forked from AITech/aitech-ium
Rozszerzono opis zadania 2.
This commit is contained in:
parent
a96649e393
commit
72e50d9fb6
@ -177,7 +177,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Zadanie 1 [5 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. [1 pkt]\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 [1 pkt]\n",
|
"2. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym budowaniu projektu s123456-create-dataset i kopiować z niego zbiór danych [1 pkt]\n",
|
||||||
@ -194,7 +194,7 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"## Zadanie 2 [15 pkt]\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 [3 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",
|
||||||
@ -206,10 +206,10 @@
|
|||||||
" - 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)[2 pkt]\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) [1 pkt]"
|
"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]"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user