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> 📘 데이터셋 생성에 관한 자세한 내용은 [공식 문서](https://docs.live.mrxrunway.ai/Guide/ml_development/datasets/dataset-runway/)를 참고하세요.
36
+
35
37
1. Runway 프로젝트 메뉴에서 데이터셋 페이지로 이동합니다.
36
-
2. 데이터셋 페이지에서 신규 데이터셋을 생성합니다.
37
-
3. 데이터셋 페이지의 우측 상단 `Create Dataset`을 클릭합니다.
38
-
4. Local file을 클릭합니다.
39
-
5. 저장하는 데이터셋의 이름과 설명을 입력합니다.
40
-
6. 데이터셋으로 생성할 파일을 파일 탐색기로 선택하거나, Drag&Drop으로 입력합니다.
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-
7.`Create`를 클릭합니다.
38
+
2. 데이터 세트 메뉴에서 데이터 세트 생성 메뉴에 진입합니다.
39
+
- 좌측 데이터 세트 목록 상단 `+` 버튼을 클릭합니다.
40
+
- 초기 화면에서 `Create` 버튼을 클릭합니다.
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+
3. 다이얼로그에서 생성할 데이터 세트의 이름을 입력 후 `Create` 버튼을 클릭합니다.
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+
43
+
### 데이터 세트 버전 생성하기
44
+
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+
1.`Versions 섹션`에서 `Create version` 버튼을 클릭합니다.
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+
2. 다이얼로그에서 `Local file`을 선택합니다.
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+
3. 저장하는 데이터셋의 이름과 설명을 입력합니다.
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+
4. 데이터셋으로 생성할 파일을 파일 탐색기로 선택하거나, Drag&Drop으로 입력합니다.
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+
5.`Create`를 클릭합니다.
42
50
43
51
## Link
44
52
@@ -53,11 +61,13 @@ Runway에 포함된 Link를 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를
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#### 데이터 불러오기
55
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-
> 📘 데이터 세트 불러오는 방법에 대한 구체적인 가이드는 **[데이터 세트 가져오기](https://docs.mrxrunway.ai/docs/데이터-세트-가져오기)** 가이드 에서 확인할 수 있습니다.
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-
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-
1. Runway 코드 스니펫 메뉴의 **import dataset**을 이용해 프로젝트에 등록되어 있는 데이터셋 목록을 불러옵니다.
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-
2. 생성한 데이터셋을 선택해서 코드를 생성합니다.
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+
> 📘 데이터 세트 불러오는 방법에 대한 구체적인 가이드는 **[데이터 세트 가져오기](https://docs.live.mrxrunway.ai/Guide/ml_development/dev_instances/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EC%84%B8%ED%8A%B8_%EA%B0%80%EC%A0%B8%EC%98%A4%EA%B8%B0/)** 가이드 에서 확인할 수 있습니다.
60
65
66
+
1. 노트북 셀 상단의 **Add Runway Snippet** 버튼을 클릭합니다.
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+
2. **Import Dataset** 를 선택합니다.
68
+
3. 사용할 데이터 세트의 버전을 선택하고 **Save** 버튼을 클릭합니다.
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+
4. 버튼 클릭 시 노트북 셀 내 선택한 데이터 세트 내 파일 목록을 조회할 수 있는 스니펫이 작성되며, 해당 데이터 세트 경로를 값으로 갖는 데이터 세트 파라미터가 추가됩니다.
70
+
5. 데이터 세트를 불러오고자 하는 노트북 셀에서 등록된 데이터 세트 파라미터의 이름을 입력하여 작업에 활용합니다.
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71
```python
62
72
import os
63
73
import pandas as pd
@@ -78,16 +88,15 @@ Runway에 포함된 Link를 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를
78
88
#### 데이터 전처리
79
89
80
90
1. 데이터 세트에 포함된 결측치 값을 제거하고, 학습 특성 데이터 세트와 목표 특성 데이터 세트를 분리합니다.
81
-
82
91
```python
83
-
## Drop NA data in dataset
84
-
data_clean= df.dropna()
92
+
# Drop NA data in dataset
93
+
data_clean= df.dropna()
85
94
86
-
## Select Predictor columns
87
-
X = df[['cylinders', 'displacement', 'weight', 'acceleration', "origin"]]
95
+
# Select Predictor columns
96
+
X = df[["cylinders", "displacement", "weight", "acceleration", "origin"]]
88
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89
-
## Select target column
90
-
y = df['mpg']
98
+
# Select target column
99
+
y = df["mpg"]
91
100
```
92
101
93
102
2. 데이터셋을 학습용 데이터셋과 테스트용 데이터셋으로 분리합니다.
