Le pipeline ML n'avait aucun test touchant PostgreSQL : `ml/README.md` le disait, faute de base joignable en CI. Le marqueur `integration` de `ml/pyproject.toml` etait declare et porte par zero test. - `ml/tests/conftest.py` : deux fixtures d'acces a la base, jamais interchangeables. `connexion_ml` annule sa transaction, `parc` valide ses ecritures parce que `run_scoring` ouvre sa propre connexion et ne verrait rien d'autre. Garde sur le nom de base, marque uuid sur chaque site, nettoyage dans l'ordre des cles etrangeres. - `test_data_integration.py` : les neuf colonnes du contrat confrontees au schema Alembic reel, la borne `since`, l'ordre de tri dont dependent des lags positionnels, et le typage des colonnes entierement nulles. - `test_score_integration.py` : les contraintes de `prediction` vues depuis le code qui ecrit, l'empilement volontaire de deux runs, et `run_scoring` de bout en bout sur un booster reel. - `apps/backend/tests/test_chaine_ml_api.py` : lance les vrais binaires `enervision_ml.train` et `.score` en sous-processus, comme les DAGs, puis relit par `GET /api/v1/predictions`. Marqueur `chaine` distinct : le job `integration` du backend n'a pas l'environnement de ml/. - `ml.yml` : job `integration`, seul du depot a reunir les deux environnements uv et une base. Ses `paths` incluent les migrations du backend, sans quoi le schema deriverait du SQL du pipeline sans que rien ne casse. - Makefile : `migrate-test`, qui manquait (`enervision_test` n'a jamais recu de table), `ml-test-integration` et `test-chaine`.
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6.5 KiB
YAML
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YAML
name: ML
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# Piège : la version de Python vient de ml/.python-version, et doit rester en 3.14 (cf.
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# .github/workflows/backend.yml, même contrainte).
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on:
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push:
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paths:
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- "ml/**"
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- ".github/workflows/ml.yml"
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# Le job `integration` monte son schema avec les migrations du backend et joue le test de
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# chaine qui vit dans ses tests : sans ces chemins, une migration modifiee ne declencherait
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# rien et le schema deriverait du SQL du pipeline sans que rien ne casse. Meme raisonnement
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# que le filtre d'airflow.yml, qui inclut deja des chemins de ml/ et de apps/backend/.
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- "apps/backend/alembic/**"
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- "apps/backend/app/models/**"
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- "apps/backend/tests/test_chaine_ml_api.py"
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- "apps/backend/pyproject.toml"
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- "apps/backend/uv.lock"
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pull_request:
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paths:
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- "ml/**"
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- ".github/workflows/ml.yml"
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# Le job `integration` monte son schema avec les migrations du backend et joue le test de
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# chaine qui vit dans ses tests : sans ces chemins, une migration modifiee ne declencherait
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# rien et le schema deriverait du SQL du pipeline sans que rien ne casse. Meme raisonnement
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# que le filtre d'airflow.yml, qui inclut deja des chemins de ml/ et de apps/backend/.
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- "apps/backend/alembic/**"
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- "apps/backend/app/models/**"
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- "apps/backend/tests/test_chaine_ml_api.py"
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- "apps/backend/pyproject.toml"
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- "apps/backend/uv.lock"
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permissions:
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contents: read
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concurrency:
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group: ml-${{ github.ref }}
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cancel-in-progress: true
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jobs:
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verification:
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name: Lint, typage et tests
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runs-on: ubuntu-latest
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defaults:
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run:
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working-directory: ml
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steps:
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- name: Récupère le dépôt
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uses: actions/checkout@v7
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- name: Installe uv
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uses: astral-sh/setup-uv@v7
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with:
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enable-cache: true
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cache-dependency-glob: ml/uv.lock
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- name: Installe l'interpréteur déclaré par .python-version
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run: uv python install
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- name: Synchronise les dépendances sans dévier du verrou
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run: uv sync --all-groups --frozen
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- name: Vérifie le formatage
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run: uv run ruff format --check .
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- name: Analyse statique
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run: uv run ruff check --output-format=github .
