feat: Support mlflow as a board to read/write model pins
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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
El issue menciona VetiverModel, boards y un registro de mlflow, pero no incluye archivos ni pruebas. Empieza localizando los puntos de entrada de board y model-pin; después, compara cómo se representan las versiones de los modelos, los metadatos, las dependencias y el despliegue de la API. La tarea estará terminada cuando un board respaldado por mlflow pueda leer y escribir model pins sin cambiar la experiencia de usuario existente.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Vetiver and mlflow speak similar languages so it likely possible to view mlflow as a board to pull model versions into a VetiverModel and then deploy as an API. From the user's perspective, things would be more or less the same, but model itself and its metadata, deps, etc. would be coming from an mlflow registry.
- 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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