В прошлый раз мы работали с ноутбуком Jupiter и построили нашу модель машинного обучения.
Сегодня мы создадим серверную часть и будем использовать эту модель машинного обучения в нашей серверной части.

Мы будем использовать flask для создания нашего бэкенда.
Создайте файл Python с именем «api.py», который будет содержать метод для отправки прогноза с использованием модели ML.

Сначала создайте виртуальную среду
virtualenv myenv
Активируйте виртуальную среду (для windows)
myenv\Scripts\activate
Установите все необходимые библиотеки из require.txt
pip install -r requirements.txt

Запустите файл api.py

Все готово.
Проверьте локальный хост

Мы также развернули бэкэнд на Heroku.
Если вам нужен полный код и структура, которые были развернуты на сервере, проверьте наш git только на наличие бэкэнда здесь.

В следующей части мы создадим наш интерфейс, чтобы опробовать нашу модель и прогноз.