feat: VetiverModel.from_mlflow(...)
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Comienza investigando el punto de entrada propuesto VetiverModel.from_mlflow(...) y cómo representa actualmente Vetiver los pins de modelos y los destinos de despliegue. Aclara la compatibilidad con modelos registrados, versiones individuales de modelos y conjuntos de versiones, y verifica después que el modelo resultante pueda desplegarse en Connect y Docker como se describe.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
For people either transitioning away from mlflow or just wanting a common interface to easily deploy model endpoints, it would be beneficial to have a helper that knows how to pull a registered model, model-version, or set of model versions into a Vetiver model pin and then able to be deployed to Connect, docker, etc.
- 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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