패스트캠퍼스 챌린지 48일차

Github Actions 를 활용하여 예제 머신러닝 코드 실행하여 성능 지표 출력하기

• New Repository
  • Repository name : github-actions-cml
• 실습 Github Repo 복사
  • https://github.com/yunjjun/github-actions-project.git 에 접속하여 github-actions-cml 브랜치로 이동하여 우측 상단 Fork 클릭
  • 또는 해당 링크 복사 후 자신의 Github Repo 에 push

# 실습 Repo 데이터 다운로드
# 로컬에 새 폴더 생성
git init
git remote add origin <git 저장소>
git pull origin main
git checkout -b main
git config --global user.email <이메일 주소>
git config --global user.name <이름>
# 실습 Repo 의 데이터를 새 폴더로 복사
git add .
git commit -m "first commit"
git push origin main

• Red Wine Quality 데이터 소개
• 훈련 코드 (train.py) 소개
• .github/workflows/cml.yml 파일 생성
  • 아래 코드 복사

  #yaml
  name: model-training
  on: [push]
  jobs:
    run:
      runs-on: ubuntu-latest
      steps:
        - uses: actions/checkout@v2
        - uses: actions/setup-python@v2
        - uses: iterative/setup-cml@v1
        - name: Train model
          env:
            REPO_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          run: |
            pip install -r requirements.txt
            python train.py
  					echo "MODEL METRICS"
  					cat metrics.txt

• 새로운 브랜치 만들어서 commit → build → terminal 에 metric 프린트 → 충분하지 않음

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패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.