用机器学习分析流行音乐(四):生产模型

2020 年 9 月 09 日

用机器学习分析流行音乐(四):生产模型

本文是该教程的第四部分,我将使用 FLASK 将预测模型投入生产。如果你有兴趣,可以先看本教程的第一部分、第二部分、第三部分

什么是模型部署?模型部署就是将机器学习模型集成到现有的生产环境中,以便基于数据做出实际的业务决策。

我们将使用带有 FLASK 的 Python web API 来部署模型。因此,我们的最终目标是创建一个网站,一旦用户在网站上输入值,该网站就会给你预测的结果。

从 GitHub 下载文件

首先,到我的 GitHub 页面上的 K-pop 仓库下载模型部署文件夹

我们将使用名为 GitZip 的网站,它可以让你下载 repo 中的特定文件夹,你所需要做的就是将连接复制并粘贴到模型部署文件夹。

复制并在此处粘贴文件夹链接

你可以随意命名文件夹,我将文件夹命名为“K-pop Model Deployment”。

使用 Spyder IDE

在本教程中,我们将使用 Spyder IDE。

如果你还没有安装 Spyder IDE 的话,可以从这里下载(你需要从 Anaconda 网站下载),请务必下载版本 7.3,因为这是最新版本。

安装 Anaconda(Python 3.7)

安装后,打开 Spyder IDE,导航到“File Explorer”,然后选择刚刚下载的文件夹。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/ow9EVdYWHNyR7YtiAbAG 】。未经作者许可,禁止转载。

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2020 年 9 月 09 日 12:00 465

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