Steppy 开源项目指南

Steppy 开源项目指南

steppyLightweight, Python library for fast and reproducible experimentation :microscope:项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/steppy

项目概述

Steppy 是一个基于 Python 的机器学习工作流程管理库，它旨在简化复杂模型训练和数据处理过程的组织与执行。通过此框架，开发者能够以模块化的方式构建实验，使得复现性和维护性得到显著提高。本教程将引导您了解 Steppy 的核心组成部分，包括其目录结构、启动文件以及配置文件的使用。

1. 项目目录结构及介绍

Steppy 的标准目录结构设计是为了保持清晰和可扩展性。以下是一个典型的 Steppy 项目布局示例：

steppy-project/
│  
├── steppy                  # 核心库代码，如果这是一个自制且包含了自定义Transformer的地方
│   ├── __init__.py
│   └── ...                 # 可能包括多个自定义Transformer类
│
├── workflows               # 工作流定义，每个.yml文件代表一个不同的工作流配置
│   ├── workflow1.yml
│   └── workflow2.yml
│
├── pipelines               # 管道定义，特定的数据流或模型训练过程定义文件
│   ├── pipeline1.py
│   └── pipeline2.py
│
├── config                  # 配置文件夹，包含各种环境或运行时配置
│   ├── settings.py
│   └── credentials.json
│
├── data                    # 数据存储区域，可以是原始数据或中间结果
│
├── notebooks                # Jupyter Notebooks，用于数据分析或快速验证
│
└── main.py                 # 项目入口点，通常用来加载配置，初始化工作流并执行

• steppy: 包含项目特有扩展组件，如自定义的Transformer。
• workflows: 存放工作流配置文件，定义了数据处理和模型训练步骤的序列。
• pipelines: 包含Python脚本，定义具体的处理管道逻辑。
• config: 保存项目配置，包括但不限于环境设置和敏感信息。
• data: 用户数据存放位置。
• notebooks: 进行探索性数据分析或快速开发调试的空间。
• main.py: 应用程序的入口，负责实例化管道和工作流，开始执行流程。

2. 项目启动文件介绍

main.py 是 Steppy 项目的启动点，示例如下：

from steppy.pipeline import load_pipeline
from steppy.workflow import load_workflow

# 加载配置文件
from config.settings import *

# 加载定义好的管道
pipeline = load_pipeline('pipeline_name', pipeline_module='pipelines.pipeline1')

# 加载工作流配置
workflow = load_workflow('workflow_name', 'workflows.workflow1.yml')

# 执行工作流
result = pipeline.run(workflow)

该文件负责加载必要的配置、管道定义以及工作流配置，并执行整个工作流程。用户需要根据实际项目需求调整上述代码中的名称和路径。

3. 项目的配置文件介绍

settings.py 示例

在 config/settings.py 中，你可以定义全局变量或配置项，例如数据库连接字符串、日志级别等：

LOG_LEVEL = 'DEBUG'
DATABASE_URL = 'sqlite:///example.db'

workflow.yml 示例

工作流配置文件（例如 workflows/workflow1.yml）定义了处理步骤及其顺序：

version: "1"
steps:
  - name: "load_data"
    transformer: "mypipeline.load_data"
    
  - name: "preprocess"
    transformer: "mypipeline.preprocess"
    dependencies:
      - "load_data"
      
  - name: "train_model"
    transformer: "mypipeline.train_model"
    dependencies:
      - "preprocess"

此处，每一步都指定了一个Transformer（处理单元），以及它们之间的依赖关系。

---

以上即为 Steppy 项目的基本结构与关键组件介绍。理解这些部分有助于快速上手并高效利用此框架进行机器学习项目开发。

steppyLightweight, Python library for fast and reproducible experimentation :microscope:项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/steppy