Задание по блоку Clear ml (курс MLOps и production в DS исследованиях 3.0)

Цель домашнего задания познакомится с базовыми функционалом clearml.

Предлагается использовать данные из датасета Amazon reviews, но так же можно использовать свои данные для выполнения задания. Задание состоит из следующих шагов:

1. Настроить clear ml (развернуть на своих локальных мощностях или воспользоваться облачной версией) 
2. Провести обучение нескольких (минимум двух) моделей на предложенных данных и зафиксировать результаты в  clear ml
3. Составить clear ml report по сравнению моделей по метрикам, используя результаты экспериментов и инструмента сравнения в clear ml. 

Результатом будет являться ссылка на оформленный merge request с кодом исследований, скринами из clear ml (или ссылками, если пользуетесь областной версией) проведенных исследований, их сравнения и составленного отчёта. Задание оценивается в 10 баллов. 

(*) доп задание: использовать пайплайны clear ml для проведения исследований на предложенном датасете. Цель задания познакомится с пайплайнами, их пере использованием и clear ml agent.

1. Составить пайплайн по обработке и кодированию данных, результатом пайплайна являются подготовленные выборки для обучения и тестирования модели. 
2. Составить несколько пайплайнов по обучению моделей, в которых используются первый пайплайн (точнее задача пайплайна в clear ml, а не python функция)
3. Реализовать запуск всех пайплайнов с помощью clear ml agent. 

Результатом задачи является merge request с кодом пайплайнов, скринами запуска через clear ml agent или ссылками на эксперимент с запуском. Результаты пайплайнов могут использоваться в основной части задания по сравнению моделей и составлению отчёта. Использование пайплайнов добавляет 5 баллов.