Merge pull request 'master' (#9) from tzietkiewicz/aitech-ium:master into master

Reviewed-on: AITech/aitech-ium#9
This commit is contained in:
Tomasz Zietkiewicz 2021-04-26 11:45:48 +02:00
commit bc1f09e0b5
8 changed files with 1507 additions and 14 deletions

View File

@ -136,7 +136,11 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [ "source": [
"## Git parameter plugin\n", "## Git parameter plugin\n",
"- https://plugins.jenkins.io/git-parameter/\n", "- https://plugins.jenkins.io/git-parameter/\n",
@ -148,7 +152,11 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [ "source": [
"## Email extension plugin\n", "## Email extension plugin\n",
"- https://plugins.jenkins.io/email-ext/\n", "- https://plugins.jenkins.io/email-ext/\n",
@ -169,13 +177,13 @@
} }
}, },
"source": [ "source": [
"## Zadanie 1 [8 pkt]\n", "## Zadanie 1 [5 pkt] (termin: 2 V 2021)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-training\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. [2pkt]\n", " Projekt ten powinien przeprowadzać trenowanie modelu korzystając z kodu przygotowanego na poprzednich zajęciach. Trenowanie powinno odbywać się wewnątrz kontenera docker. [1 pkt]\n",
"2. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym budowaniu projektu s123456-create-dataset i kopiować z niego zbiór danych [1pkt]\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 [1pkt]\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) [2pkt]\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. [8pkt]" "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]"
] ]
}, },
{ {
@ -186,24 +194,24 @@
} }
}, },
"source": [ "source": [
"## Zadanie 2 [18pkt]\n", "## Zadanie 2 [15 pkt] (termin: 2 V 2021)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-evaluation.\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 trenującego [1pkt]\n", " Projekt ten będzie przeprowadzał ewaluację modelu stworzonego w s123456-training na danych ze zbioru trenującego [1pkt]\n",
"2. Ewaluacja polega na 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), zapisaniu metryk(i( do pliku i zarchiwizowaniu go [4 pkt]\n", "2. Ewaluacja polega na 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), zapisaniu metryk(i( do pliku i zarchiwizowaniu go [3 pkt]\n",
"3. W celu śledzenia zmian wartości metryk, zapisuj wartości kumulatywnie w jednym pliku. Żeby to osiągnąć można: \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", " - 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) [3 pkt]\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). [3 pkt]\n", "4. Mając skumulowane wartości metryk z wszystkich dotychczasowych buildów, stwórz wykres: na osi X numer builda, na osi Y wartość metryk(i). [3 pkt]\n",
" Możesz w tym celu użyć:\n", " Możesz w tym celu użyć:\n",
" - pluginu [plot](https://plugins.jenkins.io/plot)\n", " - pluginu [plot](https://plugins.jenkins.io/plot)\n",
" - [Matplotlib](https://matplotlib.org/) - biblioteka pythonowa - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n", " - [Matplotlib](https://matplotlib.org/) - biblioteka pythonowa - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n",
" - [Gnuplot](http://www.gnuplot.info/) - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n", " - [Gnuplot](http://www.gnuplot.info/) - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n",
"5. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym trenowaniu i kopiować model z artefaktów [1pkt]\n", "5. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym trenowaniu (s123456-training) i kopiować model z artefaktów. Zauważ, że żeby odpalony projekt (s123456-evaluation) skopiował artefakty z odpowiedniego brancha (tego, który go odpalił), projekt s123456-evaluation musi być wywołany przez s123456-training z odpowiednią wartością parametru branch (patrz punkt 7.) [2pkt]\n",
"6. Dane testujące powinny być skopiowane z projektu s123456-create-dataset [1pkt]\n", "6. Dane testujące powinny być skopiowane z projektu s123456-create-dataset [1pkt]\n",
"7. Dodaj parametry umożliwiające wybór:\n", "7. Dodaj parametry umożliwiające wybór:\n",
" - gałęzi (branch) projektu s123456-training z której ma być skopiowany model. Można by tutaj użyć prostego parametru typu String, ale użyh łatwiejszego (w użytkowaniu) parametru typu \"Git parameter\" (patrz wyżej)[2pkt]\n", " - gałęzi (branch) projektu s123456-training z której ma być skopiowany model. Można by tutaj użyć prostego parametru typu String, ale użyj łatwiejszego (w użytkowaniu) parametru typu \"Git parameter\" (patrz wyżej)[1 pkt]\n",
" - numeru builda projektu s123456-training (\"Build selector for Copy artifact\", patrz zajęcia 3.) [1pkt]\n", " - numeru builda projektu s123456-training (\"Build selector for Copy artifact\", patrz zajęcia 3.) [1pkt]\n",
"8. Ewaluacja modelu potrafi zająć dużo czasu. Sprawdzanie co 10 minut, czy już się zakończyła, to zły pomysł. Dodaj powiadomienie o zakończonej ewaluacji zawierające status builda oraz wynik ewaluacji (wartość obliczonej metryki) [2pkt]" "8. Ewaluacja modelu potrafi zająć dużo czasu. Sprawdzanie co 10 minut, czy już się zakończyła, to zły pomysł. Dodaj powiadomienie o zakończonej ewaluacji zawierające status builda oraz wynik ewaluacji (wartość obliczonej metryki) [1 pkt]"
] ]
} }
], ],

1442
IUM_07.Sacred.ipynb Normal file

File diff suppressed because it is too large Load Diff

4
IUM_07/config.json Normal file
View File

@ -0,0 +1,4 @@
{
"recipient": "samotności",
"greeting": "Żegnaj"
}

19
IUM_07/file_observer.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,19 @@
from sacred.observers import FileStorageObserver
from sacred import Experiment
ex = Experiment("file_observer")
ex.observers.append(FileStorageObserver('my_runs'))
@ex.config
def my_config():
recipient = "Świecie"
greeting = "Witaj"
@ex.capture
def prepare_message(recipient, greeting):
return "{0} {1}!".format(greeting, recipient)
@ex.automain
def my_main(recipient, greeting):
print(prepare_message()) ## Nie musimy przekazywać wartości

BIN
IUM_07/metrics.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 77 KiB

BIN
IUM_07/omniboard.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 107 KiB

7
IUM_07/sacred_hello.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,7 @@
from sacred import Experiment
ex = Experiment()
@ex.automain
def my_main():
print('Witaj świecie!')

13
IUM_07/sacred_scopes.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,13 @@
from sacred import Experiment
ex = Experiment()
@ex.config
def my_config():
recipient = "Świecie"
greeting = "Witaj"
message = "{0} {1}!".format(greeting, recipient)
@ex.automain
def my_main(message):
print(message)