feat: Support mlflow as a board to read/write model pins
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
L’issue mentionne VetiverModel, les boards et un registre mlflow, mais aucun fichier ni test. Commencez par localiser les points d’entrée de board et de model-pin, puis comparez la manière dont sont représentés les versions des modèles, les métadonnées, les dépendances et le déploiement de l’API. Le travail est terminé lorsqu’un board reposant sur mlflow peut lire et écrire des model pins tout en préservant l’expérience utilisateur existante.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 71
- Forks
- 20
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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