docs: добавить общее описание лабораторного проекта

README.md

@@ -2,6 +2,12 @@
 
 **Выполняет**: **Сыропятов В.В.** (А-01м-24)
 
+Реализация цикла разработки ML-сервиса:
+* подготовка и исследование данных ([Jupyter](https://jupyter.org/), scientific Python),
+* создание модели ML ([MLFlow](https://mlflow.org/), [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)),
+* разработка REST-сервиса для выполнения модели ([FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) (недоступна на 2025‑12‑08)),
+* конфигурация инфрастуктуры сервиса с мониторингом ([Docker](https://www.docker.com/) (частично недоступна на 2025‑12‑08)), [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/) (частично недоступна на 2025‑12‑08)), [Prometheus](https://prometheus.io/) (недоступна на 2025‑12‑08)), [Grafana OSS](https://grafana.com/)).
+
 ## Данные
 
 Используемый датасет: [Car price prediction(used cars)
@@ -10,7 +16,7 @@
 
 ## Сервис предсказания цен
 
-См. `services/ml_service.md`.
+См. `services/README.md`.
 
 ## Исследовательская часть проекта
 

services/README.md

@@ -0,0 +1,169 @@
+# Сервис предсказания цен
+
+Веб-сервис предсказания цен на подержанные автомобили. Мониторинг в комплекте.
+
+Обзор сервисов (по `compose.yaml`, см. о развёртывании ниже):
+
+| Профили Compose |       Имя        |     Объекты      |     Описание     |
+|-----------------|------------------|------------------|------------------|
+| —         | `prices-predictor` | код: `ml_service/` | Веб-сервис предсказания цен, только stateless API. Об используемой предсказательной модели см. `research/README.md`. |
+| —         | `prometheus`     | конфигурация: `prometheus/` | Мониторинг сервиса ([Prometheus](https://prometheus.io/)). |
+| —         | `grafana`        | сохранённая конфигурация: `grafana/` | Аналитика и визуализация данных мониторига сервиса ([Grafana](https://grafana.com/)). |
+| `with-testers`  | `load-tester`    | код: `load-tester/` | Генератор потока случайных запросов к `prices-predictor` для тестирования. |
+
+Дополнительно:
+
+* `models/` — расположение файла модели `model.pkl` для использования сервисом `prices-predictor`.
+  * `fetch_model_as_pickle_from_mlflow.py` — скрипт для экспорта предиктивной модели scikit-learn из MLFlow в файл.
+
+## API сервиса предсказания цен
+
+**Базовый URL**: `/api`. Все указанные далее URL записаны **относительно базового URL**, если не указано иное.
+
+* Полная интерактивная документация (Swagger UI): `/docs`.
+
+* Предсказать цену подержанного автомобиля: `/predict` (POST).
+
+  Пример запроса:
+
+  * requst query: `item_id=16` (параметр `item_id` необходим!);
+
+  * request body:
+
+    ```json
+    {
+        "selling_price": 5.59,
+        "driven_kms": 27000.0,
+        "age": 5.0,
+        "fuel_type": "petrol",
+        "selling_type": "dealer",
+        "transmission_type": "manual"
+    }
+    ```
+
+  * response body:
+
+    ```json
+    {
+        "item_id": 16,
+        "price": 3.743508852258851
+    }
+    ```
+
+* Тестовый эндпоинт: `/` (GET).
+
+  Возвращает простой демонстрационный объект JSON.
+
+  Может использоваться для проверки состояния сервиса.
+
+## Мониторинг
+
+### Prometheus UI
+
+#### Примеры запросов
+
+Гистограмма предсказанных цен `model_prediction_value_bucket` (запрос: `rate(model_prediction_value_bucket[5m]`):
+
+![Гистограмма предсказанных цен как временные ряды](docs/screenshot-prometheus-query-model-1.png)
+
+Гистограмма продолжительности предсказания цен моделью ML `model_prediction_seconds_bucket` (запрос: `rate(model_prediction_seconds_bucket[5m]`):
+
+![Гистограмма продолжительности предсказания цен моделью ML как временные ряды](docs/screenshot-prometheus-query-model-2.png)
+
+Интенсивность потока запросов к сервису предсказания цен с разными результатами (успех — коды HTTP `2xx`, ошибки со стороны клиента — коды HTTP `4xx`) `http_requests_total{handler="/predict"}` (запрос: `rate(http_requests_total{handler="/predict"}[5m]`):
+
+![Интенсивность потока запросов к сервису предсказания цен с разными результатами](docs/screenshot-prometheus-query-http-1.png)
+
+Интенсивность потока запросов к **веб-серверу** сервиса предсказания цен **с ошибками** `http_requests_total{handler="/predict"}` (запрос: `sum without(handler, method) (rate(http_requests_total{status=~"4..|5.."}[5m]))`):
+
