MLOps Toy Example End to End ๐ฅ
โโโ LICENSE
โโโ Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
โโโ README.md <- The top-level README for developers using this project.
โโโ data
โย ย โโโ external <- Data from third-party sources.
โย ย โโโ interim <- Intermediate data that has been transformed.
โย ย โโโ processed <- The final, canonical data sets for modeling.
โย ย โโโ raw <- The original, immutable data dump.
โ
โโโ docs <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
โ
โโโ models <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
โ
โโโ notebooks <- Jupyter notebooks. The naming convention is a number (for ordering),
โ the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
โ `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
โ
โโโ references <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
โ
โโโ reports <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
โย ย โโโ figures <- Generated graphics and figures to be used in reporting
โ
โโโ requirements.txt <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
โ generated with `pip freeze > requirements.txt`
โ
โโโ setup.py <- makes project pip installable (pip install -e .) so src can be imported
โโโ src <- Source code for use in this project.
โย ย โโโ __init__.py <- Makes src a Python module
โ โ
โย ย โโโ data <- Scripts to download or generate data
โย ย โย ย โโโ make_dataset.py
โ โ
โย ย โโโ features <- Scripts to turn raw data into features for modeling
โย ย โย ย โโโ build_features.py
โ โ
โย ย โโโ models <- Scripts to train models and then use trained models to make
โ โ โ predictions
โย ย โย ย โโโ predict_model.py
โย ย โย ย โโโ train_model.py
โ โ
โย ย โโโ visualization <- Scripts to create exploratory and results-oriented visualizations
โย ย โโโ visualize.py
โ
โโโ tox.ini <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io
Project based on the cookiecutter data science project template. #cookiecutterdatascience
The original scaffold is taken from a great article by Shanaka. A great post by him summarizing Krish Naik's youtube channel.