Develop Run CI test

day1/01_streamlit_UI/app.py

@@ -3,14 +3,14 @@
 import numpy as np
 import time
 
-# ============================================
-# ページ設定
-# ============================================
-# st.set_page_config(
-#     page_title="Streamlit デモ",
-#     layout="wide",
-#     initial_sidebar_state="expanded"
-# )
+ #============================================
+ #ページ設定
+ #============================================
+st.set_page_config(
+     page_title="Streamlit デモ",
+     layout="wide",
+     initial_sidebar_state="expanded"
+)
 
 # ============================================
 # タイトルと説明
@@ -36,149 +36,149 @@
 st.write(f"こんにちは、{name}さん！")
 
 # ボタン
-# st.subheader("ボタン")
-# if st.button("クリックしてください"):
-#     st.success("ボタンがクリックされました！")
+st.subheader("ボタン")
+if st.button("クリックしてください"):
+    st.success("ボタンがクリックされました！")
 
 # チェックボックス
-# st.subheader("チェックボックス")
-# if st.checkbox("チェックを入れると追加コンテンツが表示されます"):
-#     st.info("これは隠れたコンテンツです！")
+st.subheader("チェックボックス")
+if st.checkbox("チェックを入れると追加コンテンツが表示されます"):
+    st.info("これは隠れたコンテンツです！")
 
 # スライダー
-# st.subheader("スライダー")
-# age = st.slider("年齢", 0, 100, 25)
-# st.write(f"あなたの年齢: {age}")
+st.subheader("スライダー")
+age = st.slider("年齢", 0, 100, 25)
+st.write(f"あなたの年齢: {age}")
 
 # セレクトボックス
-# st.subheader("セレクトボックス")
-# option = st.selectbox(
-#     "好きなプログラミング言語は?",
-#     ["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "Go", "Rust"]
-# )
-# st.write(f"あなたは{option}を選びました")
+st.subheader("セレクトボックス")
+option = st.selectbox(
+    "好きなプログラミング言語は?",
+    ["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "Go", "Rust"]
+)
+st.write(f"あなたは{option}を選びました")
 
 # ============================================
 # レイアウト
 # ============================================
-# st.header("レイアウト")
+st.header("レイアウト")
 
 # カラム
-# st.subheader("カラムレイアウト")
-# col1, col2 = st.columns(2)
-# with col1:
-#     st.write("これは左カラムです")
-#     st.number_input("数値を入力", value=10)
-# with col2:
-#     st.write("これは右カラムです")
-#     st.metric("メトリクス", "42", "2%")
+st.subheader("カラムレイアウト")
+col1, col2 = st.columns(2)
+with col1:
+    st.write("これは左カラムです")
+    st.number_input("数値を入力", value=10)
+with col2:
+    st.write("これは右カラムです")
+    st.metric("メトリクス", "42", "2%")
 
 # タブ
-# st.subheader("タブ")
-# tab1, tab2 = st.tabs(["第1タブ", "第2タブ"])
-# with tab1:
-#     st.write("これは第1タブの内容です")
-# with tab2:
-#     st.write("これは第2タブの内容です")
+st.subheader("タブ")
+tab1, tab2 = st.tabs(["第1タブ", "第2タブ"])
+with tab1:
+    st.write("これは第1タブの内容です")
+with tab2:
+    st.write("これは第2タブの内容です")
 
 # エクスパンダー
-# st.subheader("エクスパンダー")
-# with st.expander("詳細を表示"):
-#     st.write("これはエクスパンダー内の隠れたコンテンツです")
-#     st.code("print('Hello, Streamlit！')")
+st.subheader("エクスパンダー")
+with st.expander("詳細を表示"):
+    st.write("これはエクスパンダー内の隠れたコンテンツです")
+    st.code("print('Hello, Streamlit！')")
 
 # ============================================
 # データ表示
 # ============================================
-# st.header("データの表示")
+st.header("データの表示")
 
 # サンプルデータフレームを作成
-# df = pd.DataFrame({
-#     '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤', '高橋', '伊藤'],
-#     '年齢': [25, 30, 22, 28, 33],
-#     '都市': ['東京', '大阪', '福岡', '札幌', '名古屋']
-# })
+df = pd.DataFrame({
+    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤', '高橋', '伊藤'],
+    '年齢': [25, 30, 22, 28, 33],
+    '都市': ['東京', '大阪', '福岡', '札幌', '名古屋']
+})
 
 # データフレーム表示
-# st.subheader("データフレーム")
-# st.dataframe(df, use_container_width=True)
+st.subheader("データフレーム")
+st.dataframe(df, use_container_width=True)
 
 # テーブル表示
-# st.subheader("テーブル")
-# st.table(df)
+st.subheader("テーブル")
+st.table(df)
 
 # メトリクス表示
-# st.subheader("メトリクス")
-# col1, col2, col3 = st.columns(3)
-# col1.metric("温度", "23°C", "1.5°C")
-# col2.metric("湿度", "45%", "-5%")
-# col3.metric("気圧", "1013hPa", "0.1hPa")
+st.subheader("メトリクス")
+col1, col2, col3 = st.columns(3)
+col1.metric("温度", "23°C", "1.5°C")
+col2.metric("湿度", "45%", "-5%")
+col3.metric("気圧", "1013hPa", "0.1hPa")
 
