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Private GIT Repository
Add Belfort and Montbeliard dataset
[predictops.git] / README.md
index e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391..e2030e747e903730cb958e06dedbfd2d55c02afc 100644 (file)
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,73 @@
+Configuration
+=============
+
+Initialisation de l'environnement de travail
+--------------------------------------------
+
+- Creer un environnement :
+
+`pip install virtualenv`
+
+`python -m venv ~/.venvs/predictops`
+
+- activer l'environnement :
+
+`source ~/.venvs/predictops/bin/activate`
+
+
+Gestion des packages
+--------------------
+
+- Mettre à jour la liste des packages
+
+`pip install -r requirements.txt`
+
+- installer un package :
+
+`pip install celery`
+
+`pip freeze > requirements.txt`
+
+
+Configuration de l'apprentissage
+--------------------------------
+
+Tout se passe dans le répertoire features
+
+1. Modifier learn.cfg :
+  - définition de l'ensemble d'apprentissage
+  - famille de features à considérer (météofrance...)
+  - opérations de pré-traitement
+  - ...
+
+2. Détailler le traitement de chaque famille de feature dans le cfg associé
+(feature_ephemeris.cfg, feature_meteo.cfg, etc.), en accord avec les fichiers
+csv associés dans le répertoire features. Dans ces derniers, le type spécifie
+si la variable est numérique (1), qualitative (2), ou si elle peut être consi-
+dérée comme de l'un ou l'autre type (3), comme le jour dans l'année.
+
+
+
+Exécution
+=========
+
+Script principal
+----------------
+
+`make`
+
+ou
+
+`python main.py`
+
+
+Tâches planifiées
+-----------------
+
+- Lancer le scheduling (à compléter)
+
+`celery -A test_celery worker --loglevel=info`
+
+puis
+
+`python -m test_celery.run_tasks`