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https://github.com/sechi42/github-actions

Este proyecto automatiza el despliegue de un modelo de machine learning utilizando GitHub Actions. El pipeline CI/CD construye, prueba y despliega una imagen Docker en Amazon ECR, luego se implementa en una instancia EC2 para predecir la tasa de cancelación de clientes de la empresa Interconnect.
https://github.com/sechi42/github-actions

aws-ec2 aws-ecr fastapi python tensorflow

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Este proyecto automatiza el despliegue de un modelo de machine learning utilizando GitHub Actions. El pipeline CI/CD construye, prueba y despliega una imagen Docker en Amazon ECR, luego se implementa en una instancia EC2 para predecir la tasa de cancelación de clientes de la empresa Interconnect.

Awesome Lists containing this project

README

          

# Setup Virtual Environment

```python
conda create -n fastapi-env python=3.12.4
conda activate fastapi-env
pip install -r requirements.txt
```

# Running the server
`uvicorn main:app --reload`
# `uvicorn main:my_first_api --reload`

The command `uvicorn main:app` refers to:
- main: the file main.py (the Python "module").
- app: the object created inside of main.py with the line app = FastAPI().
- --reload: make the server restart after code changes. Only use for development.

```

sudo yum update -y
sudo amazon-linux-extras install docker
sudo service docker start
sudo systemctl start docker
sudo service docker status
sudo groupadd docker
sudo usermod -a -G docker ec2-user
newgrp docker
docker —-version

# create ECR with name: my-flask-app
aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 866824485776.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com