!ls

#Crear la directorio en colab #Poner el nombr que se desee al directorio !mkdir dvc5

!pwd

#Cambiar de directorio import os os.chdir("/work/dvc5/dvc5")

!pwd

#Instalar dvc !pip install dvc

#Crear un repo en Github y clonar dentro del directorio !git clone https://dagshub.com/turacam2014/dvc5.git

#Verificar si git está activo !git status

#Inicializar dvc !dvc init -f

#Commit de git !git commit -m "Initialize DVC"

#Descargar los datos #Obiamente pueden provenir de cualquier fuente !dvc get https://github.com/iterative/dataset-registry \ get-started/data.xml -o data/data.xml

#Agregar los datos al seguimiento de dvc !dvc add data/data.xml

#Config de git para poder hacer !git config --global user.name "turacam2014" !git config --global user.email "turacam2014@gmail.com"

#Agregar los datos al seguimiento de git !git add data/data.xml.dvc data/.gitignore

#Commit !git commit -m "Add raw data"

#Verificar en que rama estamos !git branch

!git status

!git commit -m"your commit"

#Verificar que remoto !git remote -v

# ELIMINA EL REPO LOCAL si la sentencia anterior informa que ya existe !git remote rm origin

#Agregar el origin de Github con el token #En Agosto Github hizo cambio de politicas de seguridad !git remote add origin https://abf7fe7a1819b4dec866ee33ed91dfc0fc34a458@dagshub.com/turacam2014/dvc5.git

#Push al remoto !git push -u origin master

!git commit -m "first commit"

#Obtener código !wget https://code.dvc.org/get-started/code.zip

#Dezipear código !unzip code.zip

#Instalar requerimientos !pip install -r src/requirements.txt

!dvc remote add origin https://dagshub.com/turacam2014/dvc5.dvc !dvc remote modify origin --local auth basic !dvc remote modify origin --local user turacam2014 !dvc remote modify origin --local password e6481150a542a76906a039707d3306809aaaa8fa !dvc push -r origin

#Correr etapas de dvc !dvc run -n prepare \ -p prepare.seed,prepare.split \ -d src/prepare.py -d data/data.xml \ -o data/prepared \ python src/prepare.py data/data.xml

#Correr etapas de dvc !dvc run -n featurize \ -p featurize.max_features,featurize.ngrams \ -d src/featurization.py -d data/prepared \ -o data/features \ python src/featurization.py data/prepared data/features

#Correr etapas de dvc !dvc run -n train \ -p train.seed,train.n_est,train.min_split \ -d src/train.py -d data/features \ -o model.pkl \ python src/train.py data/features model.pkl

#Correr etapas de dvc !dvc run -n evaluate \ -d src/evaluate.py -d model.pkl -d data/features \ -M scores.json \ --plots-no-cache prc.json \ --plots-no-cache roc.json \ python src/evaluate.py model.pkl \ data/features scores.json prc.json roc.json

#Correr etapas de dvc !dvc metrics show

#Si modificamos parámetros, código fuente, etc #corremos un repro (reproducir prueba) !dvc repro

!dvc metrics diff

!pip install Cython

#Cargamos repo remoto para dvc from google.colab import drive drive.mount('/work/drive')

!ls /datasets/dvc5

# DEFINO MI REMOTO # Con este comando podemos hacer el PUSH a un repositorio externo, en este caso el drive. # Link de doc: https://dvc.org/doc/command-reference/remote/add # Link para obtener un Token de Drive: https://developers.google.com/identity/protocols/oauth2 !dvc remote add -d storage /content/drive/MyDrive/dvc5/dvcstore !git add .dvc/config !git commit -m "Configure remote storage"

!dvc push

!dvc remote add origin https://dagshub.com/turacam2014/dvc5.dvc !dvc remote modify origin --local auth basic !dvc remote modify origin --local user turacam2014 !dvc remote modify origin --local password your_token !dvc push -r origin