Papermill es una herramienta de código abierto que permite a los usuarios parametrizar, ejecutar y analizar cuadernos Jupyter. Esta herramienta se ha convertido en una herramienta indispensable para aquellos que desean automatizar el proceso de análisis en diferentes conjuntos de datos, así como la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático en producción.
Instalación y uso básico
La instalación de Papermill es relativamente sencilla. Para instalarlo, simplemente hay que descargar el paquete desde PyPI o GitHub, luego instalarlo con pip o conda. Una vez instalado, Papermill puede ser utilizado directamente desde la línea de comandos o desde un script Python.
Una vez instalado, Papermill puede ser utilizado para parametrizar y ejecutar notebooks Jupyter. Esto significa que los usuarios pueden pasar parámetros a sus notebooks para controlarlos sin tener que editarlos manualmente. Esto hace que sea mucho más fácil realizar pruebas con diferentes conjuntos de parámetros sin tener que volver a escribir todo el código.
Generación de informes visuales regulares
Papermill también puede ser utilizado para generar informes visuales regulares. Esto significa que los usuarios pueden programar sus notebooks para generar informes periódicamente sobre un determinado tema. Por ejemplo, si un usuario quiere ver gráficamente cómo evoluciona su modelo ML con el tiempo, pueden programar su notebook para generar un informe semanal con los resultados del modelo.
Ejecución de algoritmos ML en producción
Además del uso básico y la generación de informes visuales regulares, Papermill también se puede utilizar para ejecutar algoritmos ML en producción.
Por ejemplo, si un usuario tiene un modelo entrenado previamente y quiere hacer predicciones con él, pueden programar su notebook para recibir nuevos datos y devolver las predicciones correspondientes. Estas predicciones se pueden guardar en archivos localmente o subirlas a Amazon S3 o al cloud.
Otros usos interesantes
Además del uso básico y la generación de informes visuales regulares, Papermill ofrece otros usos interesantes.
Por ejemplo, los usuarios también pueden configurarlas para ejecutarse como funciones (por ejemplo, comenzando cuando reciben nuevos datos) o incluso subir el resultado a Amazon S3 o al cloud. Estas características permiten a los usuarios automatizar completamente sus flujos de trabajo relacionados con IA sin necesidad de escribir código adicional.
Más información https://papermill.readthedocs.io/en/latest/
