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deploy-ml-model:使用flask和docker将简单的机器学习模型部署到AWS ec2实例
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2021-02-05
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将机器学习模型用作Web服务 使用和将简单的机器学习模型作为Web服务提供服务。 入门 使用Model_training.ipynb在上训练逻辑回归模型并生成一个腌制的模型文件(iris_trained_model.pkl) 使用app.py将推理逻辑包装在Flask服务器中,以将模型用作REST Web服务: 执行命令python app.py以运行flask应用程序。 转到浏览器,然后单击URL 0.0.0.0:80以获取消息Hello World! 显示。 注意:此时可能会收到权限错误。 在这种情况下,在改变端口号5000 app.run()命令在app.py 。 (端口80是特权
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deploy-ml-model-master.zip (8个子文件)
deploy-ml-model-master
app.py 894B
Dockerfile 211B
iris_trained_model.pkl 936B
requirements.txt 48B
Model_training.ipynb 4KB
LICENSE 1KB
README.md 2KB
.gitignore 3KB
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