Vélib MLOps — Prédiction de disponibilité des vélos

Projet MLOps basé sur le dataset Vélib - Vélos et bornes - Disponibilité temps réel (opendata.paris.fr).

Objectif

Prédire si une station Vélib a au moins un vélo disponible (classification binaire).

Feature	Description
capacity	Capacité totale de la station
numbikesavailable	Vélos disponibles actuellement
numdocksavailable	Bornes libres actuellement
mechanical	Vélos mécaniques disponibles
ebike	Vélos électriques disponibles

Target : is_available → 1 si ≥ 1 vélo dispo, sinon 0

Lancement rapide

# 1. Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

# 2. Entraîner le modèle
python train.py

# 3. Démarrer l'API
python app.py

API

# Health check
curl http://localhost:5001/health

# Prédiction
curl -X POST http://localhost:5001/predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"features": [30, 5, 10, 3, 2]}'

Docker

docker build -t velib-mlops .
docker run -p 5001:5001 velib-mlops

CI/CD (GitHub Actions)

Branche	Jobs
feature/*	install → train
develop	install → train → build Docker → push GHCR