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在服务器上用 Flask 部署训练好的模型

人工智能

前言

机器学习模型通常在本地计算机上训练和开发，但为了让模型对其他人有用，我们需要将其部署到服务器上。Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，可以轻松地将模型部署到服务器上。

先决条件

在开始之前，请确保您已满足以下先决条件：

  • 已安装 Python 3 及其 pip 软件包管理器。
  • 已安装 Flask。
  • 已训练好一个机器学习模型。

第 1 步：导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库。我们将使用 Flask 来构建 Web 应用程序，NumPy 来处理数值数据，Pickle 来保存和加载模型，以及 joblib 来将模型转换为可部署的格式。

import flask
import numpy as np
import pickle
import joblib

第 2 步：加载训练好的模型

接下来，我们需要加载训练好的模型。我们将使用 Pickle 来加载模型，因为它是保存和加载 Python 对象的标准库。

model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

第 3 步：构建 Flask 应用程序

现在，我们可以开始构建 Flask 应用程序。我们将创建一个简单的 Web 应用程序，允许用户输入数据并获得模型的预测。

app = flask.Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    if flask.request.method == 'POST':
        data = flask.request.form.get('data')
        prediction = model.predict(np.array([data]))
        return flask.render_template('result.html', prediction=prediction)
    else:
        return flask.render_template('index.html')

第 4 步：运行 Web 应用程序

最后，我们可以运行 Web 应用程序。为此，我们将使用 Flask 内置的开发服务器。

if __name__ == '__main__':
    app.run()

现在，您可以通过浏览器访问 Web 应用程序并使用模型。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 Flask 在服务器上部署训练好的机器学习模型。我们逐步介绍了如何构建 Web 应用程序，以便您可以通过浏览器访问和使用模型。