+![Интенсивность потока запросов к веб-серверу сервиса предсказания цен, заканчивающихся ошибками](docs/screenshot-prometheus-query-http-1.png)
+
+### Дашборд в Grafana
+
+Дашборд экспортирован в файл: `grafana/objects/dashboard-1765200932880.json`.
+
+![Дашборд в Grafana](docs/screenshot-grafana-dashboard.png)
+
+Элементы:
+
+* мониторинг модели:
+  * гистограмма распределения предсказанных цен за период времени (10 мин);
+* прикладной уровень:
+  * интенсивность потока запросов (всех запросов; запросов, заканчивающихся ошибкой);
+* инфраструктурный уровень:
+  * состояние сервиса (up/down);
+  * выделенный процессу объём VRAM.
+
+## Развёртывание
+
+### Файл модели
+
+Файл используемой предсказательной модели можно извлечь из MLFlow скриптом `models/fetch_model_as_pickle_from_mlflow.py`. Файл модели можно размещается в `models/model.pkl`.
+
+Например, извлечь модель по имени (`<model-name>`) и версии (`<model-version>`) (например, `UsedCardPricePredictionFinal/1`) (команда запускается из корневой директории проекта &mdash; от этого зависит путь к создаваемому файлу):
+
+    python services/models/fetch_model_as_pickle_from_mlflow.py --model "models:/<model-name>/<model-version>" services/models/model.pkl
+
+Можно указать адрес tracking сервера MLFlow, например: `--tracking-uri "http://localhost:5000"`.
+
+Информация о других опциях доступна:
+
+    python services/models/fetch_model_as_pickle_from_mlflow.py --help
+
+### Образы Docker
+
+#### `ml_model` (для сервиса `prices-predictor`)
+
+**Сборка образа** (замените `<version>` на номер версии) (команда запускается из корневой директории проекта &mdash; от этого зависит путь к директории):
+
+    docker build -t ml_service:<version> services/ml_service/
+
+**Независимый запуск** (замените `<version>` на номер версии образа, `<models-dir>` на **абсолютный** путь к директории, где размещён файл предсказательной модели `model.pkl`, `<port>` на порт для запуска веб-сервиса (например, `8000`)):
+
+    docker run -v "<models-dir>:/models" -p <port>:8000 ml_service:<version>
+
+Модель может быть размещена в `models/`; тогда, например, при запуске команды из корна проекта: `$(pwd)/services/models` (здесь `$(pwd)` используется потому, что необходим абсолютный путь).
+
+#### `load-tester` (для сервиса `load-tester`)
+
+**Сборка образа** (замените `<version>` на номер версии) (команда запускается из корневой директории проекта &mdash; от этого зависит путь к директории):
+
+    docker build -t load_tester:<version> services/load_tester/
+
+**Независимый запуск** (замените `<version>` на номер версии образа, `<api-base-url>` на базовый URL сервиса `prices-predictor` (например, `http://prices-predictor:8000/api`)):
+
+    docker run -e "API_BASE_URL=<api-base-url>" ml_service:<version>
+
+### Развёртывание сервиса посредством Compose
+
+Конфигурация описана в файле `compose.yaml`. Имя системы: `mpei-iis-system`.
+
+Рекомендуется (не обязательно) использовать env-файл `compose.env`. Используйте файл `compose.env.template` как шаблон.
+
+**Директория `models/` используется сервисом `prices-predictor` как том** с файлом модели `model.pkl`. Поместите туда файл модели, см. [Файл модели](#файл-модели).
+
+**Управление сервисом с мониторингом** (замените `<command>` и `[options...]`):
+
+    docker compose -f services/compose.yaml --env-file services/compose.env <command> [options...]
+
+**Для запуска вместе с генераторами тестовых запросов** используйте опцию compose `--profile=with-tester`.
+
+Основные команды `docker compose`:
+
+* `up`: создать и запустить контейнеры (также тома, сети и прочее); оставляет вывод логов прикреплённым к терминалу, `SIGINT` останавливает контейнеры, **но не удаляет созданные объекты**;
+  * опция `-d`: то же, но открепляет процесс от терминала.
+* `down`: остановить и удалить контейнеры (также сети и прочее; для удаления томов используйте опцию `-v`).
+* `start`: запустить существующие контейнеры.
+* `stop`: остановить контейнеры.
+* `restart`: перезапустить контейнеры.
+
+**Открытые на хосте интерфейсы**:
+
+* `localhost:8010`: Сервис `prices-predictor`. Базовый URL: `/api`.
+* `localhost:9090`: UI Prometheus.
+* `localhost:3000`: Grafana.
+
+**Доступные на хосте тома**:
+
+* `mpei-iis-system_prometheus-storage`: БД Prometheus.
+* `mpei-iis-system_grafana-storage`: БД Grafana.

