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moser:服务于机器学习模型的简单方法
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2021-02-04
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Moser:模型服务器原型 Moser是服务于机器学习模型的简单方法。 Moser的目标是超级轻松地在生产服务器中设置任何类型的预测模型,并能够通过RESTful API调用与其进行交互。 产品特点 设置模型 设定功能 开始使用 您可以运行容器( make )并转到 生成模型pkl 建立容器make build 使用make运行API 向发出一些请求: 通过对/api/models/your_model_name的PUT调用将模型添加到API 将先前的模型/api/models/your_model_name/predict与POST请求一起使用,以提供具有功能名称和值的单个JSON
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moser-master.zip (13个子文件)
moser-master
moser
app.py 3KB
Dockerfile 750B
.gitignore 1KB
README.md 2KB
tests
sample_model
unknown.csv 79B
model.pkl 4KB
iris.csv 4KB
train_model.py 1006B
basic_test.py 944B
LICENSE 1KB
requirements.yml 158B
setup.py 366B
Makefile 223B
共 13 条
- 1
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张岱珅
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