s3_dst_info = { 's3_config': { 'aws_profile': args.profile, 'bucket_name': args.output_s3bucket, 'path_s3_dst': child_dir } } cm.add_info(config_path, s3_dst_info) logger.info('学習データのロード') train_df = load_train_data(args.input_path) logger.info('前処理・特徴量エンジニアリング') pp = PreProcessor(config_path=config_path, mode='train', label='Survived') train_dataset = pp.get_dataset(train_df) pp.save_transformers(child_dir=child_dir, transformers_name='sample_transformers.pkl.cmp') logger.info('学習') m = Model(config_path=config_path, mode='train') m.init_model() m.train_with_cv(train_dataset) m.save_model(dst_dir=model_dir, child_dir=child_dir, model_name='sample_model.pkl.cmp') logger.info('推論時に利用する各種ファイルをS3にUpload') # S3のUpload対象にconfigと学習データも含めたいとき,以下の処理を行う # 1. configと学習データの情報を更新 newinfo = { 'config_name': Path(config_path).name, 'input_name': Path(args.input_path).name