update

.github/workflows/ci.yml

@@ -0,0 +1,45 @@
+name: CI/CD Pipeline for Emotion Recognition
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+  pull_request:
+    branches:
+      - main
+
+jobs:
+  build:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+    - name: Checkout repository
+      uses: actions/checkout@v2
+
+    - name: Set up Python
+      uses: actions/setup-python@v2
+      with:
+        python-version: '3.9'
+
+    - name: Install dependencies
+      run: |
+        python -m pip install --upgrade pip
+        pip install -r requirements.txt
+
+    - name: Run tests
+      run: |
+        pytest --maxfail=1 --disable-warnings -q
+
+    - name: Train model
+      run: |
+        python src/models/train_model.py
+
+    - name: Upload trained model to Hugging Face (optional)
+      run: |
+        huggingface-cli login ${{ secrets.HUGGINGFACE_TOKEN }}
+        python src/models/upload_model.py
+
+    - name: Deploy to Hugging Face Space or other platform (optional)
+      run: |
+        # Deploy logic, e.g., push model to Hugging Face Spaces
+        # python deploy.py

.huggingface.yml

@@ -0,0 +1,8 @@
+sdk: gradio
+app_file: app.py
+python_version: "3.9"
+requirements:
+  - pandas
+  - numpy
+  - scikit-learn
+  - gradio

Dockerfile

@@ -0,0 +1,40 @@
+# Bước 1: Chọn image Python làm nền tảng
+FROM python:3.9-slim
+
+# Bước 2: Cài đặt các thư viện hệ thống cần thiết (nếu có)
+# Cài đặt các thư viện như build-essential, git, và các công cụ khác nếu cần thiết cho môi trường
+RUN apt-get update && \
+    apt-get install -y --no-install-recommends \
+    build-essential \
+    git \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# Bước 3: Tạo thư mục làm việc cho ứng dụng
+WORKDIR /app
+
+# Bước 4: Copy file requirements.txt vào container
+# Đây là nơi bạn liệt kê tất cả các thư viện Python cần thiết cho dự án
+COPY requirements.txt requirements.txt
+
+# Bước 5: Cài đặt các thư viện Python từ requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# Bước 6: Copy toàn bộ mã nguồn vào container
+COPY . .
+
+# Bước 7: Tiền xử lý dữ liệu (nếu có)
+# Chạy một script Python để xử lý dữ liệu trước khi huấn luyện (nếu cần)
+# Ví dụ: python src/data/preprocessing.py
+RUN python src/data/preprocessing.py
+
+# Bước 8: Huấn luyện mô hình
+# Chạy một script Python để huấn luyện mô hình
+# Ví dụ: python src/models/train.py
+RUN python src/models/train.py
+
+# Bước 9: Expose cổng cho ứng dụng web (nếu sử dụng Gradio, Flask hoặc FastAPI)
+EXPOSE 7860
+
+# Bước 10: Chạy ứng dụng khi container bắt đầu
+# Ví dụ: Nếu sử dụng Gradio cho giao diện người dùng
+CMD ["python", "app.py"]

README.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+---
+title: Project MLops
+emoji: 🐠
+colorFrom: purple
+colorTo: pink
+sdk: streamlit
+sdk_version: 1.41.1
+app_file: app.py
+pinned: false
+short_description: MLops
+---

app.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+# Application entry point
+if __name__ == "__main__":
+    print("Hello, Hugging Face Spaces!")

requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+transformers
+torch
+scikit-learn
+pandas
+numpy
+flask
+gradio
+pytest
+huggingface_hub