在某些場景下,我們需要將機器學習或者深度學習模型部署為服務給其它地方調用,本文接下來就講解使用python的flask部署服務的基本過程。 1. 加載保存好的模型 為了方便起見,這里我們就使用簡單的分詞模型,相關代碼如下:model.py 說明:在load_model方法中加載保存好 ...
Flask介紹 Flask是一個非常輕量級的Python Web框架。使用Flask可以很容易地部署算法服務,通過HTTP方式對外提供API響應接口。 以敏感詞檢測算法為例。 如果要部署其他算法,代碼對應做一些修改既可。 部署代碼 調用測試 ...
2020-08-20 15:09 0 1212 推薦指數:
在某些場景下,我們需要將機器學習或者深度學習模型部署為服務給其它地方調用,本文接下來就講解使用python的flask部署服務的基本過程。 1. 加載保存好的模型 為了方便起見,這里我們就使用簡單的分詞模型,相關代碼如下:model.py 說明:在load_model方法中加載保存好 ...
作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 部署機器學習模型是每個ML項目的一個關鍵 學習如何使用Flask將機器學習模型部署到生產中 模型部署是數據科學家訪談中的一個核心話題 介紹 我記得我早期在機器學習領域 ...
作為著名Python web框架之一的Flask,具有簡單輕量、靈活、擴展豐富且上手難度低的特點,因此成為了機器學習和深度學習模型上線跑定時任務,提供API的首選框架。 眾所周知,Flask默認不支持非阻塞IO的,當請求A還未完成時候,請求B需要等待請求A完成后才能被處理,所以效率非常低 ...
網絡輸入輸出節點 4.2 客戶端推理 4. 多模型部署 4.1 多 ...
使用docker部署模型的好處在於,避免了與繁瑣的環境配置打交道。使用docker,不需要手動安裝Python,更不需要安裝numpy、tensorflow各種包,直接一個docker就包含了全部。docker的方式是如今部署項目的第一選擇。 一、docker用法初探 1、安裝 docker ...
本文介紹如何在C++環境中部署Keras或TensorFlow模型。 一、對於Keras, 第一步,使用Keras搭建、訓練、保存模型。 model.save('./your_keras_model.h5') 第二步,凍結Keras模型。 from ...
PMML簡介 預測模型標記語言PMML(Predictive Model Markup Language)是一套與平台和環境無關的模型表示語言,是目前表示機器學習模型的實際標准。 作為一個開放的成熟標准,PMML由數據挖掘組織DMG(Data Mining Group)開發和維護,經過十幾年 ...
1.背景(Background) 上圖顯示了目前深度學習模型在生產環境中的方法,本文僅探討如何部署pytorch模型! 至於為什么要用C++調用pytorch模型,其目的在於:使用C++及多線程可以加快模型預測速度 關於模型訓練有兩種方法,一種是直接使用C++編寫訓練代碼,可以做到搭建 ...