Projet_07

OCR Data Scientist projet 7 : Implémentez un modèle de scoring

Liens vers l'Interface Graphique : http://gui-container.germanywestcentral.azurecontainer.io:8501

Structure du Projet

Voici une description des principaux dossiers et fichiers de ce projet :

• .github/workflows/ : Contient les fichiers de configuration pour les workflows GitHub Actions afin d'automatiser des tâches (CI/CD, tests, etc.).

• api/ : Contient les fichiers :

  • Dockerfile : pour la création du container Docker lors du déploiement sur le Cloud.
  • main.py : le code de l'API généré par FastAPI.
  • requirements.txt : liste des librairies qui seront installées dans le container et qui sont nécessaires à l'API.

• data/source/ : Contient le dataset de test qui sert aux tests unitaires.

• gui/ : contient les fichiers :

  • Dockerfile : pour la création du container Docker lors du déploiement sur le Cloud
  • main.py : le code de l'interface graphique déployée sue le Cloud
  • requirements.txt : liste des librairies qui seront installées dans le container et qui sont nécessaires à l'interface

• mlflow/ : contient le fichier Dockerfile afin de créer le container du Modèle, ainsi qu'un dossier arificats qui contient les fichiers artifacts de MLFlow Registry.

• modules/ : Librairie Python personnalisée qui contient les fonctions qui reviennent sur plusieurs notebooks.

• notebooks/ : Jupyter Notebooks pour l'exploration, l'analyse des données et les modélisations.

• tests/ : contient les scipts des tests unitaires (model et API/GUI) ainsi que des fichiers "étalon" pour les tests.

• .gitignore : liste des fichiers ou dossiers locaux à ne pas prendre en compte par GIT.

• setup.py : Script de configuration pour le packaging du projet comme une librairie Python.

• README.md : (ce fichier) Documentation principale du projet.

Librairie personnelle :

Dans le dossier "modules", une librairie custom : my_functions.py

Description : Cette bibliothèque contient des fonctions personnalisées pour le projet Projet_07.