文件名称：ML-Microservice-Kubernetes：使用Kubernetes操作机器学习微服务API
文件大小：218KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 11:34:40
Python
项目概况 该项目旨在使用Kubernetes操作机器学习微服务API。 预测在数据集上训练的价格的scikit-learn模型用作ML Microservice应用程序。 它被配置为Python Flask应用程序。 使用Docker将应用程序容器化，然后将其推送到DockerHub。 然后，配置Kubernetes集群，并使用Kubernetes部署docker容器。 最后，可以通过正在运行的烧瓶应用程序进行预测。 描述 app.py文件使用scikit-learn预测房价，并且还包含flask服务器配置。 Makefile有助于设置环境。 Dockerfile包含容器配置和应用程序执行的步骤。 run_docker.sh脚本用于在本地运行run_docker.sh容器。 upload_docker.sh脚本标记并上传Docker映像到DockerHub。 run_kubern
【文件预览】：
ML-Microservice-Kubernetes-master
----app.py(2KB)
----Dockerfile(442B)
----run_kubernetes.sh(439B)
----upload_docker.sh(445B)
----requirements.txt(218B)
----model_data()
--------housing.csv(48KB)
--------boston_housing_prediction.joblib(665KB)
----make_prediction.sh(384B)
----output_txt_files()
--------kubernetes_out.txt(495B)
--------docker_out.txt(642B)
----.circleci()
--------config.yml(1KB)
----Makefile(923B)
----README.md(2KB)
----run_docker.sh(291B)