[JFPE] Sprint 10
- por Gabriel Medeiros
- em Diário de Atividades
- on 6 de fevereiro de 2024
![](https://residenciaregional.jfrn.jus.br/wp-content/uploads/2023/12/Apresentação-sem-título.png)
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Período: 15/12/2023 – 01/02/2024
Sprint 10
Na sprint 10, começamos a convergir com nossas frentes de desenvolvimento para montar o novo MVP do nosso produto. Desta forma, tivemos como objetivo obter uma base de dados sólida com petições da JFRN e JFPE para o treinamento do modelo, também finalizamos o desenvolvimento do backend, buscando os requisitos para atender ao modelo API RESTful, iniciamos o desenvolvimento do novo frontend utilizando a stack da PDPJ e tentamos novas abordagens para otimizar os modelos de ML.
S10M01 – Organizar repositório no GitLab
Uma das primeira missões que abordamos. Em reunião com Vinicius (LabiFervo), configuramos os novos repositórios e também configuramos os ambientes de desenvolvimento no sistema da JFPE (VDI’s).
S10M02 – Análise Exploratória do Banco CRETA JFPE e Extração de novas petições dos bancos do RN e PE
Para esta missão, realizamos uma análise exploratória do banco CRETA JFPE. Então, rodamos o algoritmo para extração de todas as petições iniciais do banco CRETA JFPE
Também rodamos o algoritmo de busca de petições com novos formatos (doc e docx) na base da JFRN
Com isso, criamos uma base de dados sólida formada por Petições Iniciais da JFRN e JFPE, contando com 348 mil petições
S10M03 – Refatorar API Python
Aprimorar as funções, requisições e chamadas aos algoritmos de extração e análise das petições.
S10M04 – Continuar aprimoramento do back-end
Preparamos um MVP do front para testar as conexões e chamadas a API;
Implementamos conexão com os serviços (front-end, sistema de machine learning);
Adicionamos tratamento de exceção para facilitar o debug e fornecer feedback ao usuário
Adicionamos validação de modelo para atender aos requisitos Rest
S10M05 – Implantar novos modelos no MVP com a base do CRETA
Treinamento dos modelos
Validação dos modelos
Testes adicionais
Finetunning do modelo ROBERTA
Enfrentamos problemas com o finetuning do modelo ROBERTA
S10M01 – Organizar repositório no GitLab
- Realizar chamada com Vinicius para alinhar esteira de CI/CD
- Criar novos repositórios
- Configurar ambientes localmente para desenvolvimento
S10M02 – Análise Exploratória do Banco CRETA JFPE e Extração de novas petições dos bancos do RN e PE
- Realizar uma análise exploratória do banco CRETA JFPE
- Rodar algoritmo para extração de todas as petições iniciais do banco CRETA JFPE
- Rodar o algoritmo de busca de petições com novos formatos (doc e docx) na base da JFRN
- Falar com Vinícius sobre popular uma tabela no BD CRETA JFPE
- Base de dados sólida formada por Petições Iniciais da JFRN e JFPE. (entregável)
S10M03 – Refatorar API Python
- Aprimorar as funções, requisições e chamadas aos algoritmos de extração e análise das petições.
S10M04 – Continuar aprimoramento do back-end
- Preparar um MVP do front para testar as conexões e chamadas a API;
- Implementar conexão com os serviços (front-end, sistema de machine learning);
- Tratamento de exceção para facilitar o debug e fornecer feedback ao usuário
- Validação de modelo para atender aos requisitos Rest
S10M05 – Implantar novos modelos no MVP com a base do CRETA
- Treinamento dos modelos
- Validação dos modelos
- Testes adicionais
- Implementar o modelo na API python.
S10M06 – Atualizar Diário
- Atualizar Diário de Atividades
S10M01 – Organizar repositório no GitLab
- Realizar chamada com Vinicius para alinhar esteira de CI/CD
- Criar novos repositórios
- Configurar ambientes localmente para desenvolvimento
S10M02 – Análise Exploratória do Banco CRETA JFPE e Extração de novas petições dos bancos do RN e PE
- Realizar uma análise exploratória do banco CRETA JFPE
- Rodar algoritmo para extração de todas as petições iniciais do banco CRETA JFPE
- Rodar o algoritmo de busca de petições com novos formatos (doc e docx) na base da JFRN
- Falar com Vinícius sobre popular uma tabela no BD CRETA JFPE
- Base de dados sólida formada por Petições Iniciais da JFRN e JFPE. (entregável)
S10M03 – Refatorar API Python
- Aprimorar as funções, requisições e chamadas aos algoritmos de extração e análise das petições.
S10M04 – Continuar aprimoramento do back-end
- Preparar um MVP do front para testar as conexões e chamadas a API;
- Implementar conexão com os serviços (front-end, sistema de machine learning);
- Tratamento de exceção para facilitar o debug e fornecer feedback ao usuário
- Validação de modelo para atender aos requisitos Rest
S10M05 – Implantar novos modelos no MVP com a base do CRETA
- Treinamento dos modelos
- Validação dos modelos
- Testes adicionais
- Implementar o modelo na API python.
S10M06 – Atualizar Diário
- Atualizar Diário de Atividades
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