 # ============================================
 # グラフ表示
 # ============================================
-# st.header("グラフの表示")
+st.header("グラフの表示")
 
 # ラインチャート
-# st.subheader("ラインチャート")
-# chart_data = pd.DataFrame(
-#     np.random.randn(20, 3),
-#     columns=['A', 'B', 'C'])
-# st.line_chart(chart_data)
+st.subheader("ラインチャート")
+chart_data = pd.DataFrame(
+    np.random.randn(20, 3),
+    columns=['A', 'B', 'C'])
+st.line_chart(chart_data)
 
 # バーチャート
-# st.subheader("バーチャート")
-# chart_data = pd.DataFrame({
-#     'カテゴリ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
-#     '値': [10, 25, 15, 30]
-# }).set_index('カテゴリ')
-# st.bar_chart(chart_data)
+st.subheader("バーチャート")
+chart_data = pd.DataFrame({
+     'カテゴリ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
+     '値': [10, 25, 15, 30]
+}).set_index('カテゴリ')
+st.bar_chart(chart_data)
 
 # ============================================
 # インタラクティブ機能
 # ============================================
-# st.header("インタラクティブ機能")
+st.header("インタラクティブ機能")
 
 # プログレスバー
-# st.subheader("プログレスバー")
-# progress = st.progress(0)
-# if st.button("進捗をシミュレート"):
-#     for i in range(101):
-#         time.sleep(0.01)
-#         progress.progress(i / 100)
-#     st.balloons()
+st.subheader("プログレスバー")
+progress = st.progress(0)
+if st.button("進捗をシミュレート"):
+    for i in range(101):
+        time.sleep(0.01)
+        progress.progress(i / 100)
+    st.balloons()
 
 # ファイルアップロード
-# st.subheader("ファイルアップロード")
-# uploaded_file = st.file_uploader("ファイルをアップロード", type=["csv", "txt"])
-# if uploaded_file is not None:
-#     # ファイルのデータを表示
-#     bytes_data = uploaded_file.getvalue()
-#     st.write(f"ファイルサイズ: {len(bytes_data)} bytes")
-#     
-#     # CSVの場合はデータフレームとして読み込む
-#     if uploaded_file.name.endswith('.csv'):
-#         df = pd.read_csv(uploaded_file)
-#         st.write("CSVデータのプレビュー:")
-#         st.dataframe(df.head())
+st.subheader("ファイルアップロード")
+uploaded_file = st.file_uploader("ファイルをアップロード", type=["csv", "txt"])
+if uploaded_file is not None:
+    # ファイルのデータを表示
+    bytes_data = uploaded_file.getvalue()
+    st.write(f"ファイルサイズ: {len(bytes_data)} bytes")
+
+    # CSVの場合はデータフレームとして読み込む
+    if uploaded_file.name.endswith('.csv'):
+        df = pd.read_csv(uploaded_file)
+        st.write("CSVデータのプレビュー:")
+        st.dataframe(df.head())
 
 # ============================================
 # カスタマイズ
 # ============================================
-# st.header("スタイルのカスタマイズ")
+st.header("スタイルのカスタマイズ")
 
 # カスタムCSS
-# st.markdown("""
-# <style>
-# .big-font {
-#     font-size:20px ！important;
-#     font-weight: bold;
-#     color: #0066cc;
-# }
-# </style>
-# """, unsafe_allow_html=True)
+st.markdown("""
+<style>
+.big-font {
+    font-size:20px ！important;
+    font-weight: bold;
+    color: #0066cc;
+}
+</style>
+""", unsafe_allow_html=True)
 # 
-# st.markdown('<p class="big-font">これはカスタムCSSでスタイリングされたテキストです！</p>', unsafe_allow_html=True)
+st.markdown('<p class="big-font">これはカスタムCSSでスタイリングされたテキストです！</p>', unsafe_allow_html=True)
 
 # ============================================
 # デモの使用方法

day1/02_streamlit_app/config.py

@@ -1,3 +1,3 @@
 # config.py
 DB_FILE = "chat_feedback.db"
-MODEL_NAME = "google/gemma-2-2b-jpn-it"
+MODEL_NAME = "rinna/japanease-gpt-neox-3.6b"

day5/README.md

@@ -1,4 +1,5 @@
-# day5 演習用ディレクトリ
+# day5 演習用ディレクトリ 2
+# ちょっと変更（CI動作確認用）
 
 第3回「MLOps」に関する演習用のディレクトリです。
 

day5/演習3/tests/test_model.py

@@ -121,6 +121,16 @@ def test_model_accuracy(train_model):
     assert accuracy >= 0.75, f"モデルの精度が低すぎます: {accuracy}"
 
 
+def test_model_high_accuracy(train_model):
+    """モデルの精度が0.80以上と高い水準にあるかを確認"""
+    model, X_test, y_test = train_model
+
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+
+    assert accuracy >= 0.80, f"精度がやや低いです: {accuracy:.3f} < 0.80"
+
+
 def test_model_inference_time(train_model):
     """モデルの推論時間を検証"""
     model, X_test, _ = train_model