• Операционная система: recommend Ubuntu 20.04, Windows 10, MacOS 13.3.1
• Процессор: min 4-core
• Оперативная память: recommend 8 GB
• Свободное дисковое пространство (SSD): not lower than 20 GB

JMM (Java memory model):
Java heap size: NOT LOWER THAN!!! 2,15 GB
Chomnium (test executor) web engine: 500 MB

Docker containers:

Docker images:

Docker

• Docker version 20.10.22 и выше
• Docker Compose version v2.15.1 и выше
  • docker-image: Postgres:13.1
  • docker-image: Python:3.10
• Java SDK 11 (JRE, JVM), Java 11 (Amazon Corretto) - Write once, run everywhere
• ChromeDriver: (chromium engine 113.0.5672.162) и выше
• GNU bash, version 3.2.57 и выше
• git version 2.39.2 и выше
• Python 3.10.10

  # Библиотеки - обязательны минорные:
  joblib==1.2.0
  numpy==1.24.3
  scikit-learn==1.0.2
  scipy==1.10.1
  threadpoolctl==3.1.0
  xgboost==1.7.4

• IntelliJ IDEA 2022.2.1 (Ultimate Edition)
• Pycharm 2021.2.3 (Community Edition)

1. Открыть (clone) проекты:

• Selina (IDEA)
• Python-ML (Pycharm)

2. Дождаться индексации проектов и загрузку основных библиотек языка

• for Java Application ./gradlew build
• for Python Application pip install -r requirements.txt

3. Создать (build) докер image для запуска сервиса машинного обучения

docker build . -t python-ml-service # to create image

Дополнительно:

# Поднимите контейнер сервиса на порту 8080
# docker run -it -p 8080:8081 --name service3 python-ml-service
# Зайти в контейнер можно следующей командой
# docker exec -it 10f33e7c0443 /bin/bash

5. В Java приложении зайти в директорию, где расположен docker-compose.yaml
6. Поднять контейнера базы данных, и python-ml сервиса командой docker-compose up
7. Запустить SelinaApplication
8. Дождаться завершения Liquibase миграций
9. Проверить накат миграций в Postgres (схема selina, default user: postgres, passwd: posgres)
10. В корневой папке модуля test задать URL адрес для сканирования
11. Запустите тесты: ./gradlew test
12. Запуск отчета по результатам сканирования: ./gradlew allureServe