【文件属性】：
文件名称：chantilly::soft_ice_cream:用于在线机器学习模型的部署工具
文件大小：1.99MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 16:10:37
Python
chantilly是用于模型的部署工具。 它旨在与 。
目录
做出预测
更新模型
监控指标
监控事件
视觉监控
使用情况统计
使用多种模型
配置处理
使用其他存储后端雷迪斯
导入库
部署方式
例子
发展
路线图
技术栈
类似的选择
执照
介绍
有许多用于部署机器学习模型的工具。 但是，它们都不支持可以实时学习的在线模型，但是chantilly却支持。
这里有一些优点：
简单： chantilly基本上只是一个Flask应用程序。
直截了当：您提供了一个模型， chantilly提供了一些API路由来完成其余的工作。
方便： chantilly赶走你的存储预测和学习步骤之间功能的负担。
灵活：只要使用Python编写并实现几个必需的方法，就可以使用任何所需的模型。
请注意， chantilly ）很小，因此可能会进化。 我们也渴望获得反馈，如果您有特殊需求，我们很乐意与您携手合
【文件预览】：
chantilly-master
----setup.py(2KB)
----.gitignore(136B)
----chantilly()
--------templates()
--------__init__.py(2KB)
--------__version__.py(63B)
--------adjectives.txt(2KB)
--------food_names.txt(334B)
--------static()
--------cli.py(942B)
--------storage.py(5KB)
--------api.py(12KB)
--------dashboard.py(136B)
--------flavors.py(2KB)
--------exceptions.py(874B)
----Makefile(98B)
----.travis.yml(438B)
----MANIFEST.in(94B)
----CODE_OF_CONDUCT.md(3KB)
----LICENSE(1KB)
----CHANGELOG.md(1020B)
----setup.cfg(79B)
----examples()
--------docker-compose()
--------taxis()
----README.md(21KB)
----tests()
--------conftest.py(1KB)
--------test_cli.py(819B)
--------__init__.py(0B)
--------test_api.py(10KB)
--------test_factory.py(221B)
--------test_scenarios.py(3KB)
----demo.gif(1.95MB)
----pytest.ini(97B)
----mypy.ini(147B)