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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-13
详细说明：ML-模型-部署-泊坞窗
我试图展示一种示例方法来创建可由利益相关者使用的某些软件。 具体来说，我们将创建一个可查询以从机器学习模型获得预测的Web服务。 该职位主要供那些想要超越仅开发模型的机器学习从业人员使用。
工作流程
在本地系统上训练机器学习模型。
将推理逻辑包装到flask应用程序中。
使用Docker容器化Flask应用程序。
使用model_train.py在虹膜数据集上训练逻辑回归模型，并生成一个腌制的模型文件（iris_trained_model.pkl）。使用app.py将推理逻辑包装在烧瓶服务器中，以将模型用作REST Web服务：执行命令python app.py
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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