Публикации по теме 'flask'
Развертывание приложения машинного обучения с использованием Flask, Gunicorn, Nginx и Docker — Часть 1
Введение
Специалисты по данным и инженеры данных часто выполняют такие задачи, как разработка и проверка моделей машинного обучения в изолированных средах, таких как ноутбуки Jupyter и Google Colab. Однако возникает проблема, когда им нужно поделиться этими моделями с коллегами из других команд удобным и доступным способом. Хотя существует множество решений для решения этой проблемы, они могут сбивать с толку специалистов по данным, которые могут не разбираться в развертывании своих..
Развертывание модели машинного обучения с бэкендом (flask) и внешним интерфейсом (Angular) — часть 2
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)..
Как создать приложение для классификации сообщений о бедствиях с контролируемым машинным обучением и естественными…
После стихийного бедствия миллионы и миллионы сообщений, напрямую или через Twitter и Facebook, отправляются именно тогда, когда у организаций, занимающихся реагированием на стихийные бедствия, меньше всего возможностей фильтровать и извлекать сообщения с более высоким приоритетом. Прохожие часто публикуют сообщения о том, что происходит, и создают поток информации в социальных сетях быстрее и информативнее, чем репортажи. Однако зачастую только одно из тысячи таких сообщений имеет..
Развертывание вашей первой модели машинного обучения в качестве конечной точки REST с использованием Flask и Bootstrap.
Будучи старшим архитектором решений в Databricks, помимо взаимодействия с клиентами, я регулярно выступаю с докладами и пишу статьи о машинном обучении, MLOps и прочих технологиях.
Недавно на вебинаре студент колледжа спросил меня, как я начал работать с ML и как лучше всего практиковать концепции, связанные с ML. Я сделал небольшую паузу и задумался о своем путешествии в мир машинного обучения. Я всегда чему-то учился, делая и глядя на примеры.
Итак, для всех энтузиастов Data Science,..
100 Days Challenge (Создание интерактивного словаря английского языка с использованием языка программирования Python)
Проект День 5
Несколько дней назад я и мой друг Иреаёми, менеджер по социальным сетям, начинаем 100-дневный челлендж. Вы также можете ознакомиться с некоторым контентом, который она создала здесь . Задача состоит в том, чтобы работать над чем-то, что улучшит наш набор навыков и даст нам преимущество. Кроме того, мы ежедневно откладываем 500 долл. США за выполнение задания, но если вы не можете этого сделать, вы вносите 1 000 долл. США вместо 500 долл. США. Деньги предназначены для..
Введение в MLOps: сборка и развертывание RandomForest с помощью MLflow (часть 4)
Добро пожаловать в заключительную часть нашей серии руководств по MLOps! В этой части мы развернем нашу обученную модель RandomForestClassifier в качестве конечной точки API с помощью Flask. К концу этого руководства у вас будет полностью функционирующий API, который сможет делать прогнозы на основе обученной модели. Давайте погрузимся и завершим наше путешествие MLOps!
Оглавление:
Введение в MLOps ( Часть-1 ) Настройка окружения ( Часть-1 ) Изучение набора данных IRIS ( Часть-1..
Подключите сервер Flask к своему приложению для Android
Android с серверной частью? Почему не локально?
Начну с самого простого..! Есть идеи, почему нам нужен отдельный сервер для нашего приложения для Android? Просто подумайте о ситуации, когда все пользователи, использующие мобильное приложение, получают данные и отправляют данные на сервер облачной базы данных!
Почему REST API?
API-интерфейсы REST взаимодействуют через http-запросы для обеспечения связи между вашим интерфейсным приложением и базой данных! Точно так же, как вы..
