Produksi model di command line

Sering kali, model Python, setelah disempurnakan, perlu dipindahkan ke produksi dan dijalankan secara berkala. Untuk menghemat waktu data scientist, alih-alih menjalankan model secara manual setiap hari, proses menjalankannya diotomatisasi.

Mengotomatiskan dan menempatkan model Python ke produksi mencakup terlebih dahulu memasang semua dependensi pustaka yang diperlukan, menjalankan model Python itu sendiri, lalu menetapkan jadwal frekuensi menjalankannya. Meskipun semua langkah ini dapat dilakukan secara terpisah menggunakan bahasa dan program yang berbeda, mengonsolidasikan semuanya ke dalam perintah command line memberikan kontrol yang lebih besar kepada pengguna dan memudahkan otomasi.

Dalam latihan penutup ini, Anda akan berlatih menyusun proses otomasi skrip Python ujung ke ujung secara bertahap.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pemrosesan Data di Shell

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Gunakan pip untuk memasang dependensi Python yang tercantum dalam file requirements.txt.
Setelah semua dependensi Python yang diperlukan terpasang, jalankan skrip create_model.py di command line.
Kita telah memverifikasi bahwa model Python dapat dijalankan. Langkah berikutnya adalah mengotomatiskan pekerjaan ini agar berjalan setiap menit. Gunakan CRONTAB untuk menjadwalkan eksekusi per menit untuk skrip Python create_model.py.
Cetak pekerjaan yang dijadwalkan di CRONTAB untuk memverifikasi bahwa pekerjaan CRON telah dijadwalkan dengan benar.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Preview both Python script and requirements text file
cat create_model.py
cat requirements.txt

# Pip install Python dependencies in requirements file
pip install ___ ___

# Run Python script on command line
___ create_model.py

# Add CRON job that runs create_model.py every minute
echo "___ ___ create_model.py" | ___

# Verify that the CRON job has been scheduled via CRONTAB
___ ___

Edit dan Jalankan Kode