@@ -96,7 +105,7 @@ Runway에 포함된 Link를 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를
96
105
from sklearn.model_selection import train_test_split
97
106
98
107
## Split data into training and testing sets
99
-
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
108
+
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=2024)
100
109
```
101
110
102
111
### 모델
@@ -132,12 +141,9 @@ Runway에 포함된 Link를 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를
132
141
#### 모델 학습
133
142
134
143
1. 선언한 모델 클래스와 학습용 데이터셋을 활용하여, 모델의 학습과 관련 정보를 로깅합니다.
135
-
136
144
```python
137
-
import runway
138
145
from sklearn.metrics import mean_squared_error
139
146
140
-
runway.start_run()
141
147
142
148
runway_regressor = RunwayRegressor()
143
149
runway_regressor.fit(X_train, y_train)
@@ -148,21 +154,22 @@ Runway에 포함된 Link를 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를
148
154
#Mean Squared error on the testing set
149
155
mse = mean_squared_error(valid_pred, y_valid)
150
156
151
-
runway.log_metric("mse", mse)
152
157
#Print evaluate model score
153
-
print('Mean Squared Error: {}'.format(mse))
158
+
print("Mean Squared Error: {}".format(mse))
154
159
```
155
160
156
161
### 모델 업로드
157
162
158
-
> 📘 모델 업로드 방법에 대한 구체적인 가이드는 **[모델 업로드](https://docs.mrxrunway.ai/docs/%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%97%85%EB%A1%9C%EB%93%9C)** 문서에서 확인할 수 있습니다.
163
+
> 📘 모델 업로드 방법에 대한 구체적인 가이드는 **[모델 업로드](https://docs.live.mrxrunway.ai/Guide/ml_development/dev_instances/%EB%AA%A8%EB%8D%B8_%EC%97%85%EB%A1%9C%EB%93%9C/)** 문서에서 확인할 수 있습니다.
159
164
160
165
1. Runway code snippet 의 save model을 사용해 모델을 저장하는 코드를 생성합니다.
@@ -171,15 +178,13 @@ Runway에 포함된 Link를 사용하여 테이블 형식 데이터 세트를
171
178
172
179
## 파이프라인 구성 및 저장
173
180
174
-
> 📘 파이프라인 생성 방법에 대한 구체적인 가이드는 **[파이프라인 생성](https://docs.mrxrunway.ai/docs/파이프라인-생성)** 문서에서 확인할 수 있습니다.
175
-
176
-
1. 파이프라인으로 구성할 코드 셀을 선택하여 컴포넌트로 설정합니다.
177
-
2. 파이프라인으로 구성이 완료되면, 전체 파이프라인을 실행하여 정상 동작 여부를 확인합니다.
178
-
3. 파이프라인의 정상 동작 확인 후, 파이프라인을 Runway에 저장합니다.
179
-
1. 좌측 패널 영역의 Upload Pipeline을 클릭합니다.
180
-
2. Pipeline 저장 옵션을 선택합니다.
181
-
1. 신규 저장의 경우, New Pipeline을 선택합니다.
182
-
2. 기존 파이프라인의 업데이트일 경우, Version Update를 선택합니다.
183
-
3. 파이프라인 저장을 위한 값을 입력 후, Save를 클릭합니다.
184
-
4. Runway 프로젝트 메뉴에서 Pipeline 페이지로 이동합니다.
185
-
5. 저장한 파이프라인의 이름을 클릭하면 파이프라인 상세 페이지로 진입합니다.
181
+
> 📘 파이프라인 생성 방법에 대한 구체적인 가이드는 **[파이프라인 업로드](https://docs.live.mrxrunway.ai/Guide/ml_development/dev_instances/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B8_%EC%97%85%EB%A1%9C%EB%93%9C/)** 문서에서 확인할 수 있습니다.
182
+
183
+
1. **Link**에서 파이프라인을 작성하고 정상 실행 여부를 확인합니다.
184
+
2. 정상 실행 확인 후, Link pipeline 패널의 **Upload pipeline** 버튼을 클릭합니다.
