https://github.com/teomewhy/curso-mflow
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Last synced: 10 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/teomewhy/curso-mflow
- Owner: TeoMeWhy
- Created: 2025-01-13T11:44:11.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-01-17T11:46:10.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-08-29T11:59:28.714Z (10 months ago)
- Language: Python
- Size: 384 KB
- Stars: 9
- Watchers: 0
- Forks: 2
- Open Issues: 2
-
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- Readme: README.md
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README
# Curso de MLFlow
Curso destinado a explicar o funcionamento e principais conceitos do MLFlow para desenvolvimento de modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial.
O uso dessa ferramenta viabilisará a produção e gestão de diferentes modelos treinados. Bem como auxiliará na maneira como os modelos são selecionados para produção.
Todo material está no YouTube: [clique aqui](https://youtube.com/playlist?list=PLvlkVRRKOYFQeQEA5Lc0US9i-EK8eGgrs&si=_xiG7YzwzeVVra9t).
## Estrutura do projeto
```bash
.
├── mlflow-server
│ ├── mlartifacts
│ ├── mlruns
│ └── requirements.txt
├── model_churn
│ ├── data
│ ├── requirements.txt
│ └── train.py
└── README.md
```
### mlflow-server
É aqui que os artefatos serão gerados a partir do MLFlow. É o lugar onde você deve executar os comandos:
```bash
cd mlflow-server
conda create --name mlflow-server python=3.12
conda activate mlflow-server
pip install -r requirements.txt
mlflow server
```
Sempre que precisar subir o servidor do MLFlow, pode executar:
ml-churn
```bash
cd mlflow-server
conda activate mlflow-server
mlflow server
```
Assim que você criar os primeiros modelos e exeprimentos, as demais pastas serão criadas.
### model_churn
É o diretório do nosso projeto de Machine Learning. É onde contruímos o nosso modelo, armazenamos os dados, e todo código necessário para o modelo ser treinado e executado.
Para construir o ambiente necessário, execute os comandos:
```bash
cd model_churn
conda create --name ml-churn python=3.12
conda activate ml-churn
pip install -r requirements.txt
```