原文:【模型部署】使用Flask部署算法模型

Flask介绍 Flask是一个非常轻量级的Python Web框架。使用Flask可以很容易地部署算法服务,通过HTTP方式对外提供API响应接口。 以敏感词检测算法为例。 如果要部署其他算法,代码对应做一些修改既可。 部署代码 调用测试 ...

2020-08-20 15:09 0 1212 推荐指数:

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如何使用flask模型部署为服务

在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。 1. 加载保存好的模型 为了方便起见,这里我们就使用简单的分词模型,相关代码如下:model.py 说明:在load_model方法中加载保存好 ...

Thu May 13 18:54:00 CST 2021 0 1092
使用Flask部署机器学习模型

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 部署机器学习模型是每个ML项目的一个关键 学习如何使用Flask将机器学习模型部署到生产中 模型部署是数据科学家访谈中的一个核心话题 介绍 我记得我早期在机器学习领域 ...

Fri Jul 10 00:58:00 CST 2020 0 1290
flask部署深度学习模型

作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量、灵活、扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架。 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低 ...

Wed Jan 15 23:13:00 CST 2020 0 2350
使用tensorflow-serving部署tensorflow模型

使用docker部署模型的好处在于,避免了与繁琐的环境配置打交道。使用docker,不需要手动安装Python,更不需要安装numpy、tensorflow各种包,直接一个docker就包含了全部。docker的方式是如今部署项目的第一选择。 一、docker用法初探 1、安装 docker ...

Thu Nov 08 20:25:00 CST 2018 0 21122
使用C++部署Keras或TensorFlow模型

本文介绍如何在C++环境中部署Keras或TensorFlow模型。 一、对于Keras, 第一步,使用Keras搭建、训练、保存模型。 model.save('./your_keras_model.h5') 第二步,冻结Keras模型。 from ...

Wed Dec 26 01:14:00 CST 2018 0 3444
使用PMML部署机器学习模型

PMML简介 预测模型标记语言PMML(Predictive Model Markup Language)是一套与平台和环境无关的模型表示语言,是目前表示机器学习模型的实际标准。 作为一个开放的成熟标准,PMML由数据挖掘组织DMG(Data Mining Group)开发和维护,经过十几年 ...

Fri Nov 27 00:01:00 CST 2020 0 1024
使用C++调用并部署pytorch模型

1.背景(Background) 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法,本文仅探讨如何部署pytorch模型! 至于为什么要用C++调用pytorch模型,其目的在于:使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法,一种是直接使用C++编写训练代码,可以做到搭建 ...

Wed Jul 17 03:42:00 CST 2019 0 8305
 
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