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flask-ml-api
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pkl:1个
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2021-03-27
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烧瓶-ml-api 使用Flask,Gunicorn,Nginx和Docker构建机器学习微服务 在这里,我们学习如何在Python环境中使用Flask,Gunicorn和Nginx在dockerized环境中将机器学习模型部署到生产环境中。 我们所做的: 我们编写了一个简单的API,并使其易于使用Flask Blueprints进行扩展 我们使用Gunicorn WSGI将Flask API投入生产 我们在docker中设置了Flask API和Nginx 我们使用docker-compose组装Docker容器 我们使用pytest测试Flask API 我们涵盖以下框架: 烧瓶 独角兽 Nginx的 码头工人 Docker-撰写 pytest 设置 先决条件 创建一个conda环境 使用终端或Anaconda Prompt执行以下步骤: 1.创建环境 conda crea
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flask-ml-api-main.zip (15个子文件)
flask-ml-api-main
README.md 2KB
api
models
model.pkl 830B
app.py 348B
Dockerfile 713B
run.sh 107B
requirements.txt 66B
__init__.py 0B
wsgi.py 111B
testing
test_prediction.py 628B
endpoints
__init__.py 0B
prediction.py 678B
docker-compose.yml 431B
.gitignore 2KB
nginx
Dockerfile 95B
nginx.conf 397B
共 15 条
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