Include custom model class with deployment
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- devops, machine-learning
Direzione di ricerca
Traccia come vetiver.write_app() costruisce i bundle di deployment e come prepare_docker e deploy_rsconnect li utilizzano, quindi esamina il fallimento di pin_read descritto per le classi di modelli personalizzate. Definisci come devono essere inclusi i file sorgente e gli import, in modo che un modello personalizzato possa essere ricreato senza configurazione manuale, e verifica il comportamento nei percorsi di deployment interessati.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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).
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 71
- Fork
- 20
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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