services/compose.yaml

@@ -7,23 +7,31 @@ services:
     ports:
       - "8010:8000"
     volumes:
-      - './models:/models'
+      - './models:/models:ro'
 
   load-tester:
     image: load_tester:1
     environment:
       API_BASE_URL: "http://prices-predictor:8000/api"
+    # XXX: Предотвращает аварийный выход тестера при отсутствии ответа от prices-predictor
+    # во время его (потенциально долгого) запуска.
+    depends_on:
+      - prices-predictor
     deploy:
       replicas: 2
+    profiles:
+      - "with-testers"
 
   prometheus:
     image: prom/prometheus:v3.7.3
     ports:
       - "9090:9090"
+    user: nobody
     command:
       - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml"
     volumes:
       - "./prometheus/prometheus.yaml:/etc/prometheus/prometheus.yaml:ro"
+      - "prometheus-storage:/prometheus"
 
   grafana:
     image: grafana/grafana:12.4.0-20012734117
@@ -38,6 +46,14 @@ services:
     environment:
       GF_SECURITY_ADMIN_USER: "${GF_SECURITY_ADMIN_USER:-admin}"
       GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD: "${GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD:-admin}"
+    volumes:
+      - "grafana-storage:/var/lib/grafana"
+
+volumes:
+
+  prometheus-storage: {}
+
+  grafana-storage: {}
 
