文件名称：ML-模型-部署-泊坞窗
文件大小：4KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 21:43:45
Python
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以运行flask应用程序。 转到浏览器，然后单击URL 0.0.0.0:5000以获取消息Hello World！ 显示。 在终端中运行以下命令以查询Flask服务器，以获取此仓库中提供的模型文件的回
【文件预览】：
ML-model-deploy-docker-main
----Dockerfile(210B)
----requirements.txt(24B)
----README.md(2KB)
----model_train.py(1001B)
----app.py(974B)
----main.py(125B)
----iris_trained_model.pkl(966B)