Compare commits

...

28 Commits

Author SHA1 Message Date
Paweł Skórzewski e07b2f0cbb Lab. 7 - zadanie - poprawka 2024-06-12 07:23:50 +02:00
Paweł Skórzewski 84405bd360 Lab. 14 2024-06-12 07:21:27 +02:00
Paweł Skórzewski 987510ae6b Aktualizacja lab. 12 i 13 2024-06-05 09:05:36 +02:00
Paweł Skórzewski d29f89d0d0 Lab. 12 2024-06-04 10:45:54 +02:00
Paweł Skórzewski 58a37e73e4 Lab. 13 2024-06-04 10:43:21 +02:00
Paweł Skórzewski f71ee58f66 Aktualizacja zadania 2024-05-29 08:23:27 +02:00
Paweł Skórzewski 7a8d52f353 Dodatkowe materiały na temat Dockera w GitHub Actions 2024-05-29 08:00:51 +02:00
Paweł Skórzewski 30feed3862 Lab. 11 2024-05-28 10:35:09 +02:00
Paweł Skórzewski 8ac25d0bd7 Lab. 10 2024-05-22 08:38:20 +02:00
Paweł Skórzewski f8e196a585 Lab. 10 2024-05-22 08:17:56 +02:00
Paweł Skórzewski 734072a4ba Lab. 10 2024-05-21 14:24:34 +02:00
Paweł Skórzewski 5b43dbaa14 Lab. 9 - zadanie - deadline 2024-05-15 08:42:30 +02:00
Paweł Skórzewski 82bf3f7ec7 Lab. 9 2024-05-15 08:05:24 +02:00
Paweł Skórzewski a2e7fd33ba Drobne poprawki 2024-05-06 10:36:27 +02:00
Paweł Skórzewski 8a9cbb13ee Lab. 8. MLflow 2024-04-24 08:41:29 +02:00
Paweł Skórzewski 5d6ecc10dc Lab 8 - aktualizacja 2024-04-23 14:55:50 +02:00
Paweł Skórzewski c85669d700 Aktualizacja lab. 7 2024-04-17 08:00:40 +02:00
Paweł Skórzewski fa3867ce5a Aktualizacja daty (lab. 7) 2024-04-16 12:48:08 +02:00
Paweł Skórzewski 768add0ecc Lab 6 - fix 2024-04-10 08:10:35 +02:00
Paweł Skórzewski eb87f0f59f Lab 6 2024-04-10 08:09:27 +02:00
Paweł Skórzewski 2b970fbe9e Aktualizacja dat zadań (lab. 6) 2024-04-09 09:49:10 +02:00
Paweł Skórzewski a03d739fa4 Dodanie dat do materiałów 2024-04-09 09:46:32 +02:00
Paweł Skórzewski 4a30b40aa2 Lab 5 2024-04-02 14:22:23 +02:00
Paweł Skórzewski dbd04404f1 Lab 4 2024-03-27 08:15:55 +01:00
Paweł Skórzewski 12bc89369a 3. Jenkins 2024-03-20 15:10:05 +01:00
Paweł Skórzewski 7459afcb03 Aktualizacja drugiego linku 2024-03-13 12:29:36 +01:00
Paweł Skórzewski 5304c6deea Aktualizacja linku 2024-03-13 11:23:01 +01:00
Paweł Skórzewski 82f7f54c25 Przygotowanie do semestru 2024/SL 2024-03-11 13:30:45 +01:00
19 changed files with 5741 additions and 5673 deletions

View File

@ -8,14 +8,8 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 0. <i>Informacje organizacyjne</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2023)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"# Informacje organizacyjne "
]
},
{
@ -41,9 +35,10 @@
},
"source": [
"## Przedmiot\n",
"- Kod przedmiotu: 06-DIUMUI0\n",
"- Nazwa: Inżynieria Uczenia Maszynowego\n",
"- Sylabus: Sylabus-AITech-InzynieriaUczeniaMaszynowego.pdf"
"- *Kod przedmiotu*: 06-S4IN01-F01005\n",
"- *Nazwa*: Inżynieria Uczenia Maszynowego\n",
"- *Sylabus*: https://sylabus.amu.edu.pl/pl/document/8610785e-e63b-4a20-989c-cb8ed17f884b.pdf\n",
"- *Autorzy materiałów*: **Tomasz Ziętkiewicz**, Paweł Skórzewski"
]
},
{
@ -55,34 +50,10 @@
},
"source": [
"## Prowadzący\n",
"- imię i nazwisko:\tTomasz Ziętkiewicz\n",
"- stopień naukowy:\tmagister inżynier\n",
"- stanowisko:\tdoktorant\n",
"- [Zakład Sztucznej Inteligencji](https://ai.wmi.amu.edu.pl/pl/)\n",
"- CSI - Centrum Sztucznej Inteligencji, projekt Samsung\n",
"- email: tomasz.zietkiewicz@amu.edu.pl\n",
"<!-- - www: http://tz47965.home.amu.edu.pl/ -->\n",
"- https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/aitech-ium\n",
"- konsultacje: \n",
" - przez MS Teams po wcześniejszym umówieniu\n",
" - pokój B2-36, wtorki 12:00 - 13:00, po wcześniejszym umówieniu"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"### Prowadzący\n",
"### Zainteresowania naukowe\n",
"- Przetwarzanie języka naturalnego\n",
"- Rozpoznawanie mowy\n",
"- Postprocessing wyników rozpoznawania mowy\n",
"- Normalizacja tekstu\n",
"- Korekta błędów systemów rozpoznawania mowy"
"\n",
"### Paweł Skórzewski\n",
"\n",
"https://pms.web.amu.edu.pl"
]
},
{
@ -146,18 +117,6 @@
"| dostateczny (dst; 3,0) | >= 50% |\n",
"| niedostateczny (ndst; 2,0) | < 50% |\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Obecność\n",
"\n",
"Zgodnie z oficjalnymi zasadami obowiązującymi w projekcie AITech, dopuszczalna liczba nieobecności na zajęciach wynosi 3 (obowiązkowa obecność na 80% zajęć).\n",
"Powyżej 3 nieobecności przemiot nie może być zaliczony.\n",
"\n",
"Arkusz z obecnościami 2023: https://uam.sharepoint.com/:x:/s/2023SL06-DIUMUI0LABInynieriauczeniamaszynowego-Grupa11/EWdi4uIh2AVBmlYx-2j4cpgBEDUOWviU1QHUayM98EuuIw?e=fe4uxl"
]
}
],
"metadata": {

View File

@ -8,14 +8,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 1. <i>Wprowadzenie</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2023)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 13 marca 2024\n",
"# 1. Wprowadzenie"
]
},
{
@ -180,7 +175,7 @@
},
"source": [
"## 1.2.3 Narzędzia do kontroli eksperymentów\n",
" - Sacred </br><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/environments/python.png\"/>\n",
" - [Sacred](https://sacred.readthedocs.io) </br><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/environments/python.png\"/>\n",
" - DVC </br><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/expcontrol/dvc-logo.png\"/>\n",
" - MLFlow </br><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/expcontrol/mlflow-logo.png\"/>\n"
]

File diff suppressed because one or more lines are too long

View File

@ -8,14 +8,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 3. <i>System ciągłej integracji na przykładzie Jenkins</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2023)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 20 marca 2024\n",
"# 3. Systemy ciągłej integracji na przykładzie narzędzia Jenkins "
]
},
{
@ -277,7 +272,7 @@
" steps {\n",
" //Wypisz wartość parametru w konsoli (To nie jest polecenie bash, tylko groovy!)\n",
" echo \"INPUT_TEXT: ${INPUT_TEXT}\"\n",
" //Wywołaj w konsoli komendę \"figlet\", która generuje ASCI-art\n",
" //Wywołaj w konsoli komendę \"figlet\", która generuje ASCII-art\n",
" sh \"figlet \\\"${INPUT_TEXT}\\\" | tee output.txt\"\n",
" }\n",
" }\n",
@ -468,18 +463,18 @@
" - możesz wygenerować potrzebny kod za pomocą generatorów w \"Pipeline Syntax\")\n",
" - dodaj paremetr typu \"Build selector for Copy artifact\", w którym będziesz mógł ustalić z którego builda zadania s123456-create-dataset chcesz skopiować artefakt. Wartość tego parametru będziesz musiał przekazać jako parametr `which build` -> \"Specified by a build parameter\"\n",
" - przykładowy kod copyArtifact:\n",
" ```groovy\n",
" copyArtifacts fingerprintArtifacts: true, projectName: 'MY_PROJECT', selector: buildParameter('BUILD_SELECTOR')\n",
" ```\n",
"\n",
" copyArtifacts fingerprintArtifacts: true, projectName: 'MY_PROJECT', selector: buildParameter('BUILD_SELECTOR')\n",
"\n",
" - przykładowy kod definicji parametru:\n",
" ```groovy\n",
" properties([parameters([\n",
" buildSelector(\n",
" defaultSelector: lastSuccessful(),\n",
" description: 'Which build to use for copying artifacts',\n",
" name: 'BUILD_SELECTOR')\n",
" ])])\n",
" ```\n",
"\n",
" properties([parameters([\n",
" buildSelector(\n",
" defaultSelector: lastSuccessful(),\n",
" description: 'Which build to use for copying artifacts',\n",
" name: 'BUILD_SELECTOR')\n",
" ])])\n",
"\n",
" 3. Wywoła skrypt shella (krok \"sh: Shell Script\"). \n",
" - Domyślnie tutaj znajdzie się wywołanie naszego skryptu liczącego statystyki.\n",
" - Ze względu na brakujące zależności, na razie wystarczy, że ten skrypt będzie \"liczył\" ilość linii w wejściowym pliku (polecenie \"wc -l\"). \n",

