文件名称：serveml:通过serveml轻松为您的机器学习模型服务！
文件大小：41.31MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 09:18:49
Python
服务 serveml是一个Python库，可帮助您将机器学习模型轻松打包到REST API中。 serveml背后的想法是定义一组通用端点，以轻松进行预测！ 要求 Python 3.6+ （用于API部分） （用于模型加载） （运行api） 安装 pip install serveml 文献资料 您可以在这里找到完整的文档： : 如何使用 ？ 先决条件 为了运行我们提供的示例，您将需要运行MLflow服务器。 由于我们不希望您已经安装了此容器，因此我们设置了一个Docker容器以加快处理速度。 您需要执行以下操作才能在本地计算机上设置MLflow： git clone https://github.com/gfalcone/serveml cd serveml mkdir -p /tmp/mlflow docker-compose build docker-com
【文件预览】：
serveml-master
----setup.py(792B)
----.gitignore(2KB)
----Dockerfile(415B)
----serveml()
--------loader.py(850B)
--------__init__.py(0B)
--------utils.py(777B)
--------api.py(4KB)
--------predictions.py(4KB)
--------outputs.py(297B)
--------inputs.py(211B)
----requirements.txt(54B)
----.travis.yml(212B)
----create_dev_environment.sh(458B)
----api.cfg(133B)
----LICENSE(11KB)
----Dockerfile-mlflow(294B)
----docker-compose.yml(173B)
----requirements-test.txt(148B)
----examples()
--------serving()
--------__init__.py(0B)
--------training()
----README.md(6KB)
----tests()
--------test_inputs.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_outputs.py(1KB)
--------test_api.py(2KB)
--------examples()
--------test_utils.py(984B)
--------test_loader.py(1KB)
--------test_predictions.py(2KB)
----bootstrap.sh(229B)
----mkdocs.yml(813B)
----requirements-doc.txt(47B)
----docs()
--------images()
--------index.md(2KB)
--------features.md(4KB)
--------examples()
--------going_further()
----run_tests.sh(247B)
----RELEASE.md(534B)