Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
Guide to initialize a new MLOps project with standard tools (uv, git, VS Code) and best practices.
How to use
Sprawdź dostępność wymaganych narzędzi: upewnij się, że masz zainstalowany uv (uruchom
uv --version), Git (git --version) i Python w wersji stabilnej. Jeśli brakuje uv, zainstaluj je poleceniemcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh.Utwórz katalog projektu i przejdź do niego: wykonaj
mkdir <nazwa_projektu> && cd <nazwa_projektu>, zastępując<nazwa_projektu>wybraną nazwą.Zainicjuj projekt za pomocą uv: uruchom
uv init, które automatycznie tworzy plikpyproject.toml,.python-versioni podstawowy plikhello.py.Skonfiguruj metadane projektu w pliku
pyproject.toml: zaktualizuj sekcję[project]z nazwą, wersją, opisem, danymi autora i licencją. Ustawrequires-pythonna wymaganą wersję Pythona (np.>=3.11).Dodaj zależności projektu: w sekcji
dependencieswpyproject.tomlumieść wymagane pakiety dla Twojego projektu MLOps (np. pandas, scikit-learn, fastapi).Zweryfikuj konfigurację: uruchom
uv synclubuv pip install -e .aby zainstalować projekt i jego zależności w środowisku wirtualnym zarządzanym przez uv.