View File

@ -8,14 +8,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 4. <i>Konteneryzacja</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2022)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 27 marca 2024\n",
"# 4. Konteneryzacja"
]
},
{
@ -43,15 +38,11 @@
"## 1. Konteneryzacja\n",
"- Konteneryzacja to metoda tworzenia lekkich, odizolowanych środowisk uruchomieniowych\n",
"- Różnica między konteneryzacją a maszynami wirtualnymi:\n",
" - Wirtualizacja na poziomie systemu operacyjnego a nie sprzętu\n",
" - Konteneryzacja jest lżejsza: kontener używa tego samego jądra (kernel) co system hosta - mniejszy narzut\n",
" - Wirtualizacja na poziomie systemu operacyjnego, a nie sprzętu\n",
" - Konteneryzacja jest lżejsza: kontener używa tego samego jądra (*kernel*) co system hosta - mniejszy narzut\n",
" - Konteneryzacja zapewnia gorszy stopień izolacji od hosta\n",
" - Dzięki dostępnym narzędziom i infrastrukturze kontenery są łatwiejsze w utrzymywaniu i bardziej przenośne\n",
"- Ułatwiają:\n",
" - rozwój,\n",
" - uruchamianie\n",
" - i dostarczanie\n",
"aplikacji."
"- Kontenery ułatwiają rozwój, uruchamianie i dostarczanie aplikacji."
]
},
{
@ -80,10 +71,9 @@
"source": [
"## 1.1 Docker\n",
"- Najpopularniejszy obecnie system konteneryzacji\n",
"- Działa w m.in. na systemach Linux, Windows i Max OS\n",
"- Działa w m.in. na systemach Linux, Windows i Mac OS\n",
"- Udostępnia narzędzia i serwisy ułatwiające korzystanie, zarządzanie i dzielenie się kontenerami\n",
"- Docker umożliwia stworzenie paczki zawierającej sam program jak i środowisko, w którym ma być on uruchomiony\n",
" \n",
"- Dokumentacja: https://docs.docker.com/get-started/\n",
"</br><img style=\"height: 50px;\" src=\"img/environments/docker.png\"/>"
]
@ -113,10 +103,10 @@
},
"source": [
"## 1.2 Jak zacząć?\n",
" - Na komputerach w laboratoriach: https://laboratoria.wmi.amu.edu.pl/en/issues/docker/\n",
" - Na komputerach w laboratoriach: https://laboratoria.wmi.amu.edu.pl/problemy/docker\n",
" - Lokalnie: [instalacja](https://docs.docker.com/engine/install/)\n",
" - Możliwa zarówno pod Linux, Windows i MacOS.\n",
" - Kontenery Linuxowe można uruchamiać również pod Windowsem (za pomocą Docker Desktop lub WSL 2 (Windows Subsystem for Linux). Pod spodem oba używają maszyny wirtualnej (Hyper-V) z Linuxem, w której uruchamiane są kontenery [link](https://www.docker.com/blog/docker-hearts-wsl-2/)"
" - Kontenery linuxowe można uruchamiać również pod Windowsem - za pomocą Docker Desktop lub WSL 2 (Windows Subsystem for Linux). Pod spodem oba używają maszyny wirtualnej (Hyper-V) z Linuxem, w której uruchamiane są kontenery ([tak to działa w teorii](https://www.docker.com/blog/docker-hearts-wsl-2), a [tak to można uruchomić](https://dev.to/bowmanjd/install-docker-on-windows-wsl-without-docker-desktop-34m9))"
]
},
{
@ -131,7 +121,7 @@
"- ```docker help [polecenie]``` - wyświetla listę dostępnych poleceń dockera lub opis podanego polecenia. Rozbudowana dokumentacja poleceń: https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/docker/\n",
"- ```docker run``` - uruchamia istniejący obraz tworząc kontener. Przykładowe wywołania:\n",
" - ```docker run -i -t ubuntu```<br>\n",
" Uruchamia kontener z obrazu \"ubuntu\", allokuje terminal (`-t`) i ustawia tryb \"interaktywny\" (`-i`), dzięki czemu dostajemy terminal \"wenątrz\" kontenera i możemy wywoływać w nim polecenia\n",
" Uruchamia kontener z obrazu \"ubuntu\", alokuje terminal (`-t`) i ustawia tryb \"interaktywny\" (`-i`), dzięki czemu dostajemy terminal \"wenątrz\" kontenera i możemy wywoływać w nim polecenia\n",
"\n",
" - ```docker run -p 8080:8080 jenkins/jenkins:lts```<br>\n",
" Uruchomi kontener z Jenkinsem, w wersji \"LTS\". Jeśli obraz Jenkins nie był wcześniej zbudowany/pobrany na lokalną maszynę, automatycznie zostanie pobrany z [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/jenkins/jenkins).\n",
@ -165,7 +155,7 @@
"- ```docker start CONTAINER_ID``` - uruchamia ponownie kontener\n",
"- ```docker system df``` - pokazuje miejsce zajęte przez obrazy, kontenery i woluminy\n",
"- ```docker system prune``` - usuwa nieużywane obrazy i kontenery, zazwyczaj zwalniając sporo miejsca na dysku\n",
"- ```docker exec``` - "
"- ```docker exec``` - uruchamia polecenie wewnątrz działającego kontenera"
]
},
{
@ -181,7 +171,7 @@
" - Poprzez `docker exec` - wywołanie polecenia w działającym kontenerze\n",
" - Poprzez port zmapowany przez flagę `-p` (np. REST API albo interfejs w przegląrce)\n",
" - Przez system plików: \n",
" - bind mount: podmontowanie katalogów hosta w kontenerze poprzez flagę `-v` [dokumentacja](https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run/#mount-volume--v---read-only)\n",
" - bind mount: podmontowanie katalogów hosta w kontenerze poprzez flagę `-v`; dokumentacja [tu](https://docs.docker.com/reference/cli/docker/container/run/#mount) i [tam](https://docs.docker.com/reference/cli/docker/container/run/#read-only)\n",
" - volumes: https://docs.docker.com/storage/volumes/"
]
},
@ -194,7 +184,7 @@
},
"source": [
"# Zadanie 1 [na zajęciach]\n",
"1. Zainstaluj Docker (lub skorzystaj z https://laboratoria.wmi.amu.edu.pl/en/issues/docker/)\n",
"1. Zainstaluj Docker (lub skorzystaj z https://laboratoria.wmi.amu.edu.pl/problemy/docker)\n",
"2. Uruchom obraz `ubuntu` w trybie interaktywnym z terminalem (`docker run -ti ubuntu`)\n",
"\n",
"Poniższe punkty wywołujemy wewnątrz kontenera (w otwartym właśnie terminalu):\n",
@ -204,7 +194,7 @@
"5. Jaki jest bieżący katalog? (polecenie `pwd`)\n",
"5. Jaki procesor jest widoczny w środku kontenera? Czy jest to procesor Twojej maszyny? (`lscpu`)\n",
"6. Ile wolnego miejsca na dysku jest widoczne wewnątrz kontenera (`df -h`)? Czy jest to zgodne z tym, co pokazuje maszyna hosta?\n",
"7. Sprawdź ile dostępnej pamięci RAM widać w konenerze (`free -h`). Czy zgadza się to z wynikiem na maszynie hosta?\n",
"7. Sprawdź, ile dostępnej pamięci RAM widać w konenerze (`free -h`). Czy zgadza się to z wynikiem na maszynie hosta?\n",
"8. Spróbuj uruchomić jedno z popularnych narzędzi Linuksowych, dostępnych na maszynie hosta (np. `vim`, `less`, `htop`). Czy udało się je uruchomić?\n",
"9. Zainstaluj w kontenerze jedno z brakujących narzędzi, np: `apt update; apt install htop`\n",
"10. Uruchom następujące polecenie: <br>\n",
@ -233,11 +223,10 @@
"## 1.4 Dockerfile\n",
"\n",
" - Dokumentacja: https://docs.docker.com/engine/reference/builder/\n",
"\n",
" - Dockerfile składa się z serii poleceń.\n",
" - Polecenia dockera są pisane WIELKIMI LITERAMI\n",
" - Wywołanie każdego polecenia tworzy nową warstwę (*layer*)\n",
" - Jeśli zbudowaliśmy obraz a potem zmieniliśmy jedno z poleceń / dodaliśmy nowe, to przebudowane zostaną tylko warstwy od zmienionej w dół (osczędność czasu i zasobów)"
" - Polecenia dockera są pisane WIELKIMI LITERAMI.\n",
" - Wywołanie każdego polecenia tworzy nową warstwę (*layer*).\n",
" - Jeśli zbudowaliśmy obraz, a potem zmieniliśmy jedno z poleceń lub dodaliśmy nowe, to przebudowane zostaną tylko warstwy od zmienionej w dół (oszczędność czasu i zasobów)."
]
},
{
@ -250,7 +239,7 @@
"source": [
"### Przykładowy Dockerfile:\n",
"```Dockerfile\n",
"# Nasz obraz będzie dzidziczył z obrazu Ubuntu w wersji latest\n",
"# Nasz obraz będzie dziedziczył z obrazu Ubuntu w wersji latest\n",
"FROM ubuntu:latest\n",
"\n",
"# Instalujemy niezbędne zależności. Zwróć uwagę na flagę \"-y\" (assume yes)\n",

View File

@ -8,14 +8,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 5. <i>Biblioteki Deep Learning</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2022)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 3 kwietnia 2024\n",
"# 5. Biblioteki do uczenia głębokiego"
]
},
{
@ -27,7 +22,7 @@
},
"source": [
"## Plan na dziś\n",
"Przegląd bibliotek DL:\n",
"Przegląd bibliotek DL (*deep learning*):\n",
"1. Tensorflow\n",
"2. Pytorch\n",
"3. Caffe \n",
@ -73,7 +68,7 @@
},
"source": [
"## 1. Tensorflow\n",
" - www.tensorflow.org\n",
" - [https://tensorflow.org](https://tensorflow.org)\n",
" - Open source\n",
" - Rozwijana przez google\n",
" - Bogaty \"ekosystem\"\n",
@ -128,7 +123,7 @@
" - Dynamiczny graf obliczeń\n",
" - Możliwość osadzenia na urządzeniach Android i iOS ([Torch mobile](https://pytorch.org/mobile/home/))\n",
" - Serwowanie modeli przez REST dzięki [TorchServe](https://pytorch.org/serve/)\n",
" - Przykład klasyfikacji IRIS w PyTorch: https://www.kaggle.com/aaditkapoor1201/iris-classification-pytorch"
" - Przykład klasyfikacji Iris w PyTorch: https://www.kaggle.com/aaditkapoor1201/iris-classification-pytorch"
]
},
{
@ -162,7 +157,7 @@
" - zmergowana do repozytorium PyTorch\n",
" - Open source\n",
" - Głównie zastosowania produkcyjne, w tym modele embedded (Caffe2go)\n",
" - PyTorch: łatwość ekspoerymentowania, research. Caffe2: wydajność, urządzenia mobilne\n",
" - PyTorch: łatwość eksperymentowania, research. Caffe2: wydajność, urządzenia mobilne\n",
" - ONNX jako format wymiany między Caffe2 i PyTorch"
]
},
@ -182,7 +177,7 @@
" - Napisana w Javie i C++\n",
" - Interfejsy: Java, Scala, Clojure, Kotlin\n",
" - Możliość importu modeli Keras\n",
" - Przykład klasyfikacji IRIS: https://deeplearning4j.konduit.ai/android/linear-classifier\n"
" - Przykład klasyfikacji Iris: https://deeplearning4j.konduit.ai/android/linear-classifier\n"
]
},
{
@ -215,7 +210,7 @@
" - Open source (licencja MIT)\n",
" - Napisana w C#, C++\n",
" - API: .NET, Python (bindingi poprzez [NimbusML](https://github.com/microsoft/NimbusML))\n",
" - Przykłady klasyfikacji IRIS:\n",
" - Przykłady klasyfikacji Iris:\n",
" - https://docs.microsoft.com/pl-pl/dotnet/machine-learning/tutorials/iris-clustering\n",
" - https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/main/samples/csharp/getting-started/MulticlassClassification_Iris\n",
" - Więcej przykładów: https://github.com/dotnet/machinelearning-samples\n",
@ -233,7 +228,7 @@
"## 8. MXNet\n",
" - https://mxnet.apache.org/\n",
" - Open source (Apache 2.0)\n",
" - Rozwijana przez [Apache Software Foundation](https://www.apache.org/)\n",
" - Był rozwijany przez [Apache Software Foundation](https://www.apache.org/)\n",
" - Backend napisany w C++\n",
" - Iterfejsy: Python (główny) i dodatkowo for Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R i Perl\n",
" - Możliwość osadzenia na urządzeniach mobilnych dzięki [amalgamacji](https://mxnet.apache.org/versions/1.8.0/api/faq/smart_device)"
@ -256,9 +251,9 @@
"|PyTorch |Facebook |BSD |C++,Python |C,Python, Java | |\n",
"|Caffe |[BAIR](https://bair.berkeley.edu/)|BSD|C++|Python,Matlab| |\n",
"|Caffe2 |Facebook |BSD |C++ |C++,Python |Od 3 lat (2018) część PyTorch|\n",
"|CNTK |Microsoft |MIT |C++ |Python, C++, C# |od 01.2019 nierozwijana|\n",
"|CNTK |Microsoft |MIT |C++ |Python, C++, C# |nierozwijany od 01.2019|\n",
"|ML.NET |Microsoft |MIT |C++, C## |.NET, Python || \n",
"|MXNet |Apache Foundation|Apache 2.0|C++, Python|Python, Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R i Perl||"
"|MXNet |Apache Foundation|Apache 2.0|C++, Python|Python, Scala, Julia, Clojure, Java, C++, R i Perl|nierozwijany od 05.2022|"
]
},
{
@ -294,10 +289,10 @@
"source": [
"## Zadanie [22 pkt.]\n",
"\n",
"Termin: 2023-05-12\n",
"Termin: 24 kwietnia 2024\n",
"\n",
"1. Wybierz jeden z frameworków ML (jeden z powyższych, ale może być też inny) i zaimplementuj w nim prostą sieć neuronową rozwiązującą wybrany problem (np regresji lub klasyfikacji) na wybranym na poprzednich zajęciach zbiorze. Możesz wzorować się (lub nawet skopiować) na jednym z tutotoriali do danego frameworka.\n",
" - wczytaj dane trenujące z pliku [2 pkt.]\n",
"1. Wybierz jeden z frameworków ML (jeden z powyższych, ale może być też inny) i zaimplementuj w nim prostą sieć neuronową rozwiązującą wybrany problem (np regresji lub klasyfikacji) na wybranym na poprzednich zajęciach zbiorze. Możesz wzorować się (lub nawet skopiować) na jednym z tutoriali do danego frameworka.\n",
" - wczytaj dane trenujące [2 pkt.]\n",
" - wytrenuj na nich model [6 pkt.]\n",
" - zapisz model do pliku [2 pkt.]\n",
" - w osobnym skypcie, przy pomocy zapisanego wcześniej modelu, dokonaj predykcji na danych ze zbioru testującego [8 pkt.]\n",

