Improve local testability
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- julia, machine-learning
- Área
- machine-learning, testing
Línea de trabajo
Comienza con test/test_experiments.jl y reproduce el fallo usando los comandos Pkg.activate, Pkg.add y Pkg.test mostrados. Lee el issue relacionado de MLJFlow.jl para conocer la solución sugerida y determina cómo se espera que se configuren el servicio local de MLflow y la URI. La tarea está terminada cuando las pruebas locales del paquete se ejecuten con un fallo útil o sin el 403 informado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Testing this package in the usual way, on one's local machine, does not work:
using Pkg
Pkg.activate(temp=true)
Pkg.add("MLFlowClient")
Pkg.test("MLFlowClient")
Testing Running tests...
createexperiment: Error During Test at /Users/anthony/.julia/packages/MLFlowClient/Szkbv/test/test_experiments.jl:1
Got exception outside of a @test
HTTP.Exceptions.StatusError(403, "POST", "/api/2.0/mlflow/experiments/create", HTTP.Messages.Response:
"""
HTTP/1.1 403 Forbidden
Content-Length: 0
Server: AirTunes/620.8.2
Obviously the error thrown in not helpful. I expect one needs an active MLflow service running on your machine, and that it must have the appropriate uri.
Here is a related issue with a suggestion for remedy: https://github.com/JuliaAI/MLJFlow.jl/issues/20
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 59
- Forks
- 17
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
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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