如何分离机器学习项目的开发和生产 requirements.txt？
How to separate development and production requirements.txt for Machine Learning Project?
我正在寻找更好的 AI/ML 项目代码结构。我知道 cookiecutter 在那里，我真的很喜欢它。
问题是：我想将我的 Jupyter Notebook 添加到项目结构中，例如 cookiecutter。但是当我想要部署模型并且我 pip install requirements.txt 时，将安装所有包（包括 Jupyter Notebook 要求）。我不喜欢它。
是否有任何项目结构，其中包括笔记本内部但单独 requirements.txt 用于分析和部署？
创建两个文件夹是否是个好主意：一个用于使用 requirements.txt 在笔记本上进行分析，另一个用于使用自己的 requirements.txt 进行模型部署？
我想到的最佳解决方案是Poetry。
它会自动创建类似于 python 包的文件夹结构。
文件夹结构
Poerty 在项目初始化时创建一个 project.toml 文件。这可以用作 requirement.txt 文件 production.You 可以使用命令行或编辑文件在此文件中单独添加生产和开发包。
Project.toml
它还为项目创建了单独的环境，有助于最大程度地减少与其他项目的冲突。
我正在寻找更好的 AI/ML 项目代码结构。我知道 cookiecutter 在那里，我真的很喜欢它。
问题是：我想将我的 Jupyter Notebook 添加到项目结构中，例如 cookiecutter。但是当我想要部署模型并且我 pip install requirements.txt 时，将安装所有包（包括 Jupyter Notebook 要求）。我不喜欢它。
是否有任何项目结构，其中包括笔记本内部但单独 requirements.txt 用于分析和部署？
创建两个文件夹是否是个好主意：一个用于使用 requirements.txt 在笔记本上进行分析，另一个用于使用自己的 requirements.txt 进行模型部署？
我想到的最佳解决方案是Poetry。 它会自动创建类似于 python 包的文件夹结构。
文件夹结构
Poerty 在项目初始化时创建一个 project.toml 文件。这可以用作 requirement.txt 文件 production.You 可以使用命令行或编辑文件在此文件中单独添加生产和开发包。
Project.toml
它还为项目创建了单独的环境，有助于最大程度地减少与其他项目的冲突。