Provide a generic mlflow pyfunc wrapper
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 30/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Empieza revisando las interfaces de model y artifact del paquete junto con las expectativas del wrapper pyfunc de MLflow. Define las suposiciones sobre los artefactos almacenados y las dependencias de inferencia antes de decidirte por el wrapper genérico. Se considera terminado cuando los usuarios del paquete puedan usar el wrapper para clasificadores de texto registrados y la opción de inferencia independiente con torch-and-numpy se haya evaluado por separado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
When using mlflow to train and register a text classifier model using the package, we often have to write our own pyfunc wrapper, which could be tedious.
The idea would be to provide a generic wrapper (with some hypothesis on the stored artifact) usable by all package users.
As a bonus, it could be really great if this wrapper was self sufficient (no need to install the package for inference, only torch and numpy)
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 23
- Forks
- 7
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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