2024-spring-ab-python-ads-HW-7

На Kind-кластере развернуть SeldonCore + Prometheus + Grafana. Реализовать с помощью MLServer и SeldonDeployment приложение на основе uplift-модели с endpoint'ом /predict, который по фичам клиента возвращает предсказание uplift (вероятность покупки с промо - вероятность покупки без промо). Построить в Grafana дэшборд, показывающий количество успешных реквестов во времени.

Все необходимые шаги описать в Makefile вида:

train: python train.py

build: mlserver build . -t [YOUR_CONTAINER_REGISTRY]/[IMAGE_NAME]

kind-cluster: kind create cluster --name seldon-cluster --config kind-cluster.yaml --image=kindest/node:v1.21.1

ambassador:
  ###

seldon-core:
  ###

Все необходимые yaml-файлы (например, SeldonDeployment и Podmonitor для Prometheus), а также скрин дэшборда в Graphana также должны быть в репозитории.

Критерии

1. Подготовлены модули для обучения, инференса и выполения тестовых реквестов - +2
2. В Makefile есть все необходимые шаги для сборки образа в MLServer - +2
3. В Makefile есть все необходимые шаги для деплоя необходимых компонентов (включая port forwarding) - +4
4. В Makefile есть шаг для тестовых реквестов - +1
5. Прикреплен скрин дэшборда в Grafana - +1

Скриншот из интерфейса graphana