Include custom model class with deployment
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- devops, machine-learning
Línea de trabajo
Rastrea cómo vetiver.write_app() crea los paquetes de despliegue y cómo prepare_docker y deploy_rsconnect los consumen; después, inspecciona el fallo de pin_read descrito para las clases de modelos personalizadas. Define cómo deben incluirse los archivos fuente y las importaciones para que un modelo personalizado pueda recrearse sin configuración manual, y verifica el comportamiento en las rutas de despliegue afectadas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
When using a custom model (or piece of model), people must include a way to access the source code to recreate the model on pin_read, otherwise they will encounter issues such as:
Unexpected error while running Python API: Can't get attribute 'XXXXXX' on <module '__main__' from 'path_to_app.py'>
Currently, the most ergonomic fix is to include the file where the model is created in deployment bundle, and add an import statement to get the model's class into the file that is being deployed (usually called app.py).
People can do this by hand, but it would be nice to add in programmatically when people use vetiver.write_app() (and consequentially vetiver.prepare_docker and vetiver.deploy_rsconnect).
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 71
- Forks
- 20
- 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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