Стек: DVC, MLflow, Docker Compose, GitHub Actions.
docker-compose up -d- MLflow UI: http://localhost:5000
- MinIO UI: http://localhost:9001 (логин
minioadmin, парольminioadminpassword)
pip install -r requirements.txt
python prepare_data.py
python train.py
python eval_gate.pyeval_gate.py пропускает модель production_classifier в стадию Staging, если f1_score >= 0.80.
dvc init
dvc remote add -d minio s3://mlflow/dvc
dvc remote modify minio endpointurl http://localhost:9000
dvc remote modify minio access_key_id minioadmin
dvc remote modify minio secret_access_key minioadminpasswordПосле этого данные можно версионировать так:
dvc add data.csv
dvc pushПри push/PR в main GitHub Actions поднимает стек, обучает модель и запускает Quality Gate.