View File

@ -8,14 +8,9 @@
}
},
"source": [
"## ![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 6. <i>Jenkins, część 2.</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2022)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 10 kwietnia 2024\n",
"# Jenkins, część 2"
]
},
{
@ -41,9 +36,9 @@
},
"source": [
"## Multibranch pipeline\n",
" - Multibranch Pipeline to rodzaj projektu na Jenkinsie, który automatycznie obsługuje wiele gałęzi (branch) w repozytorium\n",
" - Multibranch Pipeline to rodzaj projektu na Jenkinsie, który automatycznie obsługuje wiele gałęzi (*branch*) w repozytorium\n",
" - W dominującym dziś sposobie utrzymywania i rozwoju kodu możemy wyróżnić:\n",
" - gałąź główną (master branch) - tutaj znajduje się aktualna, gotowa do wydania (opulbikowania/wdrożenia) wersja kodu\n",
" - gałąź główną (*master/main branch*) - tutaj znajduje się aktualna, gotowa do wydania (opulbikowania/wdrożenia) wersja kodu\n",
" - gałęzie typu develop/feature/release/hotfix itp. ([tutaj](https://kamiljozwiak.net/gitflow-czyli-jak-korzystac-z-gita-i-nie-zwariowac/) przystępne wyjaśnienie czym się różnią), na których rozwijamy nasz kod/wprowadzamy nowe funkcjonalności/przygotowujemy wersje gotowe do włączenia do gałęzi master, naprawiamy błędy.\n",
" - Gałęzi może być sporo i każdą z nich musimy przetestować, najlepiej automatycznie, przed zmergowaniem jej do gałęzi master\n",
" - Świetnie nadaje się do tego własnie Multibranch pipeline\n",
@ -184,13 +179,12 @@
}
},
"source": [
"## Zadanie 1 [5 pkt] (termin: 2023-05-12)\n",
"## Zadanie 1 [5 pkt] (termin: 15 maja 2024)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-training\n",
" Projekt ten powinien przeprowadzać trenowanie modelu korzystając z kodu przygotowanego na poprzednich zajęciach. Trenowanie powinno odbywać się wewnątrz kontenera docker. [2 pkt]\n",
"2. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym budowaniu projektu s123456-create-dataset i kopiować z niego zbiór danych [1 pkt]\n",
"3. Po zakończeniu trenowania powstały model powinien zostać zarchiwizowany [1 pkt]\n",
"<!--4. Trenowanie modelu potrafi zająć bardzo dużo czasu. Sprawdzanie co 10 minut, czy już się zakończyło, to zły pomysł. Dodaj powiadomienie (wysyłane przez email na Teamsowy kanał \"Powiadomienia z Jenkins\") o zakończonym jobie zawierające rezultat (Status builda - successfull, failed, aborted itd) [1 pkt]-->\n",
"5. Dodaj parametr umożliwiający przekazanie do skryptu trenującego parametrów trenowania. Najprościej zrobić to dodając parametr typu String i doklejać jego wartość do wywołania skryptu trenującego. [1 pkt]"
"4. Dodaj parametr umożliwiający przekazanie do skryptu trenującego parametrów trenowania. Najprościej zrobić to dodając parametr typu String i doklejać jego wartość do wywołania skryptu trenującego. [1 pkt]"
]
},
{
@ -201,20 +195,20 @@
}
},
"source": [
"## Zadanie 2 [15 pkt] (termin: 2023-05-12)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-evaluation.eg\n",
" Projekt ten będzie przeprowadzał ewaluację modelu stworzonego w s123456-training na danych ze zbioru testującego [1 pkt]\n",
"## Zadanie 2 [15 pkt] (termin: 15 maja 2024)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie *s123456-evaluation*. \n",
" Projekt ten będzie przeprowadzał ewaluację modelu stworzonego w *s123456-training* na danych ze zbioru testującego [1 pkt]\n",
"2. Ewaluacja polega na:\n",
" - skopiowanie modelu z artefaktu z projektu training\n",
" - wczytaniu tego modelu\n",
" - dokonaniu predykcji na zbiorze testowym za pomocą wczytanego modelu i zapisanie wyników tej predykcji do pliku\n",
" - wyliczeniu zbiorczych metryk (1-3 metryki) na zbiorze testującym (np. Accuracy, Micro-avg precission/recall, F1, RMSE - patrz [wykład 4. \"Metody ewaluacji\"])(https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/aitech-uma/src/branch/master/wyk/04_Metody_ewaluacji.ipynb) z przedmiotu Uczenie Maszynowe), \n",
" - zapisaniu metryk do pliku\n",
" - zarchiwizowaniu go\n",
" - skopiowanie modelu z artefaktu z projektu *training*\n",
" - wczytaniu tego modelu\n",
" - dokonaniu predykcji na zbiorze testowym za pomocą wczytanego modelu i zapisanie wyników tej predykcji do pliku\n",
" - wyliczeniu zbiorczych metryk (1-3 metryki) na zbiorze testującym (np. Accuracy, Micro-avg precission/recall, F1, RMSE - patrz [wykład 4. \"Metody ewaluacji\"])(https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/aitech-uma/src/branch/master/wyk/04_Metody_ewaluacji.ipynb) z przedmiotu Uczenie Maszynowe), \n",
" - zapisaniu metryk do pliku\n",
" - zarchiwizowaniu go\n",
" [6 pkt]\n",
"3. W celu śledzenia zmian wartości metryk, zapisuj wartości kumulatywnie w jednym pliku. Żeby to osiągnąć można: \n",
" - zapisywać metryki w ścieżce zewnątrznej w stosunku do Jenkinsa (w innym przypadku mogą zostać nadpisane np. podczas checkout repozytorium) - tej opcji nie wykorzystamy\n",
" - dopisywać metrykę do końca pliku skopiowanego z artefaktów poprzedniego builda (należy uczynić kopiowanie tego artefaktu opcjonalnym, żeby pierwszt build na danym branchu nie \"wywalił się\" przy próbie skopiowania artefaktów z nieistniejącego joba) [2 pkt]\n",
" - zapisywać metryki w ścieżce zewnątrznej w stosunku do Jenkinsa (w innym przypadku mogą zostać nadpisane np. podczas checkout repozytorium) - tej opcji nie wykorzystamy\n",
" - dopisywać metrykę do końca pliku skopiowanego z artefaktów poprzedniego builda (należy uczynić kopiowanie tego artefaktu opcjonalnym, żeby pierwszt build na danym branchu nie \"wywalił się\" przy próbie skopiowania artefaktów z nieistniejącego joba) [2 pkt]\n",
"4. Mając skumulowane wartości metryk z wszystkich dotychczasowych buildów, stwórz wykres: na osi X numer builda, na osi Y wartość metryk(i). [2 pkt]\n",
" Możesz w tym celu użyć:\n",
" - pluginu [plot](https://plugins.jenkins.io/plot)\n",

