IEXE Tec - Maestría en Ciencia de Datos

Código fuente para crear proyecto de la materia Productos de Datos

Instalación

1. Descarga este repositorio:

   $ git clone https://github.com/IEXE-Tec/productos-de-datos.git
   $ cd productos-de-datos

2. Crea un ambiente autocontenido:

   Linux / Mac:

   $ python3 -m venv ~/entornos/productos_de_datos
   $ source ~/entornos/productos_de_datos/bin/activate
   $ pip install -r requirements.txt

   Puedes usar un directorio distinto a ~/entornos. Sólo recuerda usarlo para activar el entorno virtual, u omite este directorio para crear el ambiente en el directorio donde te encuentras.

   Windows:

   $ python3 -m venv <ruta a al directorio de ambientes>\entornos\productos_de_datos
   $ <ruta a al directorio de ambientes>\entornos\productos_de_datos\bin\activate.bat
   $ pip install -r requirements.txt

   Donde <ruta a al directorio de ambientes> es el directorio donde se va a crear el ambiente virtual, puedes usar otro directorio u omitirlo para crear el entorno en el directorio en el que te encuentras

3. Ubícate en alguna de las versiones dedicadas a cada entregable:

   $ git checkout entregable_n

   Donde entregable_n es el número de entregable:

   • entregable_2 contiene los archivos para integrar tu modelo predictivo
   • entregable_3 contiene los archivos para procesar solicitudes POST al modelo
   • entregable_4 contiene los archivos para procesar solicitudes GET del histórico de predicciones
   • entregable_5 contiene los archivos para actualizar una predicción mediante PUT
   • entregable_6 contiene los archivos para integrar un dashboard simple

Ejecución

1. Exporta la variable de entorno FLASK_APP:

   Windows:

   $ set FLASK_APP=model_api.py

   Linux / Mac:

   $ export FLASK_APP=model_api.py

2. Inicia el servidor de pruebas de Flask:

   $ flask run

   La salida de este comando debe ser algo así:

   * Serving Flask app "model_api.py" (lazy loading)
   * Environment: development
   * Debug mode: on
   * Restarting with stat
   * Debugger is active!
   * Debugger PIN: 216-201-467
   * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
   

3. Abre un navegador en http://127.0.0.1:5000/.

   Si usas Cloud9 debes de abrir el firewall de AWS. Consulta los manuales de la clase para saber cómo.

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Finalmente, lee con cuidado los comentarios del código fuente para modificar cada entrega.