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Deploying-ML-Model-on-Azure-using-Docker-Container:构建ML模型,使用Flas...
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2021-03-12
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使用docker容器在azure上部署ML模型 涉及构建ML模型,使用Flask为该模型创建API,对Flask Web应用程序进行Docker化以及在Azure云平台上进行部署。 概述 此存储库演示了如何使用Flask和Docker Container将Azure机器学习模型作为Web服务部署在Azure上。 文件说明 房屋价格预测文件夹 pricepredmodel.py-用于为房价预测问题构建机器学习模型。 我们正在使用多元线性回归模型进行预测。 该文件将生成模型的pickle版本(model.pkl)。 app.py-在此文件中,我们正在使用Swagger开发前端Web的Web应用程序,并使用Flask作为后端来创建API或将ML模型用作REST API。 requirements.txt-在此文件中,我们指定应用程序的依赖关系,即模块列表及其特定版本。 Dockerfile
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Deploying-ML-Model-on-Azure-using-Docker-Container-main.zip (10个子文件)
Deploying-ML-Model-on-Azure-using-Docker-Container-main
House-Price-Prediction
app.py 3KB
Dockerfile 638B
model.pkl 656B
requirements.txt 66B
pricepredmodel.py 2KB
templates
homepage.html 495B
Documentation
ML-Flask Web App-Docker-Azure Deployment Pipeline.pdf 1.65MB
Notebook
Boston_House_Price_Prediction.ipynb 2.08MB
README.md 7KB
Test Data File
test_file.csv 191B
共 10 条
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