View File

@ -8,14 +8,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 7. <i>Sacred</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2023)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 17 kwietnia 2024\n",
"# 7. Sacred"
]
},
{
@ -115,7 +110,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"execution_count": 1,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -126,18 +121,36 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: sacred in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (0.8.4)\n",
"Requirement already satisfied: jsonpickle>=1.2 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (3.0.1)\n",
"Requirement already satisfied: colorama>=0.4 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (0.4.6)\n",
"Requirement already satisfied: GitPython in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (3.1.31)\n",
"Requirement already satisfied: py-cpuinfo>=4.0 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (9.0.0)\n",
"Requirement already satisfied: wrapt<2.0,>=1.0 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (1.15.0)\n",
"Requirement already satisfied: munch<3.0,>=2.5 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (2.5.0)\n",
"Requirement already satisfied: docopt<1.0,>=0.3 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (0.6.2)\n",
"Requirement already satisfied: packaging>=18.0 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from sacred) (23.0)\n",
"Requirement already satisfied: six in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from munch<3.0,>=2.5->sacred) (1.16.0)\n",
"Requirement already satisfied: gitdb<5,>=4.0.1 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from GitPython->sacred) (4.0.10)\n",
"Requirement already satisfied: smmap<6,>=3.0.1 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from gitdb<5,>=4.0.1->GitPython->sacred) (5.0.0)\n"
"Collecting sacred\n",
" Downloading sacred-0.8.5-py2.py3-none-any.whl (107 kB)\n",
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m107.9/107.9 KB\u001b[0m \u001b[31m2.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0ma \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
"\u001b[?25hCollecting jsonpickle>=2.2.0\n",
" Downloading jsonpickle-3.0.4-py3-none-any.whl (39 kB)\n",
"Collecting colorama>=0.4\n",
" Downloading colorama-0.4.6-py2.py3-none-any.whl (25 kB)\n",
"Collecting munch<5.0,>=2.5\n",
" Downloading munch-4.0.0-py2.py3-none-any.whl (9.9 kB)\n",
"Requirement already satisfied: packaging>=18.0 in ./venv/lib/python3.10/site-packages (from sacred) (24.0)\n",
"Collecting wrapt<2.0,>=1.0\n",
" Downloading wrapt-1.16.0-cp310-cp310-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (80 kB)\n",
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m80.3/80.3 KB\u001b[0m \u001b[31m12.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
"\u001b[?25hCollecting docopt<1.0,>=0.3\n",
" Downloading docopt-0.6.2.tar.gz (25 kB)\n",
" Preparing metadata (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
"\u001b[?25hCollecting GitPython\n",
" Downloading GitPython-3.1.43-py3-none-any.whl (207 kB)\n",
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m207.3/207.3 KB\u001b[0m \u001b[31m9.6 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
"\u001b[?25hCollecting py-cpuinfo>=4.0\n",
" Downloading py_cpuinfo-9.0.0-py3-none-any.whl (22 kB)\n",
"Collecting gitdb<5,>=4.0.1\n",
" Downloading gitdb-4.0.11-py3-none-any.whl (62 kB)\n",
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m62.7/62.7 KB\u001b[0m \u001b[31m15.1 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m\n",
"\u001b[?25hCollecting smmap<6,>=3.0.1\n",
" Downloading smmap-5.0.1-py3-none-any.whl (24 kB)\n",
"Using legacy 'setup.py install' for docopt, since package 'wheel' is not installed.\n",
"Installing collected packages: py-cpuinfo, docopt, wrapt, smmap, munch, jsonpickle, colorama, gitdb, GitPython, sacred\n",
" Running setup.py install for docopt ... \u001b[?25ldone\n",
"\u001b[?25hSuccessfully installed GitPython-3.1.43 colorama-0.4.6 docopt-0.6.2 gitdb-4.0.11 jsonpickle-3.0.4 munch-4.0.0 py-cpuinfo-9.0.0 sacred-0.8.5 smmap-5.0.1 wrapt-1.16.0\n"
]
}
],
@ -158,7 +171,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"execution_count": 11,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -169,12 +182,12 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Overwriting sacred_hello.py\n"
"Overwriting IUM_07/sacred_hello.py\n"
]
}
],
"source": [
"%%writefile sacred_hello.py\n",
"%%writefile IUM_07/sacred_hello.py\n",
"from sacred import Experiment\n",
"\n",
"ex = Experiment()\n",
@ -186,7 +199,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"execution_count": 12,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -197,11 +210,11 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING - sacred_hello - No observers have been added to this run\r\n",
"INFO - sacred_hello - Running command 'my_main'\r\n",
"INFO - sacred_hello - Started\r\n",
"Witaj świecie!\r\n",
"INFO - sacred_hello - Completed after 0:00:00\r\n"
"WARNING - sacred_hello - No observers have been added to this run\n",
"INFO - sacred_hello - Running command 'my_main'\n",
"INFO - sacred_hello - Started\n",
"Witaj świecie!\n",
"INFO - sacred_hello - Completed after 0:00:00\n"
]
}
],
@ -240,7 +253,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"execution_count": 4,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -251,73 +264,73 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Usage:\r\n",
" sacred_hello.py [(with UPDATE...)] [options]\r\n",
" sacred_hello.py help [COMMAND]\r\n",
" sacred_hello.py (-h | --help)\r\n",
" sacred_hello.py COMMAND [(with UPDATE...)] [options]\r\n",
"\r\n",
"\r\n",
"\r\n",
"Options:\r\n",
" -b VALUE --beat-interval=VALUE Set the heart-beat interval for this run. Time\r\n",
" between two heartbeat events is measured in\r\n",
" seconds.\r\n",
" -C VALUE --capture=VALUE Control the way stdout and stderr are captured.\r\n",
" The argument value must be one of [no, sys, fd]\r\n",
" -c VALUE --comment=VALUE Add a comment to this run.\r\n",
" -d --debug Set this run to debug mode. Suppress warnings\r\n",
" about missing observers and don't filter the\r\n",
" stacktrace. Also enables usage with ipython\r\n",
" `--pdb`.\r\n",
" -e --enforce_clean Fail if any version control repository is\r\n",
" dirty.\r\n",
" -F VALUE --file_storage=VALUE Add a file-storage observer to the experiment.\r\n",
" The value of the arguement should be the base-\r\n",
" directory to write the runs to\r\n",
" -f --force Disable warnings about suspicious changes for\r\n",
" this run.\r\n",
" -h --help Print this help message and exit.\r\n",
" -i VALUE --id=VALUE Set the id for this run.\r\n",
" -l VALUE --loglevel=VALUE Set the LogLevel. Loglevel either as 0 - 50 or\r\n",
" as string: DEBUG(10), INFO(20), WARNING(30),\r\n",
" ERROR(40), CRITICAL(50)\r\n",
" -m VALUE --mongo_db=VALUE Add a MongoDB Observer to the experiment. The\r\n",
" argument value is the database specification.\r\n",
" Should be in the form: `[host:port:]db_name[.c\r\n",
" ollection[:id]][!priority]`\r\n",
" -n VALUE --name=VALUE Set the name for this run.\r\n",
" -D --pdb Automatically enter post-mortem debugging with\r\n",
" pdb on failure.\r\n",
" -p --print-config Always print the configuration first.\r\n",
" -P VALUE --priority=VALUE Sets the priority for a queued up experiment.\r\n",
" `--priority=NUMBER` The number represent the\r\n",
" priority for this run.\r\n",
" -q --queue Only queue this run, do not start it.\r\n",
" -S VALUE --s3=VALUE Add a S3 File observer to the experiment. The\r\n",
" argument value should be\r\n",
" `s3://<bucket>/path/to/exp`.\r\n",
" -s VALUE --sql=VALUE Add a SQL Observer to the experiment. The\r\n",
" typical form is:\r\n",
" dialect://username:password@host:port/database\r\n",
" -t VALUE --tiny_db=VALUE Add a TinyDB Observer to the experiment. The\r\n",
" argument is the path to be given to the\r\n",
" TinyDbObserver.\r\n",
" -u --unobserved Ignore all observers for this run.\r\n",
"\r\n",
"\r\n",
"Arguments:\r\n",
" COMMAND Name of command to run (see below for list of commands)\r\n",
" UPDATE Configuration assignments of the form foo.bar=17\r\n",
"\r\n",
"\r\n",
"Commands:\r\n",
" print_config Print the updated configuration and exit.\r\n",
" print_dependencies Print the detected source-files and dependencies.\r\n",
" save_config Store the updated configuration in a file.\r\n",
" print_named_configs Print the available named configs and exit.\r\n",
" my_main \r\n",
"\r\n"
"Usage:\n",
" sacred_hello.py [(with UPDATE...)] [options]\n",
" sacred_hello.py help [COMMAND]\n",
" sacred_hello.py (-h | --help)\n",
" sacred_hello.py COMMAND [(with UPDATE...)] [options]\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"Options:\n",
" -b VALUE --beat-interval=VALUE Set the heart-beat interval for this run. Time\n",
" between two heartbeat events is measured in\n",
" seconds.\n",
" -C VALUE --capture=VALUE Control the way stdout and stderr are captured.\n",
" The argument value must be one of [no, sys, fd]\n",
" -c VALUE --comment=VALUE Add a comment to this run.\n",
" -d --debug Set this run to debug mode. Suppress warnings\n",
" about missing observers and don't filter the\n",
" stacktrace. Also enables usage with ipython\n",
" `--pdb`.\n",
" -e --enforce_clean Fail if any version control repository is\n",
" dirty.\n",
" -F VALUE --file_storage=VALUE Add a file-storage observer to the experiment.\n",
" The value of the arguement should be the base-\n",
" directory to write the runs to\n",
" -f --force Disable warnings about suspicious changes for\n",
" this run.\n",
" -h --help Print this help message and exit.\n",
" -i VALUE --id=VALUE Set the id for this run.\n",
" -l VALUE --loglevel=VALUE Set the LogLevel. Loglevel either as 0 - 50 or\n",
" as string: DEBUG(10), INFO(20), WARNING(30),\n",
" ERROR(40), CRITICAL(50)\n",
" -m VALUE --mongo_db=VALUE Add a MongoDB Observer to the experiment. The\n",
" argument value is the database specification.\n",
" Should be in the form: `[host:port:]db_name[.c\n",
" ollection[:id]][!priority]`\n",
" -n VALUE --name=VALUE Set the name for this run.\n",
" -D --pdb Automatically enter post-mortem debugging with\n",
" pdb on failure.\n",
" -p --print-config Always print the configuration first.\n",
" -P VALUE --priority=VALUE Sets the priority for a queued up experiment.\n",
" `--priority=NUMBER` The number represent the\n",
" priority for this run.\n",
" -q --queue Only queue this run, do not start it.\n",
" -S VALUE --s3=VALUE Add a S3 File observer to the experiment. The\n",
" argument value should be\n",
" `s3://<bucket>/path/to/exp`.\n",
" -s VALUE --sql=VALUE Add a SQL Observer to the experiment. The\n",
" typical form is:\n",
" dialect://username:password@host:port/database\n",
" -t VALUE --tiny_db=VALUE Add a TinyDB Observer to the experiment. The\n",
" argument is the path to be given to the\n",
" TinyDbObserver.\n",
" -u --unobserved Ignore all observers for this run.\n",
"\n",
"\n",
"Arguments:\n",
" COMMAND Name of command to run (see below for list of commands)\n",
" UPDATE Configuration assignments of the form foo.bar=17\n",
"\n",
"\n",
"Commands:\n",
" print_config Print the updated configuration and exit.\n",
" print_dependencies Print the detected source-files and dependencies.\n",
" save_config Store the updated configuration in a file.\n",
" print_named_configs Print the available named configs and exit.\n",
" my_main \n",
"\n"
]
}
],
@ -357,7 +370,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"execution_count": 5,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -386,7 +399,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"execution_count": 6,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -413,10 +426,10 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"<sacred.run.Run at 0x7f89cc3175b0>"
"<sacred.run.Run at 0x7ff6cf76d600>"
]
},
"execution_count": 9,
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
@ -438,7 +451,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"execution_count": 7,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -451,7 +464,7 @@
"{'recipient': 'Świecie', 'greeting': 'Witaj', 'message': 'Witaj Świecie!'}"
]
},
"execution_count": 10,
"execution_count": 7,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
@ -474,15 +487,23 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"execution_count": 13,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
}
},
"outputs": [],
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Overwriting IUM_07/sacred_scopes.py\n"
]
}
],
"source": [
"# %load IUM_07/sacred_scopes.py\n",
"%%writefile IUM_07/sacred_scopes.py\n",
"from sacred import Experiment\n",
"\n",
"ex = Experiment()\n",
@ -511,11 +532,11 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING - sacred_scopes - No observers have been added to this run\r\n",
"INFO - sacred_scopes - Running command 'my_main'\r\n",
"INFO - sacred_scopes - Started\r\n",
"Witaj Przygodo!\r\n",
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:00\r\n"
"WARNING - sacred_scopes - No observers have been added to this run\n",
"INFO - sacred_scopes - Running command 'my_main'\n",
"INFO - sacred_scopes - Started\n",
"Witaj Przygodo!\n",
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:00\n"
]
}
],
@ -536,14 +557,14 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - sacred_scopes - Running command 'print_config'\r\n",
"INFO - sacred_scopes - Started\r\n",
"Configuration (\u001b[34mmodified\u001b[0m, \u001b[32madded\u001b[0m, \u001b[31mtypechanged\u001b[0m, \u001b[2mdoc\u001b[0m):\r\n",
" greeting = 'Witaj'\r\n",
" message = 'Witaj Świecie!'\r\n",
" recipient = 'Świecie'\r\n",
" seed = 269258424 \u001b[2m# the random seed for this experiment\u001b[0m\r\n",
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:00\r\n"
"INFO - sacred_scopes - Running command 'print_config'\n",
"INFO - sacred_scopes - Started\n",
"Configuration (\u001b[34mmodified\u001b[0m, \u001b[32madded\u001b[0m, \u001b[31mtypechanged\u001b[0m, \u001b[2mdoc\u001b[0m):\n",
" greeting = 'Witaj'\n",
" message = 'Witaj Świecie!'\n",
" recipient = 'Świecie'\n",
" seed = 166269169 \u001b[2m# the random seed for this experiment\u001b[0m\n",
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:00\n"
]
}
],
@ -564,14 +585,14 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - sacred_scopes - Running command 'print_config'\r\n",
"INFO - sacred_scopes - Started\r\n",
"Configuration (\u001b[34mmodified\u001b[0m, \u001b[32madded\u001b[0m, \u001b[31mtypechanged\u001b[0m, \u001b[2mdoc\u001b[0m):\r\n",
" greeting = 'Witaj'\r\n",
" message = 'Witaj Przygodo!'\r\n",
"\u001b[34m recipient = 'Przygodo'\u001b[0m\r\n",
" seed = 667939214 \u001b[2m# the random seed for this experiment\u001b[0m\r\n",
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:00\r\n"
"INFO - sacred_scopes - Running command 'print_config'\n",
"INFO - sacred_scopes - Started\n",
"Configuration (\u001b[34mmodified\u001b[0m, \u001b[32madded\u001b[0m, \u001b[31mtypechanged\u001b[0m, \u001b[2mdoc\u001b[0m):\n",
" greeting = 'Witaj'\n",
" message = 'Witaj Przygodo!'\n",
"\u001b[34m recipient = 'Przygodo'\u001b[0m\n",
" seed = 496449715 \u001b[2m# the random seed for this experiment\u001b[0m\n",
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:00\n"
]
}
],
@ -592,13 +613,24 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"execution_count": 17,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
}
},
"outputs": [],
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"{'recipient': 'samotności', 'greeting': 'Żegnaj'}"
]
},
"execution_count": 17,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# %load IUM_07/config.json\n",
"{\n",
@ -609,7 +641,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"execution_count": 18,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -639,7 +671,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"execution_count": 19,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -670,7 +702,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"execution_count": 20,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -680,10 +712,10 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"{'recipient': 'samotności', 'greeting': 'Żegnaj', 'seed': 877272352}"
"{'recipient': 'samotności', 'greeting': 'Żegnaj', 'seed': 557578089}"
]
},
"execution_count": 22,
"execution_count": 20,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
