- linux
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod u+x https://miniconda3-latest-linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
Crie um ambiente a partir do arquivo environment.yml
conda env create -f environment.yml
verifique a existência do ambiente e a versão do python
conda env list
which python
desative qualquer ambiente existente a ative o ambiente criado
conda deactivate
conda activate mlops
Agora basta iniciar o jupyterlab digitando o seguinte comando no terminal
jupyter-lab
(ATENÇÃO!!! em caso de problema na instalação recomenda-se instalar os pacotes jupyterlab, scikit-learn, ipywidgets, jupyterlab_widgets individualmente) exemplo:
const install --name mlops scikit-learn=1.0.2
este comando executa apenas o passo decision_tree
:
mlflow run . -P hydra_options="main.execute_steps='decision_tree'"
e este comando executa do passo download
até o passo evalute
:
mlflow run . -P hydra_options="main.execute_steps='download,preprocess,check_data,segregate,decision_tree,evalute'"
listando ambientes criados
conda info --envs | grep mlflow | cut -f1 -d" "
comando para excluir ambientes criados
for e in $(conda info --envs | grep mlflow | cut -f1 -d" "); do conda uninstall --name $e --all -y;done