部署机器学习模型

在这个页面，我们将探讨如何将机器学习模型部署到生产环境中。部署模型是机器学习流程的关键步骤，它确保了模型能够被实际应用，并提供预测。

常见部署方法

以下是一些常见的机器学习模型部署方法：

Web服务: 使用Flask或Django等框架创建一个简单的Web服务，通过HTTP请求接收输入数据，并返回预测结果。
容器化: 使用Docker将模型和应用程序容器化，以便在多个环境中轻松部署和扩展。
云服务: 利用云平台（如AWS、Azure、Google Cloud）提供的机器学习服务，如AWS SageMaker、Azure Machine Learning等。

示例

以下是一个使用Flask创建的简单Web服务的示例代码：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# 假设我们有一个模型名为model
model = ...

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    prediction = model.predict(data)
    return jsonify(prediction)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

扩展阅读

想要了解更多关于机器学习模型部署的信息，可以阅读以下链接：