DVC_Python_Biella

Questo repository vuole essere un tutorial sul primo setup e utilizzo del tool Data Version Control.

Inizializzazione DVC e configurazione remote

Una volta installati i requirements inizializzare DVC utilizzando il comando

dvc init

Per aggiungere un remote (ad esempio cloud su S3) utilizzare il seguente comando

dvc remote add -d myremote s3://<bucket>/<key>

Dove s3:// rappresenta l'indirizzo del bucket da usare come remote (si da per scontato che le autorizzazioni siano state fornite separatamente).

L'inizializzazione crea una cartella da aggiungere al repository (contenente eventuali configurazioni remote effettuate nel passaggio precedente)

git add .dvc/config .dvc/.gitignore .dvcignore
git commit -m "prima inizializzazione DVC"
git push

Aggiunta primo dataset

Per aggiungere un dataset al repository DVC occorre prima rimuovere il dato stesso dal repo git utilizzando il comando:

git rm data/raw_data.csv 
git commit -m "rimozione dato da git"
git push

Seguito da:

dvc add data/raw_data.csv

Il comando crea un file raw_data.csv.dvc da aggiungere al repo git in sostituzione al file originale

git add data/raw_data.csv.dvc
git commit -m "aggiunto primo dato su DVC"
git push

Creazione di una pipeline machine learning con DVC

Per creare una pipeline DVC creare il file dvc.yaml all'interno della directory principale del repo e copiare il seguente contenuto

stages:
  prepare:
    cmd: python3 data/data_preparation.py
    deps:
    - data/data_preparation.py
    - data/raw_data.csv
    params:
    - prepare.test_size
    - prepare.undersampling
    - prepare.val_size
    outs:
    - holdout.csv
    - train.csv
    - val.csv
  train:
    cmd: python3 model/model_training.py
    deps:
    - model/model_training.py
    - train.csv
    - val.csv
    params:
    - train.criterion
    - train.max_depth
    - train.min_sample_leaf
    - train.n_estimators
    outs:
    - metrics.json
    - model.pkl
  test:
    cmd: python3 -m pytest
    deps:
    - model.pkl    
    - holdout.csv
    - test/test_data_and_model.py
    metrics:
    - rocauc.json:
        cache: true
    outs:
    - prc.json

plots:
  - Precision-Recall:
      template: simple
      x: recall
      y:
        prc.json: precision

La pipeline potra' essere riprodotta utilizzando il comando

dvc repro

Le metriche e i plot possono essere collezionati utilizzando i seguenti comandi

dvc metrics show
dvc plots show

Creazione di una GitHub Action

Per creare una GitHub action che faccia girare la pipeline ad ogni push sul repository, creare il seguente file (DVC.yaml) all'interno della cartella .github/workflows

name: DVC  

on: [push]

jobs:
  dvc_repro:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
        - name: Checkout
          uses: actions/checkout@v2

        - name: Configure AWS credentials
          uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v1
          with:
            aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
            aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
            aws-region: eu-central-1

        - name: Install dependencies
          run: |
            python -m pip install --upgrade pip
            pip install -r requirements.txt
            pip install -e .
        - name: DVC
          run: |
            dvc pull
            dvc repro

N.B. Nel file sono specificati i secrets contenenti le credenziali di accesso S3 da aggiungere a livello di repository.