Итоговый проект MLOps. 7 группа

Состав команды:

Игорь Ерошин (Капитан)
Олег Перевиспа
Евгений Брылин
Татьяна Меркурьева
Клим Колчин
Вадим Монахов

Описание проекта

В этом репозитории представлено приложение машинного обучения для работы с датасетом Heart Disease (Kaggle).
Приложение позволяет ввести параметры, по которым модель предскажет вероятность болезни сердца.
Параметры:

age - возраст;
sex - пол;
chest pain type - тип боли в груди;
resting blood pressure - кровяное давление в состоянии покоя;
serum cholesterol - уровень холестерина;
fasting blood sugar - уроверь глюкозы натощак;
resting electrocardiogram results - показатели электрокардиограммы в состоянии покоя;
maximum heart rate achieved - максимальный зафиксированный ритм сердцебиения;
exercise induced angina - возникает ли стенокардия при физических нагрузках;
oldpeak - депрессия показателя ST на электрокардиограмме;
ST slope - склон показателя ST в пике при физических нагрузках;
class - целевой показатель, наличие болезни сердца.

Для реализации проекта использованы такие технологии, как:

Jenkins для автоматизации сборки;
Docker для контейнеризации;
streamlit для пользовательского интерфейса;
GitHub Actions для тестов.

Установка и запуск

Проект реализован как микросервис и запускается в Docker-контейнере, поэтому для запуска потребуется Docker, с установкой которого можно ознакомиться в этой документации. Также должны быть установлены Python и pip (подробнее в документации).

Шаги по установке и запуску проекта:

Клонирование репозитория:

 git clone https://github.com/MonakhovVadim/urfu_mlops_7.git
 cd urfu_mlops_7/

Установка зависимостей:

  pip install -r requirements.txt

Сборка образа и запуск контейнера:

  docker compose up -d --build

После запуска сервис будет доступен в браузере по адресу http://localhost:8501/. Для доступа к этому адресу порт 8501 должен быть открыт.