Shell Script para exportar el modelo ML a las partes interesadas

Un desafío que hemos enfrentado particularmente en nuestra carrera es poder enviar de manera eficiente los resultados del modelo ML a las partes interesadas del negocio. Si bien muchas empresas/equipos tendrán sus herramientas o mecanismos internos para distribuir los resultados del modelo ML a las partes interesadas del negocio, muchas nuevas empresas o equipos nuevos carecen de tales mecanismos y necesitan una forma de iniciar un proceso para lograr un impacto inmediato.

En este artículo, veremos cómo exportar los resultados del modelo de aprendizaje automático a las partes interesadas mediante un script de Shell.

Implementación paso a paso 

Paso 1: Configuración de un script de shell

Abra la terminal en su sistema y ejecute lo siguiente

vi shell_script.sh 

Luego copie y pegue el siguiente código. Básicamente, este código lee todos los registros en el archivo de salida de su modelo fila por fila y envía un correo electrónico a las partes interesadas comerciales por cada registro en el archivo de salida del modelo y luego envía un informe colectivo a todos los correos electrónicos al correo electrónico especificado. 

• La primera línea #!/bin/bash que le dice a la terminal que use bash para ejecutar el script
• Luego, la segunda línea si [-e $1] verifica si existe el archivo de salida del modelo
• Si el archivo de salida del modelo existe, cada registro del archivo se lee línea por línea y se envía por correo electrónico. while IFS = leer -r línea; lee los registros línea por línea.
• Una vez que se leen todas las líneas y se envían por correo electrónico, $(cat $1 | xargs | sed -e ‘s/ /./g’) envía una notificación al correo electrónico de todos los registros enviados a las partes interesadas.
• Si el archivo de salida del modelo no existe, hay una notificación por correo electrónico de que no hay archivo/los resultados se retrasan

#!bin/bash

si [-e $1]

después

while IFS = leer -r línea; hacer

  echo “Hola, el registro $line ha sido generado a partir del modelo ML” | mailx -s «Resultados diarios del modelo ML» business@xyz.com

hecho < $1

echo “Casos enviados por modelo ML $(cat $1 | xargs | sed -e ‘s/ /./g’)” | mailx -s «Resultados enviados desde el modelo ML a las partes interesadas del negocio» nombredeusuario@xyz.com

más

echo “Los resultados del modelo ML se han retrasado” | mailx -s «La ejecución del modelo ML se ha retrasado» nombredeusuario@xyz.com

Guarde el archivo anterior presionando esc seguido de “:wq!” Para guardar los cambios realizados en el archivo.

Paso 2: Ejecutar el script anterior

Puede ejecutar el script de shell anterior especificando la ubicación del archivo de salida del modelo y ejecutando el siguiente comando

sh shell_script.sh model_results/daily_run_01172022.csv

Paso 3: Automatizar el script usando un cronjob

Abra el crontab en su máquina ejecutando el siguiente comando

crontab -e

Ahora, puede crear una cadencia en la que desea ejecutar el script de shell.

0 1 * * 0 – 5 sh shell_script.sh model_results/daily_run_01172022.csv

Con el comando anterior, estamos programando el script para que se ejecute 6 días a la semana a la 1 am.

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