文件名称：ml-ops-quickstart：设置新机器学习存储库的工具
文件大小：596KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-08 20:53:09
Python
ML Ops快速入门 ML Ops快速入门是一种根据ML Ops最佳实践初始化机器学习项目的工具。 设置新存储库是一项耗时的工作，涉及创建不同的文件和配置工具，如linters，docker容器和持续集成管道。 mloq的目的是简化该过程，因此您可以尽快开始编写代码。 mloq为Python项目生成定制模板，重点是Maching学习。 可以在找到生成的模板的示例。 安装 mloq已在Ubuntu mloq上进行了测试，并支持Python 3.6+。 从pypi安装 pip install mloq 从源安装 git clone https://github.com/FragileTech/ml-ops-quickstart.git cd ml-ops-quickstart pip install -e . 用法 命令行界面 选项： --file -f ：配置文件的名称。 如果fil
【文件预览】：
ml-ops-quickstart-master
----pyproject.toml(2KB)
----docs()
--------images()
--------requirements-docs.txt(115B)
--------make.bat(799B)
--------Makefile(879B)
--------source()
----.github()
--------workflows()
----DCO.md(1KB)
----Dockerfile(786B)
----LICENSE(1KB)
----CONTRIBUTING.md(2KB)
----requirements-lint.txt(246B)
----requirements.txt(95B)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(1KB)
----.codecov.yml(200B)
----Makefile(2KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(5KB)
----mloq()
--------workflows.py(2KB)
--------config()
--------git.py(2KB)
--------templating.py(2KB)
--------requirements.py(6KB)
--------assets()
--------tests()
--------__main__.py(130B)
--------__init__.py(163B)
--------failure.py(400B)
--------skeleton.py(4KB)
--------api.py(5KB)
--------version.py(85B)
--------files.py(6KB)
--------cli()
----mloq.yml(2KB)
----README.md(3KB)
----scripts()
--------Dockerfile_aarch64(229B)
--------rename_testpypi_wheels.py(949B)
--------build-manylinux-wheels.sh(2KB)
----notebooks()
--------__init__.py(0B)
----WHAT_MLOQ_GENERATED.md(2KB)
----requirements-test.txt(113B)
----.pre-commit-config.yaml(273B)