将 ML 模型导出给利益相关者的 Shell 脚本

我们在职业生涯中特别面临的一项挑战是能够有效地将 ML 模型结果发送给业务利益相关者。尽管许多公司/团队将拥有将 ML 模型结果分发给业务利益相关者的内部工具或机制，但许多初创公司或新团队缺乏此类机制，并且需要一种方法来引导流程以立即产生影响。

在本文中，我们将了解如何使用 Shell 脚本将机器学习模型结果导出给利益相关者。

逐步实施

第 1 步：设置 shell 脚本

在系统上打开终端并运行以下命令

vi shell_script.sh 

然后复制粘贴下面的代码。此代码基本上逐行读取模型输出文件中的所有记录，并针对模型输出文件中的每条记录向业务利益相关者发送电子邮件，然后将汇总报告发送到所有电子邮件到指定的电子邮件

• 第一行 #!/bin/bash 告诉终端使用 bash 执行脚本
• 然后第二行 if [ -e $1 ] 检查模型输出文件是否存在
• 如果模型输出文件存在，则文件中的每条记录都会逐行读取并通过电子邮件发送。而 IFS = 读取 -r 行； do 逐行读取记录。
• 一旦所有的行都被读取并通过电子邮件发送，然后 $(cat $1 | xargs | sed -e 's/ /./g') 将通知发送到所有发送给利益相关者的记录的电子邮件。
• 如果模型输出文件不存在，则通过电子邮件通知没有文件/结果延迟

#!bin/bash

if [ -e $1 ]

then

while IFS = read -r line; do

  echo “Hello, record $line has been generated from the ML model” | mailx -s “ML Model daily results” [e-mail]

done < $1

echo “Cases sent by ML model $(cat $1 | xargs | sed -e ‘s/ /./g’)” | mailx -s “Results sent from ML model to business stakeholders” [e-mail]

else

echo “ML model results have been delayed” | mailx -s “ML Model execution has been delayed” [e-mail]

按 esc 后跟 “:wq!” 保存上述文件保存对文件所做的更改。

第二步：执行上面的脚本

您可以通过指定模型输出文件位置并运行以下命令来运行上述 shell 脚本

sh shell_script.sh model_results/daily_run_01172022.csv

第 3 步：使用 cronjob 自动化脚本

通过运行以下命令在您的计算机上打开 crontab

crontab -e

现在，您可以创建要执行 shell 脚本的节奏。

0 1 * * 0 – 5 sh shell_script.sh model_results/daily_run_01172022.csv

使用上面的命令，我们将脚本安排在每周 6 天的凌晨 1 点执行。

输出：