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- name: Typage
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run: uv run mypy enervision_ml tests
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# Les tests exigeant une base portent le marqueur `integration`, ecarte par defaut et
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# joue par le job `integration` ci-dessous.
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- name: Tests
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run: uv run pytest
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# Le seul job du depot qui dispose a la fois des deux environnements uv et d'une base. Piege :
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# le schema de la base ML est celui du backend (apps/backend/alembic, proprietaire du schema).
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# Le reconstruire ici a la main rendrait ce job vert sur une base qui n'est pas la notre.
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integration:
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name: ML - DB et chaîne ML - DB - API
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runs-on: ubuntu-latest
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services:
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db:
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image: timescale/timescaledb-ha:pg17
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env:
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POSTGRES_USER: enervision
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POSTGRES_PASSWORD: change_me
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POSTGRES_DB: enervision_test
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ports:
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- "5433:5432"
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options: >-
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--health-cmd "pg_isready -U enervision -d enervision_test"
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--health-interval 10s
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--health-timeout 5s
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--health-retries 12
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--health-start-period 40s
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env:
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# Deux variables, deux dialectes : Alembic et l'API parlent asyncpg, le pipeline ML parle
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# psycopg en synchrone. Cf. docs/ML-START.md, section 1.
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DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://enervision:change_me@localhost:5433/enervision_test
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ML_DATABASE_URL: postgresql+psycopg://enervision:change_me@localhost:5433/enervision_test
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APP_SECRET_KEY: secret-de-test-assez-long-pour-le-validateur
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PGPASSWORD: change_me
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steps:
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- name: Récupère le dépôt
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uses: actions/checkout@v7
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- name: Installe uv
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uses: astral-sh/setup-uv@v7
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with:
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enable-cache: true
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cache-dependency-glob: |
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ml/uv.lock
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apps/backend/uv.lock
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- name: Installe l'interpréteur déclaré par .python-version
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working-directory: ml
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run: uv python install
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- name: Synchronise le pipeline ML sans dévier du verrou
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working-directory: ml
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run: uv sync --all-groups --frozen
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# Le backend est installé ici parce qu'il porte les migrations, seule source du schéma, et
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# le test de chaîne, qui interroge l'API.
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- name: Synchronise le backend sans dévier du verrou
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working-directory: apps/backend
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run: uv sync --all-groups --frozen
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# db/init/110-test-database.sql n'est pas monté ici, et sans l'extension la première
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# révision Alembic refuse de s'appliquer.
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- name: Active TimescaleDB sur la base de test
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run: psql -h localhost -p 5433 -U enervision -d enervision_test -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb"
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- name: Applique les migrations du backend, propriétaire du schéma
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working-directory: apps/backend
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run: uv run alembic upgrade head
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# `-m` en ligne de commande écrase celui d'addopts. Couverture désactivée : ce job ne joue
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# qu'une partie de la suite, son taux n'aurait pas de sens (même raison que backend.yml).
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- name: Tests ML exigeant une base
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working-directory: ml
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run: uv run pytest -m integration --no-cov
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# Lance les vrais binaires enervision_ml.train et .score en sous-processus, comme les DAGs
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# ml_train et ml_score, puis relit le résultat par GET /api/v1/predictions.
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- name: Chaîne complète ML vers DB vers API
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working-directory: apps/backend
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env:
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ML_PYTHON: ${{ github.workspace }}/ml/.venv/bin/python
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run: uv run pytest -m chaine --no-cov
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sast:
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name: Analyse statique de sécurité
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runs-on: ubuntu-latest
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defaults:
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run:
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working-directory: ml
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steps:
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- name: Récupère le dépôt
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uses: actions/checkout@v7
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# Pourquoi : pas de cache ici. uvx n'installe pas le projet, le verrou n'alimente donc
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# aucune clé de cache ; la seule roue téléchargée est celle de Bandit.
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- name: Installe uv
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uses: astral-sh/setup-uv@v7
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- name: Analyse le code livré (bloquant à partir de MEDIUM)
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run: uvx bandit==1.9.4 --recursive enervision_ml --severity-level medium --confidence-level medium
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- name: Rapport complet, tous niveaux
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continue-on-error: true
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run: uvx bandit==1.9.4 --recursive enervision_ml
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