mastertilla / mioti-mlops

MLOps @ Mioti

Instalar librerías

Si estáis utilizando Conda, podéis instalar las librerías con el siguiente comando, siempre que estéis en el directorio en el que se encuentra el archivo:

conda install --file requirements

Recordad que para todos los pasos tenéis que tener activo el entorno conda.

Experiment Tracking

El primer paso es lanzar MLFlow para poder guardar experimentos en local.

cd experiment_tracking

mlflow server --port 5000

Esto hará que tengáis disponible MLFlow en esta url: http://127.0.0.1:5000. Esta misma url es la que tenéis que utilizar en los archivos:

mlflow.set_tracking_uri('http://127.0.0.1:5000')

Una vez todo esté listo, sólo tenéis que lanzar el código como python [nombre-archivo].py

API

Podéis usar la configuración de Pycharm para lanzar la API (mejor ver el video de la clase) o desde el terminal. Lo primero que tenéis que hacer es aseguraros que estáis en el directorio correcto. Desde el directorio principal del repo, podéis hacer cd api. Una vez dentro, tenéis que levantar la API con el siguiente comando:

uvicorn main:app --reload

donde main:app equivale al nombre_archivo:nombre_variable_asignada_a_FastAPI(). Una vez levantada, podéis acceder a ella aquí: http://127.0.0.1:8000 Recordad que la url para la documentación que vimos en clase es la siguiente: http://127.0.0.1:8000/docs

Forking this repo

Como comentamos en clase, quiero que entregueis el challenge de la API (y el challenge de MLFlow si lo queréis hacer) como forks al repo. Os dejo una guía: https://drupal.gatech.edu/handbook/using-pull-requests-forks