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 средуvirtualenv myenv
Активируйте виртуальную среду (для windows)myenv\Scripts\activate
Установите все необходимые библиотеки из require.txtpip 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.