 #secrets:
 #

services/grafana/.gitattributes

@@ -0,0 +1 @@
+objects/*.json -text

services/grafana/objects/dashboard-1765200932880.json

@@ -0,0 +1,543 @@
+{
+  "apiVersion": "dashboard.grafana.app/v2beta1",
+  "kind": "Dashboard",
+  "metadata": {
+    "name": "adcdfv7",
+    "generation": 9,
+    "creationTimestamp": "2025-12-08T12:51:53Z",
+    "labels": {},
+    "annotations": {}
+  },
+  "spec": {
+    "annotations": [
+      {
+        "kind": "AnnotationQuery",
+        "spec": {
+          "builtIn": true,
+          "enable": true,
+          "hide": true,
+          "iconColor": "rgba(0, 211, 255, 1)",
+          "name": "Annotations & Alerts",
+          "query": {
+            "group": "grafana",
+            "kind": "DataQuery",
+            "spec": {},
+            "version": "v0"
+          }
+        }
+      }
+    ],
+    "cursorSync": "Off",
+    "editable": true,
+    "elements": {
+      "panel-1": {
+        "kind": "Panel",
+        "spec": {
+          "data": {
+            "kind": "QueryGroup",
+            "spec": {
+              "queries": [
+                {
+                  "kind": "PanelQuery",
+                  "spec": {
+                    "hidden": false,
+                    "query": {
+                      "group": "prometheus",
+                      "kind": "DataQuery",
+                      "spec": {
+                        "editorMode": "builder",
+                        "exemplar": false,
+                        "expr": "process_virtual_memory_bytes",
+                        "instant": false,
+                        "interval": "10s",
+                        "legendFormat": "__auto",
+                        "range": true
+                      },
+                      "version": "v0"
+                    },
+                    "refId": "A"
+                  }
+                }
+              ],
+              "queryOptions": {},
+              "transformations": []
+            }
+          },
+          "description": "",
+          "id": 1,
+          "links": [],
+          "title": "Выделенный объём VRAM",
+          "vizConfig": {
+            "group": "timeseries",
+            "kind": "VizConfig",
+            "spec": {
+              "fieldConfig": {
+                "defaults": {
+                  "color": {
+                    "mode": "palette-classic"
+                  },
+                  "custom": {
+                    "axisBorderShow": false,
+                    "axisCenteredZero": false,
+                    "axisColorMode": "text",
+                    "axisLabel": "",
+                    "axisPlacement": "auto",
+                    "barAlignment": 0,
+                    "barWidthFactor": 0.6,
+                    "drawStyle": "bars",
+                    "fillOpacity": 0,
+                    "gradientMode": "none",
+                    "hideFrom": {
+                      "legend": false,
+                      "tooltip": false,
+                      "viz": false
+                    },
+                    "insertNulls": false,
+                    "lineInterpolation": "stepAfter",
+                    "lineWidth": 1,
+                    "pointSize": 5,
+                    "scaleDistribution": {
+                      "type": "linear"
+                    },
+                    "showPoints": "auto",
+                    "showValues": false,
+                    "spanNulls": false,
+                    "stacking": {
+                      "group": "A",
+                      "mode": "none"
+                    },
+                    "thresholdsStyle": {
+                      "mode": "off"
+                    }
+                  },
+                  "thresholds": {
+                    "mode": "absolute",
+                    "steps": [
+                      {
+                        "color": "green",
+                        "value": 0
+                      },
+                      {
+                        "color": "red",
+                        "value": 80
+                      }
+                    ]
+                  },
+                  "unit": "bytes"
+                },
+                "overrides": []
+              },
+              "options": {
+                "legend": {
+                  "calcs": [],
+                  "displayMode": "list",
+                  "placement": "bottom",
+                  "showLegend": true
+                },
+                "tooltip": {
+                  "hideZeros": false,
+                  "mode": "single",
+                  "sort": "none"
+                }
+              }
+            },
+            "version": "12.4.0-20012734117"
+          }
+        }
+      },
+      "panel-2": {
+        "kind": "Panel",
+        "spec": {
+          "data": {
+            "kind": "QueryGroup",
+            "spec": {
+              "queries": [
+                {
+                  "kind": "PanelQuery",
+                  "spec": {
+                    "hidden": false,
+                    "query": {
+                      "group": "prometheus",
+                      "kind": "DataQuery",
+                      "spec": {
+                        "editorMode": "builder",
+                        "expr": "up",
+                        "legendFormat": "__auto",
+                        "range": true
+                      },
+                      "version": "v0"
+                    },
+                    "refId": "A"
+                  }
+                }
+              ],
+              "queryOptions": {},
+              "transformations": []
+            }
+          },
+          "description": "",
