欢迎回来的人!
这篇博文是关于我在Jenkins中的编码阶段2必威国际有限公司机器学习插件本届GSoC 2020。在顺利通过第一阶段的评估和演示后，我们团队开始面对第二阶段的挑战。
总结
编写文档和修复许多错误很好地利用了这一阶段的编码。由于连接到IPython内核的主要特性是在阶段1中完成的，所以我们能够专注于修复小/大错误并为用户编写文档。根据必威国际有限公司詹金斯- 62927Docker代理是为了方便用户而构建的，无需担心python中的插件依赖关系。在弃用Python 2的过程中，我们移植了我们的插件来支持Python 3。我们已经在Conda, venv和Windows环境中测试了我们的插件。机器学习插件已经成功通过端到端测试。对于进一步的讨论/分析，我们需要代码编辑器的特性，因为我们已经做了一个简单的编辑器，它可能在未来的其他方式中有用。公关# 35
机器学习插件的主要功能
运行Jupyter notebook， (Zeppelin) JSON和Python文件
直接运行Python代码
将木星笔记本转换为Python和JSON
配置IPython内核属性
支持在代理上执行笔记本/Python
支持Windows和Linux
未来的改进
使用JupyterRestClient
支持多语言内核
注:在GSoC期间没有对未来改进的承诺
码头工人代理
下面的Dockerfile可以用来构建Docker容器，作为机器学习插件的代理。这个docker代理可以用来运行笔记本或python脚本。
从詹金斯/必威国际有限公司代理:最新维护者Loghi < loghijiaha@gmail.com >用户root运行apt更新& & apt安装——no-install-recommends python3 - y \ python3-pip \ & & rm射频/var/lib/apt/lists/*副本让/让运行pip3安装升级pip安装setuptools & & \ pip3 - no-cache-dir - r /让& & \ ln科幻/usr/bin/python3 /usr/bin/python && \ ln -sf /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip必威国际有限公司移植到Python 3
正如在上次会议中讨论的那样，我们得出的结论是，该插件应该支持Python 3，因为Python 2.7+从2020年初就已经弃用了。docker代理的Pull请求也应该被移植到Python 3支持中。
木星Rest客户端API
Jupyter Notebook服务器API似乎也可以用来运行笔记本电脑和代码。有3个api实现被合并到主程序中。但我们必须专注于设计文件中提出的内容，并完成所有必须的问题/作品。jupiter REST客户机留给以后实现。这也是社区为插件做出贡献的一个很好的开始。
R支持作为未来的改进
这是我们试图提供的知识一瞥，这个插件可以在未来扩展为多语言支持。有一个结论，应该使用脚本文件的扩展名动态地选择内核(比如eval_model.rb或train_model.r)，而不是为每个内核编写相同的代码。
文档和端到端测试
在存储库中发布了解释良好的文档。手册中有一个指导教程，介绍如何从代理中的git repo中检出一个笔记本文档页面。导师帮助在Linux和Windows上测试我们的插件。
实验版本安装
启用实验更新中心
搜索
机器学习插件然后在旁边的方框上打勾。点击
安装没有重启
该插件现在应该安装在您的系统上。
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Loghi Perinpanayagam
斯里兰卡Moratuwa大学计算机科学与工程专业学生。他被选为GSoC 2020数据科学的机器学习插件，用于Jenkins项目。必威国际有限公司对开源项目非常感兴趣并有贡献。 |