]> AND Private Git Repository - predictops.git/blob - README.md
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
XGBoost integrated
[predictops.git] / README.md
1 Configuration
2 =============
3
4 Initialisation de l'environnement de travail
5 --------------------------------------------
6
7 - Creer un environnement :
8
9 `pip install virtualenv`
10
11 `python -m venv ~/.venvs/predictops`
12
13 - activer l'environnement :
14
15 `source ~/.venvs/predictops/bin/activate`
16
17
18 Gestion des packages
19 --------------------
20
21 - Mettre à jour la liste des packages
22
23 `pip install -r requirements.txt`
24
25 - installer un package :
26
27 `pip install celery`
28
29 `pip freeze > requirements.txt`
30
31
32 Configuration de l'apprentissage
33 --------------------------------
34
35 Tout se passe dans le répertoire features
36
37 1. Modifier learn.cfg :
38   - définition de l'ensemble d'apprentissage
39   - famille de features à considérer (météofrance...)
40   - opérations de pré-traitement
41   - ...
42
43 2. Détailler le traitement de chaque famille de feature dans le cfg associé
44 (feature_ephemeris.cfg, feature_meteo.cfg, etc.), en accord avec les fichiers
45 csv associés dans le répertoire features. Dans ces derniers, le type spécifie
46 si la variable est numérique (1), qualitative (2), ou si elle peut être consi-
47 dérée comme de l'un ou l'autre type (3), comme le jour dans l'année.
48
49
50
51 Exécution
52 =========
53
54 Script principal
55 ----------------
56
57 `make`
58
59 ou
60
61 `python main.py`
62
63
64 Tâches planifiées
65 -----------------
66
67 - Lancer le scheduling (à compléter)
68
69 `celery -A test_celery worker --loglevel=info`
70
71 puis
72
73 `python -m test_celery.run_tasks`