add new jenkinsfile with training
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643e52a372
@ -1,58 +1,48 @@
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pipeline {
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pipeline {
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parameters {
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agent any
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string(
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parameters{
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defaultValue: '64',
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string(
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description: 'Batch size used in gradient',
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defaultValue: '300',
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name: 'BATCHSIZE',
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description: 'EPOCHS',
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trim: true
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)
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string(
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defaultValue: '5',
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description: 'Number of iterations',
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name: 'EPOCHS',
|
name: 'EPOCHS',
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trim: true
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trim: false
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)
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)
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gitParameter branchFilter: 'origin/(.*)', defaultValue: 'main', name: 'BRANCH', type: 'PT_BRANCH'
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buildSelector(
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defaultSelector: lastSuccessful(),
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description: 'Which build to use for copying artifacts',
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name: 'BUILD_SELECTOR'
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)
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}
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}
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agent {
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docker {
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image 's444439-create-dataset'
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}
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}
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stages {
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stages {
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stage('Train model') {
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stage('Clear_Before') {
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steps {
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steps {
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sh "python neutral_network.py -e ${params.EPOCHS} -b ${params.BATCHSIZE}"
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sh 'rm -rf *'
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}
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}
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stage('Clone') {
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steps {
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sh 'git clone https://git.wmi.amu.edu.pl/s444439/ium_z444439'
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}
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}
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stage('copy_artifacts') {
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steps {
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copyArtifacts(projectName: 'z-s444439-create-dataset', fingerprintArtifacts: true)
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}
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}
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stage('Docker') {
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agent {
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dockerfile {
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filename 'Dockerfile'
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dir 'ium_z444439'
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reuseNode true
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}
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}
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}
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}
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}
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steps {
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sh 'python ./ium_z444439/train.py'
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environment {
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archiveArtifacts 'model/'
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NOTIFICATION_ADDRESS = 'e19191c5.uam.onmicrosoft.com@emea.teams.ms'
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archiveArtifacts 'X_test.csv'
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}
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archiveArtifacts 'Y_test.csv'
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}
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post {
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}
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success {
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stage('Clear_After') {
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emailext body: 'SUCCESS', subject: "${env.JOB_NAME}", to: "${env.NOTIFICATION_ADDRESS}"
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steps {
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||||||
}
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sh 'rm -rf *'
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||||||
|
}
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failure {
|
}
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emailext body: 'FAILURE', subject: "${env.JOB_NAME}", to: "${env.NOTIFICATION_ADDRESS}"
|
}
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}
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unstable {
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emailext body: 'UNSTABLE', subject: "${env.JOB_NAME}", to: "${env.NOTIFICATION_ADDRESS}"
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}
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||||||
changed {
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emailext body: 'CHANGED', subject: "${env.JOB_NAME}", to: "${env.NOTIFICATION_ADDRESS}"
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}
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}
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}
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