ml-product v0.2.1

Для деплоя:

Первоначальная сборка проекта: инциализация переменных окружения

make init_env

init_env создает файл .env с переменными окружения, копируя .env.example.

Выполняется один раз перед первой сборкой

---

Для запуска:

Для запуска в debug-режиме (с отображением логов в консоль)

make debug

В фоновом режиме:

make up

Остановка контейнеров:

make down

---

Конфигурация приложения:

• Конфиг, используемый приложением, находится в server/ml_api/config.py
• USE_CELERY = True используется для активации функционала бэкграунд задач через RabbitMQ и Celery
• USE_HYPEROPT = False используется для активации функционала подбора гиперпараметров моделей через HyperOpt

После запуска сервисы доступны по:

API Swagger: http://localhost:443/api/v1/docs

• Содержит описание всех эндпоинтов приложения. Документация встроена в эндпоинты

Интерфейс: http://localhost:443

• Сейчас отключен

Канал для вебсокета: ws://localhost:443/centrifugo/connection/websocket

• Пример подключения находится в client/centrifugo_conn.html
• Для подключения к каналу нужно использовать centrifugo jwt-токен и user_id

---

Используемые технологии:

• FastAPI: https://fastapi.tiangolo.com/
• FastApiUsers: https://fastapi-users.github.io/fastapi-users/11.0/
• Celery: https://docs.celeryq.dev/en/stable/
• bunnet: https://roman-right.github.io/bunnet/
• Centrifugo: https://centrifugal.dev/
• RabbitMQ: https://rabbitmq.com/documentation.html
• Docker: https://www.docker.com/
• Docker-compose: https://docs.docker.com/compose/
• Nginx: https://nginx.org/ru/
• Poetry: https://python-poetry.org/
• Pandas: https://pandas.pydata.org/docs/
• Scikit-Learn: https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html
• HyperOpt: https://hyperopt.github.io/hyperopt/

Contacts:

• tg: @kosvintsevke
• https://github.com/KirillKosvintsev