+          "id": 2,
+          "links": [],
+          "title": "Состояние",
+          "vizConfig": {
+            "group": "state-timeline",
+            "kind": "VizConfig",
+            "spec": {
+              "fieldConfig": {
+                "defaults": {
+                  "color": {
+                    "mode": "continuous-GrYlRd"
+                  },
+                  "custom": {
+                    "axisPlacement": "auto",
+                    "fillOpacity": 70,
+                    "hideFrom": {
+                      "legend": false,
+                      "tooltip": false,
+                      "viz": false
+                    },
+                    "insertNulls": false,
+                    "lineWidth": 0,
+                    "spanNulls": false
+                  },
+                  "thresholds": {
+                    "mode": "absolute",
+                    "steps": [
+                      {
+                        "color": "green",
+                        "value": 0
+                      }
+                    ]
+                  },
+                  "unit": "bool_on_off"
+                },
+                "overrides": []
+              },
+              "options": {
+                "alignValue": "left",
+                "legend": {
+                  "displayMode": "list",
+                  "placement": "bottom",
+                  "showLegend": true
+                },
+                "mergeValues": true,
+                "rowHeight": 0.9,
+                "showValue": "auto",
+                "tooltip": {
+                  "hideZeros": false,
+                  "mode": "single",
+                  "sort": "none"
+                }
+              }
+            },
+            "version": "12.4.0-20012734117"
+          }
+        }
+      },
+      "panel-3": {
+        "kind": "Panel",
+        "spec": {
+          "data": {
+            "kind": "QueryGroup",
+            "spec": {
+              "queries": [
+                {
+                  "kind": "PanelQuery",
+                  "spec": {
+                    "hidden": false,
+                    "query": {
+                      "group": "prometheus",
+                      "kind": "DataQuery",
+                      "spec": {
+                        "editorMode": "builder",
+                        "expr": "sum without(instance, method, status) (rate(http_requests_total{handler=\"/predict\"}[$__rate_interval]))",
+                        "interval": "1m",
+                        "legendFormat": "__auto",
+                        "range": true
+                      },
+                      "version": "v0"
+                    },
+                    "refId": "A"
+                  }
+                },
+                {
+                  "kind": "PanelQuery",
+                  "spec": {
+                    "hidden": false,
+                    "query": {
+                      "group": "prometheus",
+                      "kind": "DataQuery",
+                      "spec": {
+                        "editorMode": "builder",
+                        "expr": "rate(http_requests_total{handler=\"/predict\", status=~\"4..|5..\"}[$__rate_interval])",
+                        "instant": false,
+                        "interval": "1m",
+                        "legendFormat": "__auto",
+                        "range": true
+                      },
+                      "version": "v0"
+                    },
+                    "refId": "B"
+                  }
+                }
+              ],
+              "queryOptions": {},
+              "transformations": []
+            }
+          },
+          "description": "",
+          "id": 3,
+          "links": [],
+          "title": "HTTP-запросы",
+          "vizConfig": {
+            "group": "timeseries",
+            "kind": "VizConfig",
+            "spec": {
+              "fieldConfig": {
+                "defaults": {
+                  "color": {
+                    "mode": "palette-classic"
+                  },
+                  "custom": {
+                    "axisBorderShow": false,
+                    "axisCenteredZero": false,
+                    "axisColorMode": "text",
+                    "axisLabel": "",
+                    "axisPlacement": "auto",
+                    "barAlignment": 0,
+                    "barWidthFactor": 0.6,
+                    "drawStyle": "line",
+                    "fillOpacity": 0,
+                    "gradientMode": "none",
+                    "hideFrom": {
+                      "legend": false,
+                      "tooltip": false,
+                      "viz": false
+                    },
+                    "insertNulls": false,
+                    "lineInterpolation": "linear",
+                    "lineWidth": 1,
+                    "pointSize": 5,
+                    "scaleDistribution": {
+                      "type": "linear"
+                    },
+                    "showPoints": "auto",
+                    "showValues": false,
+                    "spanNulls": false,
+                    "stacking": {
+                      "group": "A",
+                      "mode": "none"
+                    },
+                    "thresholdsStyle": {
+                      "mode": "off"
+                    }
+                  },
+                  "thresholds": {
+                    "mode": "absolute",
+                    "steps": [
+                      {
+                        "color": "green",
+                        "value": 0
+                      }
+                    ]
