如何使用Flask轻松部署机器学习模型?

【51CTO.com快译】数据科学家/机器学习工程师使用Scikit-Learn、TensorFlow、Keras或PyTorch等开发机器学习模型时,最终目标是将其部署到生产环境。从事机器学习项目时,我们常常过于关注探索性数据分析(EDA)、特征工程和超参数调整等,却往往忘了主要目标:从模型预测中提取实际价值。
部署机器学习模型或将模型部署到生产环境意味着将模型提供给最终用户或系统。然而,

Django:部署Django

本章包含创建一个django程序最必不可少的步骤 在服务器上部署它如果你一直跟着我们的例子做,你可能正在用runserver 但是runserver 要部署你的django程序,你需要挂接到工业用的服务器 如:Apache 在本章,我们将展示如何做,但是,在做之前我们要给你一个(要做的事的)清单.准备你的代码库很幸运,runserver 但是,在开始前,有一些**关闭Debug模式.我们在第2章,

Flask探索:部署

我们终于准备好向全世界展示我们的应用程序了。是时候要部署。这个过程可能是痛苦的因为有许多琐碎的事情要去做。当涉及到生产环境的搭建以及服务器的配置方案,这是有很多的选择需要做出。在本章中,我们会讨论一些重要的部分以及一些我们可能会用到的选项(关于主机或者服务器的搭建方式等等)。主机¶首先我们需要一台服务器。现在有成千上万的服务器供应商,但是我个人建议的有三家。我不打算在这里介绍如何开始使用它们的细节

Flask教程:部署方式

Flask 应用对象的实质就是一个 WSGI 应用。如果需要快速体验,请参阅《快速上手》中的 部署到 Web 服务器 。mod_wsgi (Apache)安装 mod_wsgi创建一个 .wsgi 文件配置 Apache故障排除自动重加载支持使用虚拟环境独立 WSGI 容器GunicornTornadoGevent代理设置uWSGI使用 uwsgi 启动你的应用配置 nginxFastCGI创建一

Flask教程:使用 Fabric 部署

Fabric大型应用配置处理 )相结合那么 Fabric 将是在外部服务器上部署 Flask 的利器。在下文开始之前,有几点需要明确:Fabric 1.0 需要要被安装到本地。本教程假设使用的是最新版本的 Fabric 。应用已经是一个包,且有一个可用的 setup.py使用 Distribute 部署 )。在下面的例子中,我们假设远程服务器使用 mod_wsgimod_wsgi创建第一个 Fab

Flask教程:使用 Distribute 部署

distribute支持依赖包注册安装管理 : distribute 中的 easy_installeasy_install 的 pip ,它除了安装包还可以做更多的事。在这里我们假设你的应用名称是 yourapplication.py包 。 distribute大型应用使用 Fabric 部署 一节。基础设置脚本¶distribute_setup.py标准声明: 最好使用 virtualenv