Ноутбуки

Вся остальная документация предполагает manage.py. Он не обязателен.

import mlango
mlango.notebook()

Это вся настройка. Объявите в следующей ячейке датасет и модель, вызовите train() — и ран запишется с сидом, метриками, артефактами и git-коммитом, ровно как внутри проекта.

Полная сессия

import mlango
mlango.notebook()

from mlango.core import fields
from mlango.data import Dataset, CSVSource

class Reviews(Dataset):
    id = fields.IntegerField()
    text = fields.TextField()
    label = fields.LabelField(["neg", "pos"])

    class Meta:
        source = CSVSource("reviews.csv")
        primary_key = "id"

Reviews.objects.filter(label="pos").count()

from mlango.training import Model

class Sentiment(Model):
    C = fields.FloatField(default=1.0, tunable=True)

    class Meta:
        dataset = Reviews
        trainer = "sklearn"
        task = "classification"
        features = ["text"]

    def build(self):
        from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
        from sklearn.linear_model import LogisticRegression
        from sklearn.pipeline import make_pipeline
        return make_pipeline(TfidfVectorizer(), LogisticRegression(C=self.C))

run = Sentiment().train()
run.refresh().summary

Sentiment.load().predict("понравилось от начала до конца")

Никакого migrate: таблицы метастора создаются при первой же записи.

Повторный запуск ячейки

Повторный запуск ячейки выполняет тело класса заново, то есть объявляет класс второй раз. mlango заменяет предыдущее объявление и продолжает работу — поэтому поправить опцию Meta и перезапустить ячейку это нормальный рабочий приём.

Проверка уникальности, которая не даёт двум приложениям занять одну метку, никуда не делась. Она срабатывает, только когда объявления пришли из разных модулей, — а это настоящий конфликт, а не правка.

Откуда исчез шаблонный код

mlango.notebook() — это settings.configure() со значениями, подобранными под эту ситуацию, и следом mlango.setup():

Настройка	Что берётся	Зачем
BASE_DIR	рабочий каталог	Раны и артефакты ложатся рядом с ноутбуком
METASTORE	sqlite:///mlango.db	Один файл, без сервера
STORAGE	локальная папка artifacts/	Чекпоинты там, где их найдёшь
DEFAULT_PROVIDER	echo	Агенты работают без API-ключа

Любое можно переопределить:

mlango.notebook(SEED=7, DEFAULT_PROVIDER="anthropic")
mlango.notebook(base_dir="/data/experiments")

Вызвать дважды безвредно — а это важно, потому что первую ячейку перезапускают чаще всего.

Открыть админку на том, что сделано в ноутбуке

Записанная база — обычный метастор mlango, поэтому проект, направленный в тот же каталог, покажет все раны, графики и артефакты из ноутбука:

mlango startproject dashboard --bare
cd dashboard
# направьте METASTORE на mlango.db ноутбука, затем
python manage.py runserver

Это и есть довод в пользу фреймворка в ноутбуке. Исследовательская работа обычно испаряется; здесь она попадает в то же хранилище, что и всё остальное, и ран, давший цифру полгода назад, по-прежнему говорит, какие данные читал.

Переезд из ноутбука в проект

Когда наработкам пора обрести дом, декларации переезжают без изменений: тела классов — это уже то, что лежит в datasets.py и models.py проекта.

mlango startproject myproject --bare
cd myproject
python manage.py startapp reviews

Вставьте классы в reviews/datasets.py и reviews/models.py, добавьте "reviews" в INSTALLED_APPS и выполните manage.py makemigrations, чтобы зафиксировать схему. В самих декларациях не меняется ничего — ради этого они и декларации.