+                  },
+                  "unit": "reqps"
+                },
+                "overrides": []
+              },
+              "options": {
+                "legend": {
+                  "calcs": [],
+                  "displayMode": "list",
+                  "placement": "bottom",
+                  "showLegend": true
+                },
+                "tooltip": {
+                  "hideZeros": false,
+                  "mode": "single",
+                  "sort": "none"
+                }
+              }
+            },
+            "version": "12.4.0-20012734117"
+          }
+        }
+      },
+      "panel-4": {
+        "kind": "Panel",
+        "spec": {
+          "data": {
+            "kind": "QueryGroup",
+            "spec": {
+              "queries": [
+                {
+                  "kind": "PanelQuery",
+                  "spec": {
+                    "hidden": false,
+                    "query": {
+                      "group": "prometheus",
+                      "kind": "DataQuery",
+                      "spec": {
+                        "editorMode": "builder",
+                        "exemplar": false,
+                        "expr": "sum without(instance) (increase(model_prediction_value_bucket[10m])) / on() group_left sum(increase(model_prediction_value_count[10m]))",
+                        "format": "heatmap",
+                        "instant": false,
+                        "interval": "10m",
+                        "legendFormat": "<{{le}}",
+                        "range": true
+                      },
+                      "version": "v0"
+                    },
+                    "refId": "A"
+                  }
+                }
+              ],
+              "queryOptions": {},
+              "transformations": []
+            }
+          },
+          "description": "Подпись под каждым столбцом обозначает его максимальное соответствующее значение",
+          "id": 4,
+          "links": [],
+          "title": "Предсказанные цены за 10 минут",
+          "vizConfig": {
+            "group": "bargauge",
+            "kind": "VizConfig",
+            "spec": {
+              "fieldConfig": {
+                "defaults": {
+                  "color": {
+                    "mode": "thresholds"
+                  },
+                  "thresholds": {
+                    "mode": "absolute",
+                    "steps": [
+                      {
+                        "color": "green",
+                        "value": 0
+                      }
+                    ]
+                  },
+                  "unit": "percentunit"
+                },
+                "overrides": []
+              },
+              "options": {
+                "displayMode": "gradient",
+                "legend": {
+                  "calcs": [],
+                  "displayMode": "list",
+                  "placement": "bottom",
+                  "showLegend": false
+                },
+                "maxVizHeight": 300,
+                "minVizHeight": 16,
+                "minVizWidth": 8,
+                "namePlacement": "auto",
+                "orientation": "auto",
+                "reduceOptions": {
+                  "calcs": [
+                    "lastNotNull"
+                  ],
+                  "fields": "",
+                  "values": false
+                },
+                "showUnfilled": false,
+                "sizing": "auto",
+                "valueMode": "color"
+              }
+            },
+            "version": "12.4.0-20012734117"
+          }
+        }
+      }
+    },
+    "layout": {
+      "kind": "GridLayout",
+      "spec": {
+        "items": [
+          {
+            "kind": "GridLayoutItem",
+            "spec": {
+              "element": {
+                "kind": "ElementReference",
+                "name": "panel-4"
+              },
+              "height": 8,
+              "width": 12,
+              "x": 0,
+              "y": 0
+            }
+          },
+          {
+            "kind": "GridLayoutItem",
+            "spec": {
+              "element": {
+                "kind": "ElementReference",
+                "name": "panel-2"
+              },
+              "height": 8,
+              "width": 12,
+              "x": 12,
+              "y": 0
+            }
+          },
+          {
+            "kind": "GridLayoutItem",
+            "spec": {
+              "element": {
+                "kind": "ElementReference",
+                "name": "panel-3"
+              },
+              "height": 8,
+              "width": 12,
+              "x": 0,
+              "y": 8
+            }
+          },
+          {
+            "kind": "GridLayoutItem",
+            "spec": {
+              "element": {
+                "kind": "ElementReference",
+                "name": "panel-1"
+              },
+              "height": 8,
+              "width": 12,
+              "x": 12,
+              "y": 8
+            }
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    "links": [],
+    "liveNow": false,
+    "preload": false,
+    "tags": [],
+    "timeSettings": {
+      "autoRefresh": "30s",
+      "autoRefreshIntervals": [
+        "5s",
+        "10s",
+        "30s",
+        "1m",
+        "5m",
+        "15m",
+        "30m",
+        "1h",
+        "2h",
+        "1d"
+      ],
+      "fiscalYearStartMonth": 0,
+      "from": "now-1h",
+      "hideTimepicker": false,
+      "timezone": "browser",
+      "to": "now"
+    },
+    "title": "Сервис предсказания цен",
+    "variables": []
+  },
+  "status": {}
+}