185
+
3. **New Pipeline** 버튼을 클릭합니다.
186
+
4. **Pipeline** 필드에 Runway에 저장할 이름을 작성합니다.
187
+
5. **Pipeline version** 필드에는 자동으로 버전 1이 선택됩니다.
188
+
6. **Upload** 버튼을 클릭합니다.
189
+
7. 업로드가 완료되면 프로젝트 내 Pipeline 페이지에 업로드한 파이프라인 항목이 표시됩니다.
Copy file name to clipboardExpand all lines: tutorial/auto_mpg_regression/README_en.md
+46-42Lines changed: 46 additions & 42 deletions
Display the source diff
Display the rich diff
Original file line number
Diff line number
Diff line change
@@ -24,20 +24,28 @@ In this tutorial, we will perform tabular regression on the AutoMPG dataset usin
24
24
25
25
## Runway
26
26
27
-
### Create dataset
28
-
29
27
> We will use the AutoMPG dataset, which contains information about cars released in the late 1970s and early 1980s, including attributes such as the number of cylinders, displacement, horsepower, weight, and origin.
30
28
>
31
29
> You can download the AutoMPG dataset using the following link:
1. Go to the Runway project menu and navigate to the dataset page.
35
-
2. Create a new dataset on the dataset page.
36
-
3. Click on the `Create Dataset` button in the top right corner.
37
-
4. Select `Local File`.
38
-
5. Provide a name and description for the dataset you are creating.
39
-
6. Choose the file to include in the dataset using the file explorer or drag-and-drop.
40
-
7. Click on `Create`.
32
+
### Create a dataset
33
+
34
+
> 📘 For detailed information on dataset creation, please refer to the [official documentation](https://docs.live.mrxrunway.ai/en/Guide/ml_development/datasets/dataset-runway/).
35
+
36
+
1. Navigate to the dataset page from the Runway project menu.
37
+
2. Access the dataset creation menu in the dataset menu.
38
+
- Click the `+` button at the top of the left dataset list.
39
+
- Click the `Create` button on the initial screen.
40
+
3. In the dialog, enter the name of the dataset to create and click the `Create` button.
41
+
42
+
### Creating Dataset Version
43
+
44
+
1. Click the `Create version` button in the `Versions` section.
45
+
2. Select `Local file` in the dialog.
46
+
3. Enter the name and description of the dataset to be saved.
47
+
4. Select the file to be created as a dataset using the file explorer or Drag&Drop.
48
+
5. Click `Create`.
41
49
42
50
## Link
43
51
@@ -52,11 +60,13 @@ In this tutorial, we will perform tabular regression on the AutoMPG dataset usin
52
60
53
61
#### Load Data
54
62
55
-
> 📘 You can find detailed instructions on how to load the dataset in the [Import Dataset](https://docs.mrxrunway.ai/v0.13.0-Eng/docs/import-dataset).
56
-
57
-
1. Use the Runway code snippet menu to import the list of datasets registered in your project.
58
-
2. Select the created dataset and generate code
63
+
> 📘 You can find detailed instructions on how to load the dataset in the [Import Dataset](https://docs.live.mrxrunway.ai/en/Guide/ml_development/dev_instances/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0_%EC%84%B8%ED%8A%B8_%EA%B0%80%EC%A0%B8%EC%98%A4%EA%B8%B0/).
59
64
65
+
1. Click the **Add Runway Snippet** button at the top of the notebook cell.
66
+
2. Select **Import Dataset**.
67
+
3. Choose the version of the dataset you want to use and click **Save**.
68
+
4. Upon clicking the button, a snippet will be generated in the notebook cell allowing you to browse the files within the selected dataset. Additionally, a dataset parameter with the dataset path as its value will be added.
