GitHub / DevOps / MLOps

O propósito deste repositório é servir de guia inicial de uso do GitHub e uma biblioteca de links para documentos de DevOps e MLOps.

Veja o guia que preparei para a ACADEMIA e os exemplos de GitHub Actions que podem ser usados em projetos em Python, R e R Markdown.

GitHub

O GitHub possui uma documentação extensa de seu uso, então vou simplesmente listar os comandos na ordem que eles são necessários para o versionamento de um trabalho.

Os passos são os seguintes:

Com o repositório criado, faça um clone dele na sua máquina:

git clone <link_para_o_repositório>

Crie uma branch que vai indicar o que está fazendo (uma correção, uma nova feature, um documento). Este passo é opcional, nem sempre é necessário ter as alterações separadas em branch. O comando é o seguinte:

git checkout -b <nome_da_branch>

Depois de criar, ou alterar, o código/documento que quer armazenar no GitHub, você vai adicionar as alterações à sua branch:

git add <arquivos_alterados>

Uma opção, se você quiser adicionar todos os arquivos alterados, é:

git add .

Daí você precisa fazer um commit:

git commit -m "<mensagem_descrevendo_a_alteração>"

Com isso é possível enviar o código para o GitHub:

git push

Se você tiver usado branches, então, no GitHub, você vai fazer o merge do código na branch nova com a sua branch principal usando um pull request.

Mais informações:

1. criar conta no GitHub
2. criar repositório
3. fork de repositórios
4. alterar arquivos e fazer commit
5. ProGit (em português)
6. ProGit para o Kindle
7. RStudio + Git & GitHub

DevOps

O que é o DevOps?
What is DevOps? A guide to common methods and misconceptions

MLOps

MLflow
Operações de machine learning (MLOps)
O que é MLOps?

Estrutura de pastas para um projeto de ML Ops

Cookiecutter Data Science