A Data Science project that uses best MLOps practices to create an API with a model to predict speech commands. Check the:
├── .dvc
│ ├── .gitignore
│ └── config
│
├── data
│ ├── .gitignore
│ ├── audio_examples.dvc
│ ├── raw.dvc
│ └── raw_sample_example.dvc
│
├── docs
│ ├── Makefile.txt
│ ├── commands.rst
│ ├── conf.py
│ ├── getting-started.rst
│ ├── index.rst
│ └── make.bat
│
├── gx
│ ├── checkpoints
│ │ └── my_checkpoint.yaml
│ ├── expectations
│ │ ├── .ge_store_backend_id
│ │ └── speech_commands_suite.json
│ ├── plugins
│ │ └── custom_data_docs
│ │ └── styles
│ │ └── data_docs_custom_styles.css
│ ├── .gitignore
│ └── great_expectations.yaml
│
├── notebooks
│ ├── audio_duration_distribution.ipynb
│ ├── get_data_sample.ipynb
│ ├── get_raw_data.ipynb
│ ├── label_distribution.ipynb
│ └── make_prediction_API.ipynb
│
├── src
│ ├── __init__.py
│ ├── app
│ │ ├── api.py
│ │ └── schemas.py
│ ├── data
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── preprocess_dataset.py
│ ├── features
│ │ └── validate.py
│ └── models
│ ├── __init__.py
│ ├── eval_model.py
│ ├── Hubert_Classifier_model.py
│ ├── predict_model.py
│ └── train_model.py
│
├── tests
│ ├── test_api.py
│ └── test_model.py
│
├── .gitignore
│
├── .pylintrc
│
├── __init__.py
│
├── dataset-card.md
│
├── dvc.lock
│
├── dvc.yaml
│
├── LICENSE
│
├── model-card.md
│
├── params.yaml
│
├── README.md
│
├── requirements.txt
│
└── setup.py
Project based on the cookiecutter data science project template. #cookiecutterdatascience