প্রকল্প সম্পর্কে

Kedro হলো প্রোডাকশন-রেডি ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা সায়েন্স পাইপলাইন তৈরির জন্য একটি ওপেন-সোর্স Python ফ্রেমওয়ার্ক। এটি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং অনুশীলন প্রয়োগ করে দলগুলোকে পুনরুৎপাদনযোগ্য, রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য এবং মডুলার পাইপলাইন তৈরি করতে সহায়তা করে। প্রকল্পটি LF AI & Data Foundation দ্বারা হোস্ট করা হয় এবং Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত। README-তে বর্ণিত প্রধান বৈশিষ্ট্য: - Project Template: Cookiecutter Data Science-এর উপর ভিত্তি করে একটি মানক, পরিবর্তনযোগ্য প্রকল্প টেমপ্লেট। - Data Catalog: অনেক ফাইল ফরম্যাট এবং ফাইল সিস্টেম জুড়ে ডেটা সংরক্ষণ ও লোড করার জন্য হালকা ডেটা কানেক্টর, যার মধ্যে স্থানীয় ও নেটওয়ার্ক ফাইল সিস্টেম, ক্লাউড অবজেক্ট স্টোর এবং HDFS অন্তর্ভুক্ত। এটি ফাইল-ভিত্তিক সিস্টেমের জন্য ডেটা ও মডেল সংস্করণও অন্তর্ভুক্ত করে। - Pipeline Abstraction: বিশুদ্ধ Python ফাংশনগুলির মধ্যে নির্ভরতার স্বয়ংক্রিয় সমাধান, Kedro-Viz-এর মাধ্যমে পাইপলাইন ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ। - Coding Standards: pytest-এর সাথে টেস্ট-ড্রিভেন ডেভেলপমেন্ট, Sphinx-এর সাথে ডকুমেন্টেশন, ruff-এর জন্য লিন্টিং সমর্থন, এবং মানক Python লগিং লাইব্রেরির ব্যবহার। - Flexible Deployment: একক-মেশিন বা বিতরণকৃত ডিপ্লয়মেন্ট, Argo, Prefect, Kubeflow, AWS Batch এবং Databricks-এর জন্য অতিরিক্ত সমর্থন সহ। ইনস্টলেশন PyPI (uv pip install kedro) বা conda-forge থেকে পাওয়া যায়, এবং সর্বশেষ অপ্রকাশিত সংস্করণ main শাখা থেকে ইনস্টল করা যায়। README-তে একটি Get Started গাইড, একটি spaceflights টিউটোরিয়াল, Jupyter নোটবুক নিয়ে কাজ করার ডকুমেন্টেশন এবং একটি API রেফারেন্সের লিঙ্ক রয়েছে। প্রকল্পটি জানায় যে এটি Jupyter নোটবুক, এককালীন স্ক্রিপ্ট এবং গ্লু কোডের ঘাটতিগুলি সমাধান করতে, যেখানে সদস্যদের সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং অভিজ্ঞতা ভিন্ন, সেখানে দলগত সহযোগিতা উন্নত করতে, এবং মডুলারিটি ও কনসার্নের পৃথকীকরণের মাধ্যমে পুনরায় ব্যবহারযোগ্য অ্যানালিটিক্স কোড উৎসাহিত করতে তৈরি করা হয়েছিল। Kedro সক্রিয়ভাবে রক্ষণাবেক্ষণ করা Python সংস্করণগুলি সমর্থন করে; একটি Python সংস্করণ জীবনকালের শেষে পৌঁছালে সমর্থন বাদ দেওয়া হয়। পৃথক kedro-datasets প্যাকেজ NEP 29 নীতি অনুসরণ করে এবং সাধারণত আগে Python সংস্করণগুলি বাদ দেয়। কমিউনিটি সম্পদের মধ্যে Slack, একটি Linen আর্কাইভ, প্রযুক্তিগত FAQ, একটি awesome-kedro রিপোজিটরি এবং একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পাবলিক Kedro Coffee Chat অন্তর্ভুক্ত।