services/ml_service/README.md

@@ -1,71 +0,0 @@
-# Сервис предсказания цен
-
-Веб-сервис предсказания цен на подержанные автомобили; только stateless API. Об используемой предсказательной модели см. `research/README.md`.
-
-## API
-
-**Базовый URL**: `/api`. Все указанные далее URL записаны **относительно базового URL**, если не указано иное.
-
-* Полная интерактивная документация (Swagger UI): `/docs`.
-
-* Предсказать цену подержанного автомобиля: `/predict` (POST).
-
-  Пример запроса:
-
-  * requst query: `item_id=16` (параметр `item_id` необходим!);
-
-  * request body:
-
-    ```json
-    {
-        "selling_price": 5.59,
-        "driven_kms": 27000.0,
-        "age": 5.0,
-        "fuel_type": "petrol",
-        "selling_type": "dealer",
-        "transmission_type": "manual"
-    }
-    ```
-
-  * response body:
-
-    ```json
-    {
-        "item_id": 16,
-        "price": 3.743508852258851
-    }
-    ```
-
-* Тестовый эндпоинт: `/` (GET).
-
-  Возвращает простой демонстрационный объект JSON.
-
-  Может использоваться для проверки состояния сервиса.
-
-## Развёртывание
-
-### Файл модели
-
-Файл используемой предсказательной модели `model.pkl` можно извлечь из MLFlow скриптом `services/models/fetch_model_as_pickle_from_mlflow.py`. Файл модели можно разместить в директории проекта, а именно в `services/models/`.
-
-Например, извлечь модель по имени (`<model-name>`) и версии (`<model-version>`) (например, `UsedCardPricePredictionFinal/1`) (команда запускается из корневой директории проекта &mdash; от этого зависит путь к создаваемому файлу):
-
-    python services/models/fetch_model_as_pickle_from_mlflow.py --model "models:/<model-name>/<model-version>" services/models/model.pkl
-
-Можно указать адрес tracking сервера MLFlow, например: `--tracking-uri "http://localhost:5000"`.
-
-Информация о других опциях доступна:
-
-    python services/models/fetch_model_as_pickle_from_mlflow.py --help
-
-### Образ Docker
-
-Сборка образа (замените `<version>` на номер версии) (команда запускается из корневой директории проекта &mdash; от этого зависит путь к директории):
-
-    docker build -t ml_service:<version> services/ml_service/
-
-Запуск образа (замените `<version>` на номер версии образа, `<models-dir>` на **абсолютный** путь к директории, где размещён файл предсказательной модели `model.pkl`, `<port>` на порт для запуска веб-сервиса (например, `8000`)):
-
-    docker run -v "<models-dir>:/models" -p <port>:8000 ml_service:<version>
-
-Модель может быть размещена в директории проекта; тогда, например, при запуске команды из корна проекта: `$(pwd)/services/models` (здесь `$(pwd)` используется потому, что необходим абсолютный путь).

services/prometheus/.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+data/