/Pipeline template/

Plantilla para /pipelines/ usando Luigi + Docker

Prerequisitos

• pyenv
• python version 3.5.2
• ag
• hub
• git flow
• docker
• docker-compose
• docker-machine

Instalando

1. Instala y ejecuta el pipeline mediante el comando

./iniciar_pipeline.sh

Este archivo ejecutará las siguientes tareas:

1. Crea maquinas con docker localmente
2. Crea un swarm utilizando esas maquinas
3. Instala las imagenes necesarias
4. Por último ejecuta el pipeline.

Para poder visualizar el resultado graficamente con Luigi es necesario iniciar un servidor de Luigi:

luigid

En localhost, podremos observar el grafo dirigido aciclico (DAG) de iris pipeline.

Los archivos resultantes de la ejecución se encontrarán en /data/

De acuerdo a las siguientes especificaciones:

Tarea 3 (Grupal)

 Our old friend: *The Magic loop*, Ahora en su presentación de /pipeline/

 1.  Vamos a partir del =iris= /dataset/ y vamos a entrenar varios modelos para predecir la variable del tipo de flor.

 2. Estos modelos *no* pueden entrenar en serie. Cada modelo entrenará  en un =Task=, con parámetros: 
   - Nombre del algoritmo
   - Hiperparámetros

 3. La salida de los =Task= debe de ser un archivo =pickle= llamado =nombre_algoritmo/nombre_algoritmo-lista-hiperparámetros.pl= 
   y un archivo =json= con la siguiente estructura:

 {
   "algoritmo": "nombre_algoritmo",
   "hiperparametros": {
       "hiperparametro_1": valor,
       "hiperparametro_1": valor,
       ...
   "path": "path_al_archivo_pickle"
   }     
  
 }

"El archivo necesario colocar iris.csv en la carpeta data (para este ejemplo ya debe estar ahí)."

Basado en el proyecto pipeline-template