fincubator_hacksai

Структура проекта

├─ configs/
├─ data/
├─ models/
├─ objects/
│  └─ encoders/
├─ results/
└─ src
   ├─ app
   │  ├─ server.py
   │  └─ templates
   │     └─ index.html
   ├─ notebooks
   │  ├─ baseline.ipynb
   │  └─ eda.ipynb
   └─ utils
      ├─ model.py
      ├─ predict.py
      └─ transforms.py

• src/app/ - микросервис
• src/notebooks - .ipynb ноутбуки с экспериментами
• src/utils/:
  • model.py - модуль для обучения модели
  • predict.py - модуль для инференса
  • transforms.py - вспомогательные трансформации данных

Установка библиотек

python3 -m pip install -r requirements.txt

Подзадача 1

Локальный деплой

Запуск сервиса на локальном хосте

Реализован REST-API сервис на flask, запуск сервиса:

python3 -m src.app.server

Сервис доступен по адресу http://127.0.0.1:5000

Интерфейс сервиса для определения типа переклассификации

UI интерфейс позволяет пользователю загружать .csv файл для определения типа переклассификации:

После загрузки файла и клика "Получить результат переклассификации" начинает скачиваться файл с полями "id", "Тип переклассификации", "Тип финального запроса". Пример .csv файла находится в папке data/csv/test.csv

API

Сервису также можно отправить .json файл с информацией о запросе:

curl localhost:5000/predict_json -H 'Content-Type: application/json' -d @/path/to/filename.json

В ответ сервис отправляет .json с результатами определения типа переклассификации. Пример .json файла находится в папке data/json/test.json:

{
    "id":14803,
    "Содержание":"Заявка на предоставление и отзыв прав доступа к ресурсам",
    "Сервис":"Сервис41",
    "Приоритет":"3-Низкий",
    "Статус":"Закрыт",
    "Функциональная группа":"ФГ13",
    "Крайний срок":"2018-02-22 07:51",
    "Дата обращения":"2018-02-16 13:11",
    "Тип обращения на момент подачи":"Запрос",
    "Тип обращения итоговый":null,
    "Решение             ":"Работы по обращению выполнены",
    "Тип переклассификации":null,
    "Дата восстановления":"2018-02-18 04:32",
    "Дата закрытия обращения":"2018-02-25 07:56",
    "Критичность":"4-Нет",
    "Влияние":"4-Нет влияния",
    "Система":"Система43",
    "Место":"Место38"
}

Автономная работа

Получение результата возможно непосредственно с использование командной строки:

python3 -m src.utils.predict /path/to/filename.<csv|json>

Результат сохраняется в папку results/<csv|json>/filename.<csv|json>