我们如何使用 Flask 部署机器学习 Model？

Question

我有史以来第一次尝试使用 Flask 部署 ML model。 我正在按照下面链接中的说明进行操作。

https://towardsdatascience.com/deploy-a-machine-learning-model-using-flask-da580f84e60c

我创建了三个独立且不同的.py 文件，分别名为“model.py”、“server.py”和“request.py”。 我打开我的 Anaconda 提示结束输入：'C:\Users\ryans>C:\Users\ryans\model.py'

现在，我明白了。

我肯定安装了 Numpy，我的设置一定有问题，或者我启动过程的方式有问题。 但我不确定问题是什么。 有没有人遇到过这个问题

Answer 1

我建议您执行以下步骤，因为您第一次提到它并且在部署项目进行试验时，最好将其放在虚拟环境中，我们可以使用virtualenv工具来完成。

1. 假设您已经安装了pip ，请安装 virtualenv：

   C:\> pip install virtualenv

2. 创建一个新的工作目录，切换到它并从文章作者提到的Github 克隆存储库：

   C:\your-working-directory\> git clone https://github.com/vyashemang/flask-salary-predictor.git

3. 在存储库的顶级目录中启动 virtualenv

   C:\your-working-directory\flask-salary-predictor\> virtualenv env

4. 激活创建的批处理文件\env\Scripts\activate.bat ：

   C:\Users\'Username'\venv\Scripts\activate.bat

5. 现在在虚拟环境中，安装所有要求：

   (env) C:\your-working-directory\flask-salary-predictor\> pip install -r requirements.txt

6. 您现在可以像上面一样运行model.py 。 我建议您使用 gunicorn 运行 server.py 或在 Windows 上使用 waitress 根据这篇文章，这样您就可以使用Insomnia或Z6F061E1CAD5E2783CEA0B2976ED2F4C34发送 ZDB974238714CA8DE4F638 请求，而不是每次要发送请求时运行request.py 。