コマンドラインでのモデル本番運用
完成度の高い Python モデルは、頻繁に実行できるよう本番環境に移す必要があります。データサイエンティストの時間を節約するため、毎日手動で実行するのではなく、実行プロセスを自動化します。
Python モデルの本番運用と自動化では、まず必要なライブラリ依存関係をすべてインストールし、Python モデル自体を実行し、その後に実行頻度のスケジュールを設定します。これらを別々の言語やプログラムで行うことも可能ですが、コマンドラインのコマンドに集約することで、操作性が高まり、自動化もしやすくなります。
この集大成の演習では、エンドツーエンドの Python スクリプト自動化プロセスを、手順を追って練習します。
この演習はコースの一部です
シェルでのデータ処理
演習の手順
pipを使って、requirements.txtに記載された Python の依存関係をインストールしてください。必要な Python 依存関係をインストールしたら、コマンドラインで
create_model.pyスクリプトを実行してください。Python モデルが実行できることを確認しました。次は、このジョブを毎分実行されるように自動化します。CRONTAB を使って、Python スクリプト
create_model.pyを毎分実行するようスケジュールしてください。CRONTAB に登録したジョブを表示し、CRON ジョブが正しくスケジュールされていることを確認してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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
___ ___