Issue-Label-Bot

(★ 333)

Code For The Issue Label Bot, an App that automatically labels issues using machine learning, available on the GitHub Marketplace. This is also code for the blog article: "How to automate tasks on GitHub with machine learning for fun and profit"

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

파일 수가 많아 일부만 표시됩니다. 전체 파일은 위 다운로드 버튼으로 확인해 주세요.

  • .dockerignore
  • .gitignore
  • developer_guide.md
  • LICENSE
  • Makefile
  • Pipfile
  • Pipfile.lock
  • README.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/machine-learning-apps/Issue-Label-Bot

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd Issue-Label-Bot

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
- [Dockerfile](/deployment/Dockerfile) this is the definition of the container that is used to run the flask app. The build for this container is hosted on DockerHub at [hamelsmu/mlapp](https://hub.docker.com/r/hamelsmu/mlapp).

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).
pipenv install

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

jupyter notebook

브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

4. Make

보통
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

✅ 에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

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