Repositorio creado para alojar el código requerido para el hands-on de la charla de Data Engineering para #LaSemanaDeLosDatos organizada por Icaro.

Tener instalado Python 3.X en la computadora donde se haga el ejercicio.

Es sugerido el uso de un ambiente virtualizado para evitar corromper la instalación local de Python. Acá hay una muy buena guía para instalar la librería virtualenv.

Con este ejercicio se busca tener un primer acercamiento a lo que sería disponibilizar un modelo de Machine Learning pre-armado para su uso.

Vamos a correr un script que generará un modelo predictivo y lo guardará en un archivo para luego ser usado por una página web para devolver predicciones.

Bajen una copia del código alojado en este repositorio (pueden forkear el repositorio o bajarlo como un zip) y sigan los siguientes pasos adentro de la carpeta bajada.

1. Opcional para virtualizar: ejecutar el siguiente comando para crear un ambiente virtual de Python

python3 -m venv icaro

2. Instalación de dependencias. En este paso instalaremos las librerias requeridas para ejecutar el script.

# Con el ambiente virtual
source icaro/bin/activate 
pip install -r requirement.txt

# Sin el ambiente virtual
python3 -m pip install -r requirement.txt

3. Correr script de generación de modelo

# Con el ambiente virtual
python model.py

# Sin el ambiente virtual
python3 model.py

4. Correr script que levanta web server con página, el cual genera el output con el link al localhost.

# Con el ambiente virtual
python app.py

# Sin el ambiente virtual
python3 app.py

# Output del comando
 * Serving Flask app "app" (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: on
 * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
 * Restarting with stat
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 292-919-338

5. Ingresar al link mencionado, http://127.0.0.1:5000/, e interactuar con la aplicación =)
6. Volver a la terminal y apretar CTRL y C.

En este taller revisamos una manera de generar un modelo y serializarlo en un archivo para posteriormente ser usado en una API y simple página web.

Esto es una pequeña representación de lo que se suele llamar cómo modelos predictivos online, y es usado por muchas aplicaciones para tener respuestas en tiempo real, tales cómo scoring crediticios en bancos, sugerencias de productos en páginas de marketplace, validaciones de identidad y más.