Учебный проект для демонстрации основных этапов жизненного цикла проекта предиктивной аналитики.
Клонируйте репозиторий, создайте виртуальное окружение, активируйте и установите зависимости:
git clone https://github.com/IliasAkhmetov/pabd24
cd pabd24
python -m venv venv
source venv/bin/activate # mac or linux
.\venv\Scripts\activate # windows
pip install -r requirements.txt
Для парсинга информации о квартирах используйте следующий скрипт:
python src/parse_cian.py
Предварительно в n_rooms выбрать количество комнат, которые хотите спарсить.
Для доступа к хранилищу скопируйте файл .env в корень проекта. Для выгрузки данных в хранилище S3 воспользуйтесь скриптом:
python src/upload_to_s3.py -i data/raw/file.csv
Вы можете скачать данные о квартирах, которые уже были спарсены на локальную машину:
скрипт:
python src/download_from_s3.py
Скрипт для предобработки данных:
python src/preprocess_data.py
Скрипт для обучения модели
python src/train_model.py
Для запуска приложения flask запустите скрипт:
python src/predict_app.py
gunicorn -b 0.0.0.0 -w 1 src.predict_app:app
Для использования сервиса используйте файл web/index.html
.
'http://192.144.12.11:8000/predict'