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"""
Pipeline principal d'entraînement du modèle Employee Turnover.
Ce script enchaîne:
1. Chargement et préprocessing des données
2. Entraînement du modèle XGBoost avec RandomizedSearchCV et SMOTE
3. Logging des résultats dans MLflow (params, metrics, artifacts, model)
4. Sauvegarde des encoders et scaler pour utilisation future
Usage:
python main.py
Le modèle et les artifacts sont enregistrés dans MLflow pour:
- Suivi des expérimentations
- Reproductibilité
Déploiement via Model Registry
"""
from pathlib import Path
import joblib
import mlflow
import mlflow.sklearn
from ml_model.preprocess import preprocess_data
from ml_model.train_model import train_model
def main():
"""Pipeline principal d'entraînement."""
print("=" * 80)
print("🚀 PIPELINE D'ENTRAÎNEMENT - Employee Turnover Prediction")
print("=" * 80)
print()
# Configuration MLflow
mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
mlflow.set_experiment("Employee_Turnover_Training")
print("📊 Configuration MLflow:")
print(f" Tracking URI: {mlflow.get_tracking_uri()}")
print(" Experiment: Employee_Turnover_Training")
print()
# Chemins des données
data_paths = {
"sondage_path": "data/extrait_sondage.csv",
"eval_path": "data/extrait_eval.csv",
"sirh_path": "data/extrait_sirh.csv",
}
# Vérifier que les fichiers existent
for name, path in data_paths.items():
if not Path(path).exists():
raise FileNotFoundError(f"❌ Fichier manquant: {path}")
print("✅ Fichiers de données trouvés")
print()
# ========================================================================
# ÉTAPE 1 : Préprocessing
# ========================================================================
print("1️⃣ PRÉPROCESSING")
print("-" * 80)
X, y, scaler, onehot_encoder, ordinal_encoder = preprocess_data(data_paths)
print(f" Forme X: {X.shape}")
print(f" Forme y: {y.shape}")
print(f" Classes: {y.value_counts().to_dict()}")
print(f" Ratio déséquilibre: {(y == 0).sum() / (y == 1).sum():.2f}:1")
print()
# ========================================================================
# ÉTAPE 2 : Entraînement avec MLflow tracking
# ========================================================================
print("2️⃣ ENTRAÎNEMENT")
print("-" * 80)
# Entraînement (déjà avec MLflow tracking dans train_model.py)
model, best_params, cv_f1 = train_model(X, y)
print(" ✅ Modèle entraîné")
print(f" 🏆 Meilleur F1 CV: {cv_f1:.4f}")
print()
# Récupérer le run actif pour sauvegarder les artifacts
active_run = mlflow.active_run()
if active_run is None:
# Si train_model a fermé le run, on en ouvre un nouveau
active_run = mlflow.start_run()
run_id = active_run.info.run_id
should_end_run = True
else:
run_id = active_run.info.run_id
should_end_run = False
# Log des infos dataset
mlflow.log_param("n_samples", len(X))
mlflow.log_param("n_features", X.shape[1])
mlflow.log_param("class_ratio", f"{(y == 0).sum()}:{(y == 1).sum()}")
# ========================================================================
# ÉTAPE 3 : Sauvegarde des artifacts (encoders, scaler)
# ========================================================================
print("3️⃣ SAUVEGARDE DES ARTIFACTS")
print("-" * 80)
# Créer dossier temporaire pour artifacts
artifacts_dir = Path("artifacts_temp")
artifacts_dir.mkdir(exist_ok=True)
# Sauvegarder scaler
scaler_path = artifacts_dir / "scaler.joblib"
joblib.dump(scaler, scaler_path)
mlflow.log_artifact(str(scaler_path), artifact_path="preprocessing")
print(" ✅ Scaler sauvegardé")
# Sauvegarder encoders (onehot et ordinal)
onehot_path = artifacts_dir / "onehot_encoder.joblib"
joblib.dump(onehot_encoder, onehot_path)
mlflow.log_artifact(str(onehot_path), artifact_path="preprocessing")
ordinal_path = artifacts_dir / "ordinal_encoder.joblib"
joblib.dump(ordinal_encoder, ordinal_path)
mlflow.log_artifact(str(ordinal_path), artifact_path="preprocessing")
print(" ✅ Encoders sauvegardés (OneHot + Ordinal)")
# Log git commit si disponible
try:
import subprocess
git_commit = (
subprocess.check_output(["git", "rev-parse", "HEAD"])
.strip()
.decode("utf-8")
)
mlflow.set_tag("git_commit", git_commit[:8])
print(f" ✅ Git commit: {git_commit[:8]}")
except Exception:
pass
# Nettoyer artifacts temporaires
scaler_path.unlink()
onehot_path.unlink()
ordinal_path.unlink()
artifacts_dir.rmdir()
print()
# Fermer le run si on l'a ouvert
if should_end_run:
mlflow.end_run()
# ========================================================================
# RÉSUMÉ
# ========================================================================
print("=" * 80)
print("✅ ENTRAÎNEMENT TERMINÉ")
print("=" * 80)
print()
print(f"📊 Run ID: {run_id}")
print(f"🎯 F1 Score (CV): {cv_f1:.4f}")
print("📦 Artifacts sauvegardés dans MLflow")
print()
print("🌐 Pour visualiser les résultats:")
print(" ./scripts/start_mlflow.sh")
print(" ou: mlflow ui --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db")
print()
print("📝 Pour charger le modèle:")
print(f" model = mlflow.sklearn.load_model('runs:/{run_id}/model')")
print()
if __name__ == "__main__":
main()
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