Template Data IA MLOps

Template de projet GitHub pour les projets data science, IA et MLOps.
Structure simple et flexible qui s'adapte à tes besoins.

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🚀 Démarrage rapide

1. Utilise ce template en cliquant sur "Use this template" sur GitHub
2. Clone ton nouveau repo : git clone <ton-repo>
3. Configure l'environnement : cp .env.example .env
4. Installe les dépendances : pip install -r requirements/dev.txt
5. Lance les tests : make test

📁 Structure du projet

project-name/
├── .github/
│   ├── workflows/           # CI/CD pipelines
│   └── ISSUE_TEMPLATE/      # Templates d'issues
├── src/                     # Code source principal
│   ├── api/                 # APIs et services web
│   ├── data/                # Scripts de traitement des données
│   ├── models/              # Modèles ML/IA
│   ├── monitoring/          # Monitoring des modèles
│   └── utils/               # Utilitaires partagés
├── data/
│   ├── raw/                 # Données brutes (gitignored)
│   ├── processed/           # Données traitées (gitignored)
│   └── external/            # Données externes/références
├── notebooks/               # Jupyter notebooks pour exploration
├── config/                  # Fichiers de configuration
├── docker/                  # Dockerfiles et compose
├── docs/                    # Documentation
├── tests/                   # Tests unitaires et d'intégration
├── scripts/                 # Scripts d'automatisation/déploiement
├── requirements/            # Dépendances par environnement
│   ├── base.txt
│   ├── dev.txt
│   └── prod.txt
├── .env.example             # Variables d'environnement exemple
├── .gitignore
├── README.md
├── Makefile                 # Commandes fréquentes
└── pyproject.toml           # Configuration Python/packaging

🛠 Commandes utiles

make install        # Installer les dépendances
make test          # Lancer les tests
make lint          # Vérifier le code
make docker-build  # Construire l'image Docker
make clean         # Nettoyer les fichiers temporaires

🔧 Configuration

1. Copie .env.example vers .env
2. Adapte les variables selon ton projet
3. Configure tes secrets GitHub pour le CI/CD

📊 Types de projets supportés

• Data Science : Analyse exploratoire, pipelines de données
• Machine Learning : Entraînement, évaluation, déploiement
• APIs : Services REST/GraphQL, microservices
• MLOps : CI/CD, monitoring, versioning des modèles

🤝 Contribution

1. Fork le projet
2. Crée ta branche (git checkout -b feature/amelioration)
3. Commit tes changes (git commit -m 'Ajout fonctionnalité')
4. Push vers la branche (git push origin feature/amelioration)
5. Ouvre une Pull Request

📄 Licence

MIT - voir LICENSE pour plus de détails.