@ -705,7 +737,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"execution_count": 21,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -751,7 +783,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"execution_count": 22,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -779,10 +811,10 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"<sacred.run.Run at 0x7f89a0db5550>"
"<sacred.run.Run at 0x7ff69f8c0610>"
]
},
"execution_count": 24,
"execution_count": 22,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
@ -832,19 +864,16 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 28,
"execution_count": 27,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"total 20\r\n",
"drwsrwsr-t 2 tomek tomek 4096 May 28 2022 1\r\n",
"drwsrwsr-t 2 tomek tomek 4096 May 28 2022 2\r\n",
"drwxr-sr-x 2 tomek tomek 4096 Apr 12 15:11 3\r\n",
"drwxr-sr-x 2 tomek tomek 4096 Apr 12 15:11 _resources\r\n",
"drwsrwsr-t 2 tomek tomek 4096 May 28 2022 _sources\r\n"
"total 8\n",
"drwxr-xr-x 2 pawel pawel 4096 Apr 17 07:51 1\n",
"drwxr-xr-x 2 pawel pawel 4096 Apr 17 07:51 _sources\n"
]
}
],
@ -887,13 +916,21 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"execution_count": 24,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Overwriting IUM_07/file_observer.py\n"
]
}
],
"source": [
"%%writefile IUM_07/file_observer.py\n",
"from sacred.observers import FileStorageObserver\n",
@ -919,7 +956,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 29,
"execution_count": 25,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
@ -930,10 +967,10 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - file_observer - Running command 'my_main'\r\n",
"INFO - file_observer - Started run with ID \"4\"\r\n",
"Witaj Świecie!\r\n",
"INFO - file_observer - Completed after 0:00:00\r\n"
"INFO - file_observer - Running command 'my_main'\n",
"INFO - file_observer - Started run with ID \"1\"\n",
"Witaj Świecie!\n",
"INFO - file_observer - Completed after 0:00:00\n"
]
}
],
@ -954,7 +991,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 30,
"execution_count": 28,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -965,13 +1002,9 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"total 24\r\n",
"drwsrwsr-t 2 tomek tomek 4096 May 28 2022 1\r\n",
"drwsrwsr-t 2 tomek tomek 4096 May 28 2022 2\r\n",
"drwxr-sr-x 2 tomek tomek 4096 Apr 12 15:11 3\r\n",
"drwxr-sr-x 2 tomek tomek 4096 Apr 20 12:09 4\r\n",
"drwxr-sr-x 2 tomek tomek 4096 Apr 12 15:11 _resources\r\n",
"drwsrwsr-t 2 tomek tomek 4096 May 28 2022 _sources\r\n"
"total 8\n",
"drwxr-xr-x 2 pawel pawel 4096 Apr 17 07:51 1\n",
"drwxr-xr-x 2 pawel pawel 4096 Apr 17 07:51 _sources\n"
]
}
],
@ -981,7 +1014,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"execution_count": 29,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -992,11 +1025,11 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"total 16\r\n",
"-rw-r--r-- 1 tomek tomek 77 May 28 2022 config.json\r\n",
"-rw-r--r-- 1 tomek tomek 159 May 28 2022 cout.txt\r\n",
"-rw-r--r-- 1 tomek tomek 2 May 28 2022 metrics.json\r\n",
"-rw-r--r-- 1 tomek tomek 1659 May 28 2022 run.json\r\n"
"total 16\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 77 Apr 17 07:51 config.json\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 159 Apr 17 07:51 cout.txt\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 2 Apr 17 07:51 metrics.json\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 1715 Apr 17 07:51 run.json\n"
]
}
],
@ -1006,13 +1039,24 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"execution_count": 30,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"{'greeting': 'Witaj', 'recipient': 'Świecie', 'seed': 805857632}"
]
},
"execution_count": 30,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# %load my_runs/1/config.json\n",
"{\n",
@ -1035,10 +1079,10 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - file_observer - Running command 'my_main'\r\n",
"INFO - file_observer - Started run with ID \"1\"\r\n",
"Witaj Świecie!\r\n",
"INFO - file_observer - Completed after 0:00:00\r\n"
"INFO - file_observer - Running command 'my_main'\n",
"INFO - file_observer - Started run with ID \"1\"\n",
"Witaj Świecie!\n",
"INFO - file_observer - Completed after 0:00:00\n"
]
}
],
@ -1141,8 +1185,8 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"total 4\r\n",
"-rw-r--r-- 1 tomek tomek 464 May 28 2022 file_observer_cd34a0ef4a32fb0a966eaa01ea6371ad.py\r\n"
"total 4\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 464 Apr 17 07:51 file_observer_cd34a0ef4a32fb0a966eaa01ea6371ad.py\n"
]
}
],
@ -1153,13 +1197,27 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"execution_count": 33,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"outputs": [
{
"ename": "RuntimeError",
"evalue": "Defining an experiment in interactive mode! The sourcecode cannot be stored and the experiment won't be reproducible. If you still want to run it pass interactive=True",
"output_type": "error",
"traceback": [
"\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
"\u001b[0;31mRuntimeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
"Cell \u001b[0;32mIn[33], line 5\u001b[0m\n\u001b[1;32m 2\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;21;01msacred\u001b[39;00m\u001b[38;5;21;01m.\u001b[39;00m\u001b[38;5;21;01mobservers\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mimport\u001b[39;00m FileStorageObserver\n\u001b[1;32m 3\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;21;01msacred\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mimport\u001b[39;00m Experiment\n\u001b[0;32m----> 5\u001b[0m ex \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mExperiment\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mfile_observer\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 7\u001b[0m ex\u001b[38;5;241m.\u001b[39mobservers\u001b[38;5;241m.\u001b[39mappend(FileStorageObserver(\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mmy_runs\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m))\n\u001b[1;32m 9\u001b[0m \u001b[38;5;129m@ex\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mconfig\n\u001b[1;32m 10\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m \u001b[38;5;21mmy_config\u001b[39m():\n",
"File \u001b[0;32m~/ium/venv/lib/python3.10/site-packages/sacred/experiment.py:119\u001b[0m, in \u001b[0;36mExperiment.__init__\u001b[0;34m(self, name, ingredients, interactive, base_dir, additional_host_info, additional_cli_options, save_git_info)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 117\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melif\u001b[39;00m name\u001b[38;5;241m.\u001b[39mendswith(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m.pyc\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m):\n\u001b[1;32m 118\u001b[0m name \u001b[38;5;241m=\u001b[39m name[:\u001b[38;5;241m-\u001b[39m\u001b[38;5;241m4\u001b[39m]\n\u001b[0;32m--> 119\u001b[0m \u001b[38;5;28;43msuper\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[38;5;21;43m__init__\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[1;32m 120\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mpath\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mname\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 121\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mingredients\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mingredients\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 122\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43minteractive\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43minteractive\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 123\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mbase_dir\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mbase_dir\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 124\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43m_caller_globals\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mcaller_globals\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 125\u001b[0m \u001b[43m \u001b[49m\u001b[43msave_git_info\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43msave_git_info\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m 126\u001b[0m \u001b[43m\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m 127\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mdefault_command \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m 128\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mcommand(print_config, unobserved\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28;01mTrue\u001b[39;00m)\n",
"File \u001b[0;32m~/ium/venv/lib/python3.10/site-packages/sacred/ingredient.py:79\u001b[0m, in \u001b[0;36mIngredient.__init__\u001b[0;34m(self, path, ingredients, interactive, _caller_globals, base_dir, save_git_info)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 71\u001b[0m (\n\u001b[1;32m 72\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmainfile,\n\u001b[1;32m 73\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39msources,\n\u001b[0;32m (...)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 76\u001b[0m _caller_globals, save_git_info, \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mbase_dir\n\u001b[1;32m 77\u001b[0m )\n\u001b[1;32m 78\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmainfile \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m interactive:\n\u001b[0;32m---> 79\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mRuntimeError\u001b[39;00m(\n\u001b[1;32m 80\u001b[0m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mDefining an experiment in interactive mode! \u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[1;32m 81\u001b[0m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mThe sourcecode cannot be stored and the \u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[1;32m 82\u001b[0m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mexperiment won\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mt be reproducible. If you still\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[1;32m 83\u001b[0m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m want to run it pass interactive=True\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[1;32m 84\u001b[0m )\n",
"\u001b[0;31mRuntimeError\u001b[0m: Defining an experiment in interactive mode! The sourcecode cannot be stored and the experiment won't be reproducible. If you still want to run it pass interactive=True"
]
}
],
"source": [
"# %load my_runs/_sources/file_observer_cd34a0ef4a32fb0a966eaa01ea6371ad.py\n",
"from sacred.observers import FileStorageObserver\n",
@ -1196,7 +1254,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 36,
"execution_count": 37,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -1208,7 +1266,7 @@
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - file_observer - Running command 'my_main'\n",
"INFO - file_observer - Started run with ID \"5\"\n",
"INFO - file_observer - Started run with ID \"3\"\n",
"INFO - file_observer - Completed after 0:00:00\n"
]
},
@ -1251,7 +1309,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 37,
"execution_count": 40,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -1262,14 +1320,14 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"{\r\n",
" \"prepare_message_ts\": \"2023-04-20 12:10:28.197315\"\r\n",
"{\n",
" \"prepare_message_ts\": \"2024-04-17 07:53:12.105121\"\n",
"}"
]
}
],
"source": [
"cat my_runs/5/info.json"
"cat my_runs/3/info.json"
]
},
{
@ -1407,7 +1465,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 42,
"execution_count": 41,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -1418,8 +1476,14 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: pymongo in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (4.3.3)\r\n",
"Requirement already satisfied: dnspython<3.0.0,>=1.16.0 in /home/tomek/miniconda3/lib/python3.9/site-packages (from pymongo) (2.3.0)\r\n"
"Collecting pymongo\n",
" Downloading pymongo-4.6.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (676 kB)\n",
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m676.9/676.9 KB\u001b[0m \u001b[31m2.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0ma \u001b[36m0:00:01\u001b[0m\n",
"\u001b[?25hCollecting dnspython<3.0.0,>=1.16.0\n",
" Downloading dnspython-2.6.1-py3-none-any.whl (307 kB)\n",
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m307.7/307.7 KB\u001b[0m \u001b[31m1.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
"\u001b[?25hInstalling collected packages: dnspython, pymongo\n",
"Successfully installed dnspython-2.6.1 pymongo-4.6.3\n"
]
}
],
@ -1429,7 +1493,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"execution_count": 44,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
@ -1440,9 +1504,33 @@
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - sacred_scopes - Running command 'my_main'\n",
"ERROR - sacred_scopes - Failed after 0:00:30!\n"
"INFO - sacred_scopes - Running command 'my_main'\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - sacred_scopes - Started run with ID \"641\"\n",
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:00\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Witaj Świecie!\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"<sacred.run.Run at 0x7ff69f7a74f0>"
]
},
"execution_count": 44,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
@ -1450,9 +1538,9 @@
"from sacred import Experiment\n",
"\n",
"ex = Experiment(\"sacred_scopes\", interactive=True)\n",
"ex.observers.append(MongoObserver(url='mongodb://admin:IUM_2021@172.17.0.1:27017',\n",
"ex.observers.append(MongoObserver(url='mongodb://admin:IUM_2021@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:27017',\n",
" db_name='sacred')) # Tutaj podajemy dane uwierzytelniające i nazwę bazy skonfigurowane w pliku .env podczas uruchamiania bazy.\n",
"# W przypadku instancji na Jenkinsie url będzie wyglądał następująco: mongodb://admin:IUM_2021@172.17.0.1:27017\n",
"# W przypadku instancji na Jenkinsie url będzie wyglądał następująco: mongodb://admin:IUM_2021@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:27017\n",
"@ex.config\n",
"def my_config():\n",
" recipient = \"Świecie\"\n",
@ -1500,13 +1588,46 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"execution_count": 45,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - sacred_scopes - Running command 'my_main'\n",
"INFO - sacred_scopes - Started run with ID \"642\"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Witaj Świecie!\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO - sacred_scopes - Completed after 0:00:39\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"<sacred.run.Run at 0x7ff6c726dcf0>"
]
},
"execution_count": 45,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"from sacred.observers import MongoObserver\n",
"from sacred import Experiment\n",
@ -1514,9 +1635,9 @@
"import time\n",
"\n",
"ex = Experiment(\"sacred_scopes\", interactive=True)\n",
"ex.observers.append(MongoObserver(url='mongodb://admin:IUM_2021@172.17.0.1:27017',\n",
"ex.observers.append(MongoObserver(url='mongodb://admin:IUM_2021@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:27017',\n",
" db_name='sacred')) # Tutaj podajemy dane uwierzytelniające i nazwę bazy skonfigurowane w pliku .env podczas uruchamiania bazy.\n",
"# W przypadku instancji na Jenkinsie url będzie wyglądał następująco: mongodb://admin:IUM_2021@172.17.0.1:27017\n",
"# W przypadku instancji na Jenkinsie url będzie wyglądał następująco: mongodb://admin:IUM_2021@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:27017\n",
"@ex.config\n",
"def my_config():\n",
" recipient = \"Świecie\"\n",
@ -1567,7 +1688,7 @@
}
},
"source": [
"## Zadanie [15 pkt] (do 2023-06-?)\n",
"## Zadanie [15 pkt] (do 2024-06-12)\n",
"1. \"Owiń\" wywołanie swojego eksperymentu za pomocą Sacred, w ten sposób, żeby zapisane zostały [10pkt]:\n",
" - parametry, z którymi wywołany był trening\n",
" - powstały plik z modelem (jako artefakt)\n",
@ -1577,8 +1698,8 @@
" \n",
"Jako nazwę eksperymentu użyj swojego numeru indeksu tak, żebyś mogła/mógł je odnaleźć w Omniboard\n",
"\n",
"2. Wykorzystaj 2 obserwatory [5pkt]: \n",
" - MongoObserver, skorzytaj nastęþującego URL: `mongodb://admin:IUM_2021@172.17.0.1:27017` (będziesz mógł przeglądać wyniki na http://tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:9000/sacred)\n",
"2. Wykorzystaj co najmniej jeden z następujących obserwatorów [5pkt]: \n",
" - MongoObserver, skorzytaj nastęþującego URL: `mongodb://admin:IUM_2021@tzietkiewicz.vm.wmi.amu.edu.pl:27017`\n",
" - FileObserver - zapisane pliki zarchiwizuj na Jenkinsie jako jego artefakty\n"
]
}
@ -1603,7 +1724,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.12"
"version": "3.10.12"
},
"slideshow": {
"slide_type": "slide"

