Настройка Python проекта на Git
В рамках прохождения трека на ODS.ai «MLOps и production в DS исследованиях» выкладываю ссылку на git репозиторий по домашнему заданию. Можно клонировать и использовать в качестве шаблона для своих ML проектов на Python, получился полезный инструмент.
Цель этого домашнего задания подготовить репозиторий для работы в нем:
• настроить необходимые линтеры и форматеры
• описать конфиг pre-commit
• сформировать contributing.md где описано, что и как нужно делать в репозитории для внесения изменений
Для этого нужно выполнить следующие шаги:
1. Опубликовать репозиторий на gitlab (или аналоге, но курс ориентирован на gitlab).
2. Выбрать линтеры и форматеры. Можно выбирать те, которые озвучивались в материалах курса, или какие-то свои, которые вам привычны.
3. Зафиксировать необходимые зависимости для линтеров
4. Настроить pre-commit в репозитории
5. Провести настройки линтеров и форматеров в pyproject.toml, прописать основные параметры инструментов
6. Зафиксировать в contributing.md, как пользоваться линтерами в вашем проекте. Добавить в readme.md методологию ведения вашего репозитория
Сделано:
• Создан git-проект на Github, созданы две ветки (master – для кода в продакте, dev – препрод среда, остальные ветки создают участники команды исследования).
• Создано виртуальное окружение с использованием conda.
• Установлен python пакет pre-commit - фреймворк, использующий git pre-commit hook для запуска хуков (инструментов) перед созданием коммита.
• Установлены пакеты с линтерами и форматерами для настройки оформления python кода (ruff, black, pip-compile).
• Установлено poetry для формирования файла pyproject.toml
Ссылка на репозиторий KarimDataMaster/mlops_2024: Трек MLOps и production в DS в исследованиях 3.0 от ODS.ai (github.com)
Ссылка на трек от ODS.ai https://ods.ai/tracks/mlops3-course-spring-2024
Ссылка на статью, которая сильно помогла при выполнении ДЗ Лучшие open-source инструменты для Python проектов / Хабр (habr.com)
В рамках прохождения трека на ODS.ai «MLOps и production в DS исследованиях» выкладываю ссылку на git репозиторий по домашнему заданию. Можно клонировать и использовать в качестве шаблона для своих ML проектов на Python, получился полезный инструмент.
Цель этого домашнего задания подготовить репозиторий для работы в нем:
• настроить необходимые линтеры и форматеры
• описать конфиг pre-commit
• сформировать contributing.md где описано, что и как нужно делать в репозитории для внесения изменений
Для этого нужно выполнить следующие шаги:
1. Опубликовать репозиторий на gitlab (или аналоге, но курс ориентирован на gitlab).
2. Выбрать линтеры и форматеры. Можно выбирать те, которые озвучивались в материалах курса, или какие-то свои, которые вам привычны.
3. Зафиксировать необходимые зависимости для линтеров
4. Настроить pre-commit в репозитории
5. Провести настройки линтеров и форматеров в pyproject.toml, прописать основные параметры инструментов
6. Зафиксировать в contributing.md, как пользоваться линтерами в вашем проекте. Добавить в readme.md методологию ведения вашего репозитория
Сделано:
• Создан git-проект на Github, созданы две ветки (master – для кода в продакте, dev – препрод среда, остальные ветки создают участники команды исследования).
• Создано виртуальное окружение с использованием conda.
• Установлен python пакет pre-commit - фреймворк, использующий git pre-commit hook для запуска хуков (инструментов) перед созданием коммита.
• Установлены пакеты с линтерами и форматерами для настройки оформления python кода (ruff, black, pip-compile).
• Установлено poetry для формирования файла pyproject.toml
Ссылка на репозиторий KarimDataMaster/mlops_2024: Трек MLOps и production в DS в исследованиях 3.0 от ODS.ai (github.com)
Ссылка на трек от ODS.ai https://ods.ai/tracks/mlops3-course-spring-2024
Ссылка на статью, которая сильно помогла при выполнении ДЗ Лучшие open-source инструменты для Python проектов / Хабр (habr.com)