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ML-Microservice-Kubernetes:使用Kubernetes操作机器学习微服务API
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2021-02-12
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项目概况 该项目旨在使用Kubernetes操作机器学习微服务API。 预测在数据集上训练的价格的scikit-learn模型用作ML Microservice应用程序。 它被配置为Python Flask应用程序。 使用Docker将应用程序容器化,然后将其推送到DockerHub。 然后,配置Kubernetes集群,并使用Kubernetes部署docker容器。 最后,可以通过正在运行的烧瓶应用程序进行预测。 描述 app.py文件使用scikit-learn预测房价,并且还包含flask服务器配置。 Makefile有助于设置环境。 Dockerfile包含容器配置和应用程序执行的步骤。 run_docker.sh脚本用于在本地运行run_docker.sh容器。 upload_docker.sh脚本标记并上传Docker映像到DockerHub。 run_kubern
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收起资源包目录
ML-Microservice-Kubernetes-master.zip (14个子文件)
ML-Microservice-Kubernetes-master
app.py 2KB
Dockerfile 442B
run_kubernetes.sh 439B
upload_docker.sh 445B
requirements.txt 218B
model_data
housing.csv 48KB
boston_housing_prediction.joblib 665KB
make_prediction.sh 384B
output_txt_files
kubernetes_out.txt 495B
docker_out.txt 642B
.circleci
config.yml 1KB
Makefile 923B
README.md 2KB
run_docker.sh 291B
共 14 条
- 1
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黄荣钦
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