View File

@ -10,4 +10,4 @@ def my_config():
@ex.automain
def my_main(message):
print(message)
print(message)

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@ -9,14 +9,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 9. <i>Środowiska wirtualne</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2022)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 15 maja 2024\n",
"# 9. Środowiska wirtualne"
]
},
{
@ -201,7 +196,7 @@
}
},
"source": [
"Różnice między Conda a venv [źródło](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/concepts/environments.html#virtual-environments):\n",
"Różnice między Conda a venv ([źródło](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/concepts/environments.html#virtual-environments)):\n",
" - Dowolna wersja Python w Conda (inna niż systemowa)\n",
" - Conda zarządza też zależnościami innymi niż Pythonowe\n",
" - Paczki w PyPI (używane przez `pip`) pochodzą od ich autorów. Paczki w conda są  budowane przez conda albo społeczność conda-forge"
@ -4750,6 +4745,7 @@
},
"source": [
"## Zadania [10pkt]\n",
"**Termin wykonania zadania: 22 maja 2024**\n",
"1. Zainstaluj Anaconda lub Miniconda na swoim komputerze\n",
"2. Stwórz środowisko zawierające wszystkie zależności wymagane przez stworzone na zajęciach skrypty/programy\n",
"3. Wyeksportuj środowisko do pliku `environment.yml` i dodaj ten plik do repozytorium"

