! ✨ 🍰 ✨
# 6 files left unchanged.
Проверка форматирования организована через flake8 Используйте следующую команду для запуска этой проверки
flake8 src/eval_sel/
Для проверки static typing используйте mypy
mypy src/eval_sel/
Запуск всех команд доступен через Nox
nox