Mettre à disposition sur DockerHub un service de classification d'intention (NLP) dans une image docker.
Projet : Ingénierie Logicielle pour le Machine learning
Spécialité de filière : Intelligence Artificielle
Ecoles d'ingénieurs associées : ENSC et ENSEIRB
Durée : 2 mois
Utiliser pip pour installer les requirements : pip install -r requirements.txt
Démarrer un serveur jupyter : jupyter-notebook ou jupyer-lab
Pour suivre l'évolution du projet, lire les différents notebooks et les analyses qu'ils comprennent
Pour tester le service, voir api.
Contient le serveur flask, le modèle et le Dockerfile.
Le conteneur docker a été mis en ligne sur DockerHub (https://hub.docker.com/r/bnicolensc/intent_detection) et est récupérable au moyen de la commande docker pull bnicolensc/intent_detection
Pour lancer le conteneur : docker run -d -p 5000:5000 bnicolensc/intent_detection
Ensuite aller sur l'URL : http://0.0.0.0:5000/api/Phrase_à_classifier, en remplaçant Phrase_à_classifier par une phrase au choix.
Contient les données traitées et non traitées utilisées pour l'entraînement et les tests de modèles.
Contient les programmes d'entraînement, de test et de comparaison des modèles (original VS généré).
Fonctions outils nécessaires à l'exécution des notebooks.
Tests unitaires des fonctions des fichiers source.