Подготовка виртуальной машины

Склонируйте репозиторий

Склонируйте репозиторий проекта:

git clone https://github.com/yandex-praktikum/mle-project-sprint-4-v001.git

Активируйте виртуальное окружение

Используйте то же самое виртуальное окружение, что и созданное для работы с уроками. Если его не существует, то его следует создать.

Создать новое виртуальное окружение можно командой:

python3 -m venv env_recsys_start

После его инициализации следующей командой

. env_recsys_start/bin/activate

установите в него необходимые Python-пакеты следующей командой

pip install -r requirements.txt

Скачайте файлы с данными

Для начала работы понадобится три файла с данными:

• tracks.parquet
• catalog_names.parquet
• interactions.parquet

Скачайте их в директорию локального репозитория. Для удобства вы можете воспользоваться командой wget:

wget https://storage.yandexcloud.net/mle-data/ym/tracks.parquet

wget https://storage.yandexcloud.net/mle-data/ym/catalog_names.parquet

wget https://storage.yandexcloud.net/mle-data/ym/interactions.parquet

Запустите Jupyter Lab

Запустите Jupyter Lab в командной строке

jupyter lab --ip=0.0.0.0 --no-browser

Расчёт рекомендаций

Код для выполнения первой части проекта находится в файле recommendations.ipynb. Изначально, это шаблон. Используйте его для выполнения первой части проекта.

Сервис рекомендаций

Код сервиса рекомендаций находится в файле recommendations_service.py.

<укажите здесь необходимые шаги для запуска сервиса рекомендаций>

Инструкции для тестирования сервиса

Код для тестирования сервиса находится в файле test_service.py.

<укажите здесь необходимые шаги для тестирования сервиса рекомендаций>