feat: Support mlflow as a board to read/write model pins
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
この issue では VetiverModel、boards、mlflow registry が挙げられていますが、ファイルやテストは示されていません。まず board と model-pin のエントリーポイントを見つけ、次にモデルのバージョン、メタデータ、依存関係、API のデプロイがどのように表現されているかを比較します。mlflow ベースの board で model pins を読み書きでき、既存のユーザー体験を維持できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 71
- フォーク
- 20
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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