Descrição geral do projeto ML Deployment

Este projeto visa realizar a implantação de um modelo de ML em produção, ou seja, em um servidor dedicado que poderá responder solicitações de usuários na internet por meio de um web browser.

Passos para a criação e execução deste projeto

Criar um ambiente virtual

python3 -m venv venv

Ativar o ambiente virtual

source venv/bin/activate

Instalar o Streamlit

pip install streamlit

Testar o Streamlit

streamlit hello

ou

python -m streamlit hello

Rodar o App

streamlit run app.py

Salvar e carregar as libs dentro do ambiente virtual

Salvar as libs

pip freeze > requirements.txt

Instalar todas as libs

pip install -r requirements.txt

Configurar AWS

sudo apt update

sudo apt-get update

sudo apt upgrade -y

sudo apt install python3-pip

sudo apt install python3.10-venv

Para deixar o sistema rodando, usar screen (console virtual)

https://www.gnu.org/software/screen/manual/screen.html

screen -S streamlit_session

Para sair do console virtual

ctrl+a d

Para entrar novamente no console virtual

screen -r streamlit_session

Para visualizar os consoles virtuais rodando

screen -ls

Para matar o console virtual

screen -X -S streamlit_session quit