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Suite au feedback d’Addixware on ne rend compte qu’il y a des incomprehensions sur les contraintes nécessaires pour rentrer du code dans la plateforme. Une partie 5 du Get started en guise de wrap-up rappelant ce qu’il est nécessaire de faire pour convertir du code dans la plateforme (et ce qui n’est pas nécessaire aussi) pourrait être interessant pour clôturer le GetStarted et lâcher les DS en autonomie :
1 - encapsuler le code qui sera porté par une step dans un fonction unique et dans un ficher xxx.py dont le lien et le nom seront des données d’entrée de la foncent create_step
2 - gérer les données stockées (modèles, dataset, ...) par download / upload dans le datastore avec les fonction bla bla du sdk (en rappelant qu’elle peut stocker tout type de fichier : dataset au format csv, parquet, ... modèle au format pickle, joblib, ...
3 - tout pusher dans un repo git hub
4 - développer la surcouche liée à la plateforme de MLOps :
importer et instancier le sdk
préparer les inputs et outputs de la step (qui sont les inputs et output de la fonction principale de la step)
creer la step
creer le pipeline encapsulant la step
creer le mapping entre le futur endpoint et le pipeline
créer le endpoint
récupérer le infos du endpoint
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Suite au feedback d’Addixware on ne rend compte qu’il y a des incomprehensions sur les contraintes nécessaires pour rentrer du code dans la plateforme. Une partie 5 du Get started en guise de wrap-up rappelant ce qu’il est nécessaire de faire pour convertir du code dans la plateforme (et ce qui n’est pas nécessaire aussi) pourrait être interessant pour clôturer le GetStarted et lâcher les DS en autonomie :
1 - encapsuler le code qui sera porté par une step dans un fonction unique et dans un ficher xxx.py dont le lien et le nom seront des données d’entrée de la foncent create_step
2 - gérer les données stockées (modèles, dataset, ...) par download / upload dans le datastore avec les fonction bla bla du sdk (en rappelant qu’elle peut stocker tout type de fichier : dataset au format csv, parquet, ... modèle au format pickle, joblib, ...
3 - tout pusher dans un repo git hub
4 - développer la surcouche liée à la plateforme de MLOps :
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