semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mlops-validators 0.9.5
An engine to validate Machine Learning models.
License: Apache-2.0

# mlops-validators-v2

Nova versão da engine de validação Python mlops_validators, inicialmente focada em DataFrames SQL do Pyspark.

## Introdução

A mlops_validators é uma engine Python desenvolvida para validação de modelos de Machine Learning. Ela contém estruturas de dados e classes para calculos de diversas métricas. Os pacotes estão organizados da seguinte maneira: 

* [mlops_validators.tables](mlops_validators/tables/) : Classes de estruturas de dados para a construção de tabelas de frequência para validação. Tem propósito de implementar calculos de contagem, proporções e percentuais em tabelas de frequência para uma ou mais features. São estruturas de dados utilizadas nas implementações das métricas do pacote `mlops_validators.metrics`. 

* [mlops_validators.metrics](mlops_validators/metrics/) : Classes com implementações de métricas de validação, tais como, *Information Value*, *Kullback Leibler Divergence*, *Population Stability Index*, Estatística de Chi2, Estatística de *Kolmogorov Smirnov* e Teste de Proporção.

* [mlops_validators.profiles](mlops_validators/profiles/) : Classes *wrapper* de alto nível para executar calculos de diversas métricas de uma só vez.

## Requisitos

O mlops_validators foi desenvolvido usando Python e Spark. Para executar os códigos aqui presentes, recomenda-se instalar as dependências nas seguintes versões (mesmas que foram usadas para desenvolver o mlops_validators): 

```
python 3.7.9
jvm 1.8
spark-3.2.1-bin-hadoop2.7
winutils for hadoop-2.7.1
```
O Python 3.7.9 pode ser obtido [aqui](https://www.python.org/downloads/release/python-379/), o `spark-3.2.1-bin-hadoop2.7` pode ser obtido [aqui](https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.1/spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz) e a ferramenta `winutils` na versão do hadoop 2.7.1 está disponível [aqui](https://github.com/steveloughran/winutils). Extrair o spark e o winutils em uma pasta que possa ser acessada dentro de um programa Python.

## Instalação

Caso a utilização do pacote seja local, recomenda-se a utilização de um ambiente virtual. A mlops_validators está disponível para instalação via pip:

```
pip install mlops_validators
```

## Utilização

Se o spark for instalado de maneira local, é necessário adicionar as variáveis de ambiente do spark e do hadoop dentro do script ou notebook que o código for desenvolvido. Além disso, é necessário a chamada da `findspark`, biblioteca que busca o local do PySpark na máquina e executa o import (ele vem dentro do spark-3.2.1-bin-hadoop2.7). O código que executa esses passos é o seguinte (substituir nas variáveis de ambiente "HADOOP_HOME e "SPARK_HOME" os paths onde estão extraídos o winutils e o spark, respectivamente):

```python
import os
os.environ["HADOOP_HOME"] = "caminho da winutils"
os.environ["SPARK_HOME"] = "caminho do spark"
import findspark 
findspark.init()
```

## Contato
Qualquer dúvida entrar em contato com charles26f@gmail.com.