69
+
5. Utilize the name of the registered dataset parameter in the notebook cell where you want to load the dataset.
60
70
```python
61
71
import os
62
72
import pandas as pd
@@ -77,16 +87,15 @@ In this tutorial, we will perform tabular regression on the AutoMPG dataset usin
77
87
#### Data Preprocessing
78
88
79
89
1. Remove any missing values in the dataset and separate the predictor and target columns.
80
-
81
90
```python
82
-
## Drop NA data in dataset
83
-
data_clean= df.dropna()
91
+
# Drop NA data in dataset
92
+
data_clean= df.dropna()
84
93
85
-
## Select Predictor columns
86
-
X = df[['cylinders', 'displacement', 'weight', 'acceleration', "origin"]]
94
+
# Select Predictor columns
95
+
X = df[["cylinders", "displacement", "weight", "acceleration", "origin"]]
87
96
88
-
## Select target column
89
-
y = df['mpg']
97
+
# Select target column
98
+
y = df["mpg"]
90
99
```
91
100
92
101
2. Split the dataset into training and testing sets.
@@ -95,7 +104,7 @@ In this tutorial, we will perform tabular regression on the AutoMPG dataset usin
95
104
from sklearn.model_selection import train_test_split
96
105
97
106
#Split data into training and testing sets
98
-
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
107
+
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=2024)
99
108
```
100
109
101
110
#### Model
@@ -131,12 +140,9 @@ In this tutorial, we will perform tabular regression on the AutoMPG dataset usin
131
140
#### Model Training
132
141
133
142
1. Use the declared model classand the training dataset to train the model, and log the information related to train.
134
-
135
143
```python
136
-
import runway
137
144
from sklearn.metrics import mean_squared_error
138
145
139
-
runway.start_run()
140
146
141
147
runway_regressor = RunwayRegressor()
142
148
runway_regressor.fit(X_train, y_train)
@@ -147,21 +153,21 @@ In this tutorial, we will perform tabular regression on the AutoMPG dataset usin
147
153
#Mean Squared error on the testing set
148
154
mse = mean_squared_error(valid_pred, y_valid)
149
155
150
-
runway.log_metric("mse", mse)
151
156
#Print evaluate model score
152
-
print('Mean Squared Error: {}'.format(mse))
157
+
print("Mean Squared Error: {}".format(mse))
153
158
```
154
159
155
160
### Upload Model
156
161
157
-
> 📘 You can find detailed instructions on how to save the model in the [Upload Model](https://docs.mrxrunway.ai/v0.13.1-Eng/docs/upload-model).
158
-
159
-
1. Use the "save model" option from the Runway code snippet to save the model.
162
+
> 📘 You can find detailed instructions on how to save the model in the [Upload Model](https://docs.live.mrxrunway.ai/en/Guide/ml_development/dev_instances/%EB%AA%A8%EB%8D%B8_%EC%97%85%EB%A1%9C%EB%93%9C/).
163
+
1. Use the `save model` option from the Runway code snippet to save the model.
160
164
2. Create a sample input data for the generated code.
@@ -170,15 +176,13 @@ In this tutorial, we will perform tabular regression on the AutoMPG dataset usin
170
176
171
177
## Pipeline Configuration and Saving
172
178
173
-
> 📘 For specific guidance on creating a pipeline, refer to the [Create Pipeline](https://docs.mrxrunway.ai/v0.13.0-Eng/docs/create-pipeline).
174
-
175
-
1. Select the code cells to be included in the pipeline and configure them as components.
176
-
2. Once the pipeline is complete, run the entire pipeline to verify that it works correctly.
177
-
3. After confirming the pipeline's successful operation, save the pipeline in Runway.
178
-
1. Click on "Upload Pipeline"in the left panel area.
179
-
2. Choose the pipeline saving option:
180
-
1. For new pipeline, select "New Pipeline."
181
-
2. For updating an existing pipeline, select "Update Version"
182
-
3. Provide the necessary information to save the pipeline.
183
-
4. Go back to Runway project page, and click Pipeline.
184
-
5. You can now access the saved pipeline in the Runway project menu under the Pipeline page.
179
+
> 📘 For specific guidance on creating a pipeline, refer to the [Upload Pipeline](https://docs.live.mrxrunway.ai/en/Guide/ml_development/dev_instances/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%94%84%EB%9D%BC%EC%9D%B8_%EC%97%85%EB%A1%9C%EB%93%9C/).
180
+
181
+
1. Write and verify the pipeline in**Link** to ensure it runs smoothly.
182
+
2. After verifying successful execution, click the **Upload pipeline** button in the Link pipeline panel.
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+
3. Click the **New Pipeline** button.
184
+
4. Enter the name for the pipeline to be saved in Runway in the **Pipeline** field.
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+
5. The **Pipeline version** field will automatically select version 1.
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+
6. Click the **Upload** button.
187
+
7. Once the upload is complete, the uploaded pipeline item will appear on the Pipeline page within the project.
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