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@ -9,14 +9,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 11. <i>Github actions</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2023)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 29 maja 2024\n",
"# 11. GitHub Actions"
]
},
{
@ -28,7 +23,6 @@
}
},
"source": [
"## Github actions\n",
"<img src=\"img/expcontrol/github-actions.jpeg\">"
]
},
@ -42,21 +36,9 @@
},
"source": [
" - https://docs.github.com/en/actions\n",
" - System ciągłej integracji \"wbudowany\" w GitHub\n",
" - System ciągłej integracji „wbudowany” w GitHub\n",
" - Darmowy dla publicznych repozytoriów (z większymi niż w płatnych planach [ograniczeniami dotyczącymi zasobów](https://docs.github.com/en/actions/reference/usage-limits-billing-and-administration#usage-limits))\n",
" "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "2b06cc01",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"https://youtu.be/cP0I9w2coGU"
" - https://youtu.be/cP0I9w2coGU"
]
},
{
@ -68,15 +50,15 @@
}
},
"source": [
"### Terminologia Github Actions\n",
" - *Workflow* - workflow odpowiada \"Pipeline\" z Jenkinsa.\n",
" - *Event* - zdarzenie, które odapala (\"triggers\") \"Workflow\". Np. wypchnięcie zmiany do repozytorium (\"push\"), utworzenie Pull requesta. [Pełna lista](https://docs.github.com/en/actions/reference/events-that-trigger-workflows)\n",
" - *Job* - workflow składa się z jednego lub kilku zadań (\"jobs\"). Każde z nich może być wykonywane równolegle na innej maszynie (patrz \"runner\")\n",
" - *Step* - odpowiednik \"Stage\" z Jenkinsa - służu do grupowania \"Actions\"\n",
" - *Action/command* - odpowiednik \"Step\" z Jenkinsa - pojedyncze polecenie do wykonania, np. dodanie komentarze do Pull requesta, wykonanie polecenia systemowego itp.\n",
" - *Runner* - odpowiednik Jenkinsowego \"Agent\" - serwer, na którym mogą być wykonywane zadania (\"jobs\")\n",
" - *Github-hosted runner* - serwer utrzymywany przez Github (2-core CPU, 7 GB RAM, 14 GB SSD). Windows, Linux albo macOS\n",
" - *Self-hosted runner* - nasz własny serwer, z zinstalowaną aplikacją [Github actions runner](https://github.com/actions/runner)"
"### Terminologia GitHub Actions\n",
" - ***Workflow*** odpowiada *pipeline*'owi z Jenkinsa.\n",
" - ***Event*** to zdarzenie, które uruchamia/wyzwala (*triggers*) *workflow*. Np. wypchnięcie zmiany do repozytorium (*push*), utworzenie pull requestu ([pełna lista tutaj](https://docs.github.com/en/actions/reference/events-that-trigger-workflows)).\n",
" - ***Job*** - zadanie. Workflow składa się z jednego lub kilku zadań (*jobs*). Każde z nich może być wykonywane równolegle na innej maszynie (patrz *runner*).\n",
" - ***Step*** (krok) - odpowiednik *stage* z Jenkinsa - służy do grupowania *actions*.\n",
" - ***Action/command*** (akcja/polecenie) - odpowiednik *step* z Jenkinsa - pojedyncze polecenie do wykonania, np. dodanie komentarza do pull requestu, wykonanie polecenia systemowego itp.\n",
" - ***Runner*** (wykonawca) - odpowiednik jenkinsowego *agent* - serwer, na którym mogą być wykonywane zadania (*jobs*):\n",
" - *GitHub-hosted runner* - serwer utrzymywany przez GitHub (2-core CPU, 7 GB RAM, 14 GB SSD). Windows, Linux albo macOS.\n",
" - *Self-hosted runner* - własny serwer, z zainstalowaną aplikacją [GitHub Actions Runner](https://github.com/actions/runner)."
]
},
{
@ -88,22 +70,22 @@
}
},
"source": [
"### Definicja workflow\n",
" - Workflow definiuje się w plikach YAML(o rozszerzeniu `*.yml` albo `*.yaml`) umieszczonych w specjalnym folderze `.github/workflows/` wewnątrz repozytorium\n",
" - Pełna składnia jest opisana [tutaj](https://docs.github.com/en/actions/reference/workflow-syntax-for-github-actions)\n",
"### Definicja *workflow*\n",
" - *Workflow* definiuje się w plikach YAML (o rozszerzeniu `*.yml` albo `*.yaml`) umieszczonych w specjalnym folderze `.github/workflows/` wewnątrz repozytorium.\n",
" - Pełna składnia jest opisana [tutaj](https://docs.github.com/en/actions/reference/workflow-syntax-for-github-actions).\n",
" - Podstawowe pola:\n",
" - `name` [opcjonalna] - nazwa, pod którą workflow/step będzie widoczny w UI. Domyślnie ścieżka do pliku yaml\n",
" - `on` - definiuje kiedy workflow ma być odpalony\n",
" - `jobs` - grupuje razem \"zadania\" do wykonania. Każde może być wykonane na innym \"runnerze\". Domyślnie wykonywane są równolegle (ale możemy definiować [zależności między jobami](https://docs.github.com/en/actions/reference/workflow-syntax-for-github-actions#jobsjob_idneeds), co powoduje wykonanie ich sekwencyjnie\n",
" - `runs-on` - parametr joba, definujący na jakiej maszynie wirtualnej ma być uruchomiony (np. `ubuntu-latest`)\n",
" - `uses` - umożliwia użycie gotowych akcji zdefiniowanych przez nas, albo przez innych użytkowników, np. `-uses: actions/checkout@v2` spowoduje checkout plików z repozytorium\n",
" - `name` (opcjonalne) - nazwa, pod którą *workflow*/*step* będzie widoczny w UI. Domyślnie: ścieżka do pliku YAML.\n",
" - `on` - definiuje, kiedy workflow ma być uruchomiony.\n",
" - `jobs` - grupuje razem zadania (*jobs*) do wykonania. Każde może być wykonane na innym „wykonawcy” (*runner*). Domyślnie wykonywane są równolegle (ale możemy definiować [zależności między jobami](https://docs.github.com/en/actions/reference/workflow-syntax-for-github-actions#jobsjob_idneeds), co powoduje wykonanie ich sekwencyjnie).\n",
" - `runs-on` - parametr zadania (*job*) definiujący, na jakiej maszynie wirtualnej ma być uruchomiony (np. `ubuntu-latest`).\n",
" - `uses` - umożliwia użycie gotowych akcji zdefiniowanych przez nas albo przez innych użytkowników, np. `-uses: actions/checkout@v2` spowoduje *checkout* plików z repozytorium.\n",
" - `run` - pozwala uruchomić dowolne ([dostępne/zainstalowane](https://docs.github.com/en/actions/using-github-hosted-runners/about-github-hosted-runners#preinstalled-software)) polecenie, np. `python3 train.py`\n",
" - `env` - pozwala zdefiniować zmienne środowiskowe dostępne dla akcji lub skorzystać ze [zmiennych ustawionych przez Github](https://docs.github.com/en/actions/reference/environment-variables#default-environment-variables)"
" - `env` - pozwala zdefiniować zmienne środowiskowe dostępne dla akcji lub skorzystać ze [zmiennych ustawionych przez Github](https://docs.github.com/en/actions/reference/environment-variables#default-environment-variables)."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"execution_count": 9,
"id": "f4916c1f",
"metadata": {
"slideshow": {
@ -115,7 +97,15 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/tomek/repos/aitech-ium/IUM_11/github-actions-hello\n"
"/home/pawel/ium/IUM_11/github-actions-hello\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/pawel/ium/venv/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/magics/osm.py:417: UserWarning: This is now an optional IPython functionality, setting dhist requires you to install the `pickleshare` library.\n",
" self.shell.db['dhist'] = compress_dhist(dhist)[-100:]\n"
]
}
],
@ -127,7 +117,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"execution_count": 10,
"id": "88ce689f",
"metadata": {
"slideshow": {
@ -139,29 +129,21 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Reinitialized existing Git repository in /home/tomek/repos/aitech-ium/IUM_11/github-actions-hello/.git/\n",
"Enumerating objects: 6, done.\n",
"Counting objects: 100% (6/6), done.\n",
"Delta compression using up to 4 threads\n",
"Compressing objects: 100% (4/4), done.\n",
"Writing objects: 100% (6/6), 780 bytes | 780.00 KiB/s, done.\n",
"Total 6 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 0\n",
"To github.com:TomekZet/ium-ga-hello.git\n",
" * [new branch] main -> main\n",
"Branch 'main' set up to track remote branch 'main' from 'origin'.\n"
"Initialized empty Git repository in /home/pawel/ium/IUM_11/github-actions-hello/.git/\n",
"Switched to a new branch 'main'\n"
]
}
],
"source": [
"!git init\n",
"!git branch -M main\n",
"!git remote add origin git@github.com:TomekZet/ium-ga-hello.git\n",
"!git checkout -b main\n",
"!git remote add origin git@github.com:USERNAME/ium-ga-hello.git\n",
"!git push -u origin main"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"execution_count": 11,
"id": "dde8d432",
"metadata": {
"slideshow": {
@ -173,7 +155,7 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Overwriting .github/workflows/workflow.yml\n"
"Writing .github/workflows/workflow.yml\n"
]
}
],
@ -190,7 +172,7 @@
" - name: Setup Python\n",
" uses: actions/setup-python@v2.2.2\n",
" with:\n",
" python-version: '3.7'\n",
" python-version: '3.10'\n",
" - run: python3 --version"
]
},
@ -231,13 +213,13 @@
}
},
"source": [
"### Zakładka actions na stronie repozytorium:\n",
"https://github.com/TomekZet/ium-ga-hello/actions"
"### Zakładka *Actions* na stronie repozytorium:\n",
"https://github.com/skorzewski/ium-ga-hello/actions"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"execution_count": 12,
"id": "32701383",
"metadata": {
"slideshow": {
@ -249,11 +231,13 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"total 16\r\n",
"drwxr-sr-x 2 tomek tomek 4096 May 17 11:51 .\r\n",
"drwxr-sr-x 3 tomek tomek 4096 May 17 11:51 ..\r\n",
"-rw-r--r-- 1 tomek tomek 456 May 17 11:51 parametrized.yml\r\n",
"-rw-r--r-- 1 tomek tomek 305 May 17 12:01 workflow.yml\r\n"
"total 24\n",
"drwxr-xr-x 2 pawel pawel 4096 May 28 10:10 .\n",
"drwxr-xr-x 3 pawel pawel 4096 May 28 10:10 ..\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 1451 May 28 10:10 docker-artifact.yml\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 882 May 28 10:10 docker.yml\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 603 May 28 10:10 parametrized.yml\n",
"-rw-r--r-- 1 pawel pawel 306 May 28 10:10 workflow.yml\n"
]
}
],
@ -363,7 +347,7 @@
"source": [
"### Zależności\n",
"\n",
"Maszyny wirtualne (\"runners\"), na których uruchamiane są \"joby\" mają zainstalowany zbiór narzędzi. Przykładowa lista dla [Ubuntu 20.04](https://github.com/actions/virtual-environments/blob/main/images/linux/Ubuntu2004-README.md)\n",
"Maszyny wirtualne (*runners*), na których uruchamiane są zadania, mają zainstalowany zbiór narzędzi. Przykładowa lista dla Ubuntu 24.04: https://github.com/actions/runner-images/blob/main/images/ubuntu/Ubuntu2404-Readme.md\n",
"\n",
"Brakujące zależności można zainstalować, korzystając z:\n",
" - akcji\n",
@ -396,8 +380,18 @@
},
"source": [
"### Akcje wykonywane w kontenerze Docker\n",
"Akcja może być wywołana w kontenerze Docker (pobranym z Docker hub albo zbudowanym z Dockerfile)\n",
"W tym celu należy stworzyć własną akcję w pliku action.yaml i potem użyć jej w Workflow"
"Akcja może być wywołana w kontenerze Docker (pobranym z Docker Hub albo zbudowanym z `Dockerfile`).\n",
"W tym celu należy stworzyć własną akcję w pliku `action.yaml` i potem użyć jej w *workflow*."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "6c9eea3e",
"metadata": {},
"source": [
"W oficjalnej dokumentacji GitHuba można znaleźć materiały na temat wykorzystania Dockera w GitHub Actions:\n",
"- [Creating a Docker container action](https://docs.github.com/en/actions/creating-actions/creating-a-docker-container-action)\n",
"- [Dockerfile support for GitHub Actions](https://docs.github.com/en/actions/creating-actions/dockerfile-support-for-github-actions)"
]
},
{
@ -728,8 +722,7 @@
}
},
"source": [
"## CML - Continous Machine Learning\n",
"<img src=\"img/expcontrol/cml.png\">"
"## CML - Continous Machine Learning"
]
},
{
@ -1047,17 +1040,16 @@
}
},
"source": [
"## Zadania [20 pkt] (termin: 24.05.2023)\n",
"1. Utwórz konto na Github (jeśli jeszcze nie masz)\n",
"2. Stwórz publiczne repozytorium. Link do niego wklej do kolumny \"Link Github\" w arkuszu [\"Zapisy na zbiory\"](https://teams.microsoft.com/l/file/F62B5988-A797-418D-B085-52E0AF8BD55E?tenantId=73689ee1-b42f-4e25-a5f6-66d1f29bc092&fileType=xlsx&objectUrl=https%3A%2F%2Fuam.sharepoint.com%2Fsites%2F2021SL06-DIUMUI0LABInynieriauczeniamaszynowego-Grupa11%2FShared%20Documents%2FGeneral%2FZapisy%20na%20zbiory.xlsx&baseUrl=https%3A%2F%2Fuam.sharepoint.com%2Fsites%2F2021SL06-DIUMUI0LABInynieriauczeniamaszynowego-Grupa11&serviceName=teams&threadId=19:d67b0dc2ee0849eba517a2aa8507df9c@thread.tacv2&groupId=8cd6b30e-edd9-48db-85ab-259fc11d0c5b) [1 pkt]\n",
"2. Stwórz prosty Github workflow który:\n",
" - zrobi checkout Twojego repozytorium [1 pkt]\n",
" - ściągnie pliki trenujące. Najlepiej byłoby to zrobić za pomocą DVC, ale tym razem uprośćmy zadanie ze względu na komplikacje, które mogą się pojawić przy konfiguracji uwierzytelniania. Pliki można po prostu dodać do repozytorium albo ściągnąć przez wget jeśli są publicznie dostępne [2 pkt]\n",
" - będzie wywoływalny przez \"Workflow dispatch\" z parametrami trenowania [2 pkt]\n",
" - składał się będzie z co najmniej 3 jobów:\n",
" 1. dokona trenowania jako osobnej akcji wykonanej w Dockerze [8 pkt]\n",
" 2. dokona ewaluacji modelu [6 pkt]\n",
" 3. zarchiwizuje plik z modelem"
"## Zadania [15 pkt.] (termin: 5 czerwca 2024)\n",
"1. Utwórz konto w serwisie GitHub (jeśli jeszcze nie masz)\n",
"2. Stwórz publiczne repozytorium. Link do niego wklej do kolumny *Link GitHub (Actions)* w arkuszu `IUM-2024.xlsx` [1 pkt]\n",
"3. Stwórz prosty *GitHub workflow*, który:\n",
" - zrobi checkout Twojego repozytorium [1 pkt]\n",
" - pobierze pliki z danymi uczącymi (pliki można po prostu dodać do repozytorium albo pobrać przez `wget` jeśli są publicznie dostępne) [2 pkt]\n",
" - będzie wywoływalny przez \"Workflow dispatch\" z parametrami uczenia [2 pkt]\n",
" - będzie się składał z co najmniej 2 zadań (*job*):\n",
" - uczenie modelu [5 pkt]\n",
" - ewaluacja modelu [4 pkt]"
]
}
],
@ -1081,7 +1073,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.16"
"version": "3.10.12"
},
"slideshow": {
"slide_type": "slide"

View File

@ -5,14 +5,9 @@
"id": "805668ca",
"metadata": {},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 12. <i>Przegląd rynku pracy</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 5 czerwca 2024\n",
"# 12. Przegląd rynku pracy"
]
},
{
@ -20,46 +15,27 @@
"id": "69587a1e",
"metadata": {},
"source": [
"## Zadanie [30pkt]\n",
"### Zadanie [20pkt] - 12 czerwca 2024\n",
"\n",
"1. Znajdź minimum 6, interesujących dla Ciebie, ogłoszeń o pracę\n",
" - na razie nie zważaj na wymagania\n",
" - szukaj pracy, którą będziesz mógł wykonywać np. po ukończeniu studiów\n",
" - do tego czasu możesz jeszcze sporo się nauczyć\n",
" - nie przejmuj się lokalizacją geograficzną - żyjemy w czasie pracy zdalnej\n",
" - na razie nie zważaj na wymagania\n",
" - szukaj pracy, którą będziesz mógł wykonywać np. po ukończeniu studiów\n",
" - do tego czasu możesz jeszcze sporo się nauczyć\n",
" - nie przejmuj się lokalizacją geograficzną - żyjemy w czasie pracy zdalnej\n",
"\n",
"2. Policz wymagania (zarówno te obowiązkowe jak i mile widziane) z tych ogłoszeń, tak, żeby stworzyć ich listę frekwencyjną, np:\n",
"|wymaganie |liczba ogłoszeń|\n",
"|--------------------|---------------|\n",
"|analityczne myślenie| 6 |\n",
"|git | 5 |\n",
"|Python | 3 |\n",
"|Haskell | 1 |\n",
"\n",
"3. Przygotuj 3-4 slajdy prezentacji, która potrwa około 10 minut. Przedstaw w niej:\n",
" - listę ogłoszeń, które znalazłeś (stanowisko, firma)\n",
" - statystyki dotyczące wymagań (tabelka + wykres)\n",
" - wybierz jedno wymaganie. Najlepiej mniej znane i oczywiste. Jeśli jest to :\n",
" - technologia (biblioteka itp) - opowiedz o niej krótko (do czego służy, jakie ma możliwości itp)\n",
" - umiejętność, dziedzina wiedzy - opowiedz o niej krótko + przedstaw źródło, z którego można się jej nauczyć (książka, kurs, artykuł)\n",
"1. Przygotuj 3-4 slajdy prezentacji, która potrwa około 10 minut. Przedstaw w niej:\n",
" - listę ogłoszeń, które znalazłeś (stanowisko, firma)\n",
" - statystyki dotyczące wymagań (tabelka + wykres)\n",
" - wybierz jedno wymaganie. Najlepiej mniej znane i oczywiste. Jeśli jest to :\n",
" - technologia (biblioteka itp) - opowiedz o niej krótko (do czego służy, jakie ma możliwości itp)\n",
" - umiejętność, dziedzina wiedzy - opowiedz o niej krótko + przedstaw źródło, z którego można się jej nauczyć (książka, kurs, artykuł)\n",
" \n",
" Jeśli znasz jakieś ciekawe technologie/umiejętności, które chciałbyś przedstawić grupie, możesz odwrócić kolejność: poszukaj ogłoszeń, które o nich wspominają.\n",
" \n",
"Jedna osoba z grupy ma zadanie specjalne:\n",
" - nie szuka ogłoszeń\n",
" - zbiera statystyki od reszty grupy i agreguje je (eliminując duplikaty)\n",
" - przygotowuje 2 slajdy przedstawiające statystyki:\n",
" - wymagań (tak jak każdy, ale dla całej grupy)\n",
" - firm będących aautorami ogłoszeń"
"\n",
"1. Punktacja:\n",
" - 10 pkt. slajdy (proszę je wrzucić do swojego repozytorium)\n",
" - 10 pkt. prezentacja na zajęciach"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"id": "1fb3795f",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
}
],
"metadata": {

