Provide a generic mlflow pyfunc wrapper

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia esaminando le interfacce di model e artifact del package insieme alle aspettative di MLflow per il wrapper pyfunc. Definisci le assunzioni sugli artifact archiviati e le dipendenze di inferenza prima di decidere per il wrapper generico. Il lavoro è completo quando gli utenti del package possono usare il wrapper per i classificatori di testo registrati e l'opzione di inferenza standalone con torch-and-numpy è stata valutata separatamente.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement

When using mlflow to train and register a text classifier model using the package, we often have to write our own pyfunc wrapper, which could be tedious.

The idea would be to provide a generic wrapper (with some hypothesis on the stored artifact) usable by all package users.

As a bonus, it could be really great if this wrapper was self sufficient (no need to install the package for inference, only torch and numpy)

Lingua principale
Python
Stelle
23
Fork
7
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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