L'objectif de ce TP est de setup votre environnement de travail pour pouvoir développer efficacement un projet de DS.

Tel l'artisan, le craftsman Data Scientist doit maitriser ses outils

Cloner le repository avec la commande suivante :

git clone git@github.com:octo-technology/Formation-MLOps-1.git

NB : Si vous êtes sur Windows, vous aurez besoin de l'utilitaire Git for windows

Ouvrir le projet sur PyCharm

Installer uv

Source : https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#__tabbed_1_1

Sur ubuntu / mac :

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

ou

pipx install uv

Sur windows

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Installer la bonne version de Python

UV permet de gérer plusieurs versions de Python en parallèle sur la même machine. On peut installer une nouvelle version de Python avec la commande:

uv python install 3.14

De manière alternative, vous pouvez utiliser pyenv: pyenv install pour installer une nouvelle version de python puis pyenv local pour préciser quelle version de Python utiliser dans le dossier où vous vous trouvez.

Installer l'environnement uv et les packages

Positionnez-vous dans le dossier de la formation

cd Formation-MLOps-1

Créer un environnement uv et installer toutes les dépendances avec

uv sync

NB : Si vous êtes dans un environnement de production, et ne souhaitez pas installer les dépendances de dev, il convient d'utiliser la commande uv sync --no-dev

Si vous avez une erreur qui semble lié à la version de Python : assurez vous que la version de Python 3.14 est bien stable (>= 3.14.0).

uv run python --version

Si ce n'est pas le cas (version du type Python 3.14.0b2), assurez vous qu'uv est à jour en relancer le script d'installation puis vous pouvez relancer uv python install 3.14 qui devrait alors donner une version stable.

Dans le terminal taper la commande :

uv run --with jupyter jupyter lab

Si vous avez l'erreur "error: Failed to update Windows PE resources" sur windows, essayez simplement de relancer la commande.

Il est fortement lié à la présentation de la formation.

Pour naviguer entre les étapes, changez de branche.

Pour voir toutes les branches

git branch -a

Bravo, vous avez maintenant configuré votre environnement et vous êtes prêt à passer à la suite !

Les instructions du TP suivant sont ici