View File

@ -9,14 +9,9 @@
}
},
"source": [
"![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
"<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
"<h1> Inżynieria uczenia maszynowego </h1>\n",
"<h2> 12. <i>Przygotowanie publikacji naukowej</i> [laboratoria]</h2> \n",
"<h3> Tomasz Ziętkiewicz (2021)</h3>\n",
"</div>\n",
"\n",
"![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 5 czerwca 2024\n",
"# 13. Przygotowanie publikacji naukowej"
]
},
{
@ -28,7 +23,7 @@
}
},
"source": [
"# Abstract\n",
"## Abstract\n",
"- Umiejętność pisania artykułu naukowego może okazać się przydatna dla osób zajmujących się uczeniem maszynowym.\n",
"- Zastosowanie klarownej struktury dokumentu ułatwia jego odbiór jak i tworzenie.\n",
"- LaTeX + Overleaf jaka narzędzia do składu artykułu"
@ -43,7 +38,7 @@
}
},
"source": [
"# Introduction\n",
"## Introduction\n",
"\n",
"- Uczenie maszynowe i jego zastosowania to prężnie rozwijająca się dziedzina nauki\n",
"- Żeby nadążyć za jej rozwojem musimy czytać artykuły naukowe\n",
@ -63,7 +58,7 @@
}
},
"source": [
"# Related work\n",
"## Related work\n",
"\n",
"Jak napisać artykuł naukowy z dziedziny ML:\n",
"- http://www.isle.org/~langley/papers/craft.ml2k.pdf / https://icml.cc/Conferences/2002/craft.html\n",
@ -84,7 +79,7 @@
}
},
"source": [
"# Methods"
"## Methods"
]
},
{
@ -200,7 +195,7 @@
"- Opisujemy:\n",
" - Dane\n",
" - Algorytmy/architekturę\n",
" - możemy, choć nie musimy, podać techniczne szczegóły dotyczące implementacji, np. użyty framework. Zazwyczaj jednak kwestie techniczne nie są istotne i możemy od nich abstachować a na potrzeby reprodukowalności wyników najlepiej po prostu opublikować kod źródłowy/dane i wspomnieć o tym w artykule\n",
" - możemy, choć nie musimy, podać techniczne szczegóły dotyczące implementacji, np. użyty framework. Zazwyczaj jednak kwestie techniczne nie są istotne i możemy od nich abstrahować, a na potrzeby reprodukowalności wyników najlepiej po prostu opublikować kod źródłowy/dane i wspomnieć o tym w artykule\n",
" - Procedurę ewaluacji/testowania\n",
"- Warto na naszych dancyh przetestować metodą bazową (\"baseline\") - np. obecny SOTA (\"State of the art\"), żeby potem móc do niej porównać nasze rozwiązanie."
]
@ -245,9 +240,9 @@
}
},
"source": [
"## Latex\n",
"### LaTeX\n",
"\n",
"- LaTeX (wym. *Latech*) to system składu tekstu\n",
"- LaTeX (wym. *latech*) to system składu tekstu\n",
"- Najbardziej popularny w dziedzinach technicznych\n",
"- https://www.latex-project.org//\n",
"- Podejście [WYSIWYM](https://pl.wikipedia.org/wiki/WYSIWYM)(\"What you see is what you mean\") w przeciwieństwie do WYSIWIG (What you see is what you get - przykład: Word).\n",
@ -267,7 +262,7 @@
}
},
"source": [
"### Struktura\n",
"#### Struktura\n",
"```latex\n",
"\n",
"\\documentclass[conference]{IEEEtran}\n",
@ -459,7 +454,7 @@
}
},
"source": [
"## Overleaf \n",
"### Overleaf \n",
" - Overlaf to serwis/aplikacja webowa umożliwiająca edycję i kompilację dokumentów Latexa on-line, w przeglądarce\n",
" - https://www.overleaf.com/\n",
" - Działa od ręki, bez potrzeby konfiguracji, instalacji pakietów itp.\n",
@ -477,7 +472,7 @@
}
},
"source": [
"## arXiv.org\n",
"### arXiv.org\n",
" - https://arxiv.org/\n",
" - baza artykułów, uporządkowanych według kategorii\n",
" - umożliwia samodzielne opublikowanie artykułu jeszcze przed wysłaniem go do czasopisma/na konferencję. Artykuły tam dostępne nie są recenzowane, ale jest to sposób na otrzymanie feedbacku od społeczności poza oficjalnym procesem publikacyjnym."
@ -492,23 +487,9 @@
}
},
"source": [
"### JupyterBook\n",
"https://jupyterbook.org/en/stable/intro.html\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "ceef2f3f",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"### The Turing Way\n",
"*The Turing Way handbook to reproducible, ethical and collaborative data science*\n",
"\n",
"https://the-turing-way.netlify.app/welcome.html"
"### Materiały pomocnicze\n",
"* JupyterBook: https://jupyterbook.org/en/stable/intro.html\n",
"* The Turing Way: https://the-turing-way.netlify.app/welcome.html\n"
]
},
{
@ -520,10 +501,13 @@
}
},
"source": [
"### Conclusions\n",
"### Zadanie [30pkt][2023-06-07] (zmiana terminu!)\n",
"1. Wybierz konferencję naukową z dziedziny ML/AI/Computer Science\n",
"2. Używając szablonu Latex udostępnionego przez organizatorów konferencji, stwórz szkic artykułu naukowego opisującego wyniki eksperymentów ML, które przeprowadziłaś/eś w trakcie zajęć.\n",
"## Conclusions\n",
"### Zadanie [20pkt] - 19 czerwca 2024\n",
"1. Wybierz konferencję naukową z dziedziny ML/AI/Computer Science.\n",
" - 💡 Możesz sugerować się którąś z poniższych list:\n",
" * https://www.aclweb.org/portal/events\n",
" * http://www.wikicfp.com/cfp/call?conference=machine%20learning\n",
"2. Używając szablonu LaTeX udostępnionego przez organizatorów konferencji, stwórz szkic artykułu naukowego opisującego wyniki eksperymentów ML, które przeprowadziłaś/eś w trakcie zajęć.\n",
"3. Napisz artykuł używając Overleaf. Udostępnij w [arkuszu z zapisami](https://uam.sharepoint.com/:x:/r/sites/2023SL06-DIUMUI0LABInynieriauczeniamaszynowego-Grupa11/Shared%20Documents/General/IUM-2023-zapisy.xlsx?d=w49d444e07d864d2997ef7d72c5a47da0&csf=1&web=1&e=RT11aP) link udostępniający dokument ([jak stworzyć taki link](https://www.overleaf.com/learn/how-to/What_is_Link_Sharing%3F))\n",
"4. Artykuł musi zawierać co najmniej:\n",
" - 6 niepustych sekcji (abstract, introduction, related work, method, results, conclusions)\n",
@ -531,10 +515,9 @@
" - jedną ilustrację (np. jakiś wykres, który tworzyli Państwo na zajęciach)\n",
" - 5 cytowań (można np. zacytować artykuły opisujące użytą metodę, zbiory danych, narzędzia. Zazwyczaj popularne biblioteki, datasety podają w README jak należy je cytować)\n",
" - 1 wzór matematyczny\n",
"5. Artykuł powinien być zgodny z wytycznymi konferencji dotyczącymi formy artykułów (oczywiście poza liczbą stron)\n",
"6. Na przedostatnich i ostatnich zajęciach będą Państwo prezentować artykuł i wtedy też zostanie on oceniony\n",
"5. Artykuł **nie musi** być długi i profesjonalnie napisany, chodzi raczej o zaznajomienie się z formą i strukturą :)\n",
"6. Artykuł powinien być zgodny z wytycznymi konferencji dotyczącymi formy artykułów (oczywiście poza liczbą stron)\n",
" \n",
"\n",
"Zapewne w napisanym artykule nie opiszą państwo niczego nowatorskiego i wartego publikacji - tutaj udajemy, że zastosowaliśmy metodę po raz pierwszy, osiągnęliśmy nieosiągalne dotąd wyniki itp. Liczy się forma i struktura pracy. Można dodać komentarz wyjaśniający prawdziwy cel artykuły w sekcji/przypisie \"Disclaimer\", żeby nikt Państwa nie posądzał o pisanie nieprawdy.\n",
" "
]

View File

@ -2,15 +2,19 @@
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"id": "3c047009",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"id": "afe2a257",
"metadata": {},
"source": [
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 12 czerwca 2024\n",
"# 14. Kubernetes"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "31ca02ad",
"metadata": {},
"source": [
"# Kubernetes\n",
"\n",
"<img style=\"height: 150px;\" src=\"img/kubernetes_logo.png\"/>"
]
},
@ -31,6 +35,16 @@
" skonteneryzowanymi aplikacjami"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "584872d2",
"metadata": {},
"source": [
"## Wprowadzenie — tutorial\n",
"\n",
"https://kubernetes.io/pl/docs/tutorials/kubernetes-basics"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "7bb1198e",
@ -40,8 +54,8 @@
}
},
"source": [
"## Motywacja\n",
"- Kubernetes jest środowiskiem, w którym działa Kubeflow - system stworzony z myślą o rozwoju i deploymencie modeli ML"
"## Kubeflow\n",
"Kubernetes jest środowiskiem, w którym działa Kubeflow - system stworzony z myślą o rozwoju i deploymencie modeli ML"
]
},
{
@ -53,8 +67,8 @@
}
},
"source": [
"## Instalacja\n",
"- Instalacja do nauki i eksperymentów (nieprodukcyjna): https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/"
"## Minikube\n",
"Instalacja do nauki i eksperymentów (nieprodukcyjna): https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/"
]
},
{
@ -114,23 +128,9 @@
},
"source": [
"## Materiały\n",
"Zapoznaj się z następującymi materiałami:\n",
"1. https://kubernetes.io/pl/docs/tutorials/kubernetes-basics/create-cluster/cluster-intro/\n",
"1. https://kubernetes.io/pl/docs/tutorials/kubernetes-basics/explore/explore-intro/\n",
"2. https://kubernetes.io/pl/docs/tutorials/kubernetes-basics/expose/expose-intro/"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "8af62811",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Zadanie\n",
"Brak ;) ale patrz nowy termin zadania z zajęć \"12. Publikacja\" (07.06.2023)"
"2. https://kubernetes.io/pl/docs/tutorials/kubernetes-basics/explore/explore-intro/\n",
"3. https://kubernetes.io/pl/docs/tutorials/kubernetes-basics/expose/expose-intro/"
]
}
],

View File

@ -5,7 +5,9 @@
"id": "f7b2b9cc",
"metadata": {},
"source": [
"# Google Cloud Vertex AI"
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 19 czerwca 2024\n",
"# 15. Google Cloud Vertex AI"
]
},
{

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 2.6 KiB

After

Width:  |  Height:  |  Size: 11 KiB

BIN
img/ci/github-actions.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 9.9 KiB