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credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets-mlops:将Kaggle解决方案重...
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2021-05-12
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信用欺诈与不平衡的数据集交易 将Kaggle解决方案重新实现为mlops。 此处实现的解决方案来自该为提供了探索和多种解决方案。 1软件需求/解决方案 该存储库包含一个解决方案,用于应对信用欺诈问题,并专注于模型部署的组织和自动化。 这满足了为预测请求部署在线和批处理api的需求。 2先决条件 该软件不需要特定的硬件。 该项目是基于 , , , , ,和。 2.1设置 安装第2节中引用的要求,或确保这些要求在您的本地设置中有效。 Kaggle API要求您按照所述设置API令牌。 DVC将AWS S3远程服务器用作工件存储库,例如,仓库中所有必需的文件(模型,指标和图表)均可用。 如果您想使用AWS S3远程服务器,则需要按所述设置AWS凭证。 该存储库CICD正在使用我的个人AWS账户,并在Github Actions中使用了已注册的机密。 3构建 3.1本地 我正在使用D
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credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets-mlops-main.zip (62个子文件)
credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets-mlops-main
.dvc
plots
confusion_normalized.json 3KB
smooth.json 889B
confusion.json 3KB
default.json 677B
scatter.json 654B
config 103B
.gitignore 26B
.dockerignore 40B
docker
Dockerfile 1KB
ml
output
credit-card-fraud
data_profile.html 39.67MB
.gitignore 32B
.gitignore 14B
input
config
hyperparameters.json 50B
test
sample.csv 350KB
api
payload.json 3KB
data
training
creditcard.csv.dvc 87B
.gitignore 16B
.github
workflows
deploy.yml 2KB
train.yml 2KB
dvc.lock 1KB
notebooks
EDA.ipynb 74KB
src
serve 492B
experiment
artifacts.py 2KB
model.py 4KB
experiment.py 3KB
__init__.py 48B
utils
arg_parser.py 3KB
__init__.py 0B
files.py 4KB
servers.py 2KB
logger.py 489B
train 992B
config.ini 589B
api
conf
nginx.conf 993B
app.py 1KB
__init__.py 0B
resources
health_check.py 165B
__init__.py 127B
prediction.py 1KB
tests
__init__.py 0B
test_predict.py 859B
conftest.py 135B
test_score_data.py 2KB
images
serve-predict.png 183KB
scripts
data_profiler.py 564B
predict.sh 153B
test.sh 224B
batch_predict
request.py 505B
docker-compose.yml 684B
.gitignore 13B
batch_predict.sh 411B
Pipfile.lock 102KB
dvc.yaml 562B
LICENSE 1KB
README.md 5KB
Pipfile 560B
Makefile 2KB
.dvcignore 139B
docker-compose.yml 549B
tests
test_model.py 3KB
__init__.py 0B
.gitignore 2KB
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