Chapter 9 模型部署
Python 模型部署是将机器学习或深度学习模型部署到生产环境，以便实际应用和提供服务。
9.1 Flask Web API：
使用Flask框架可以创建一个轻量级的Web API，以接受请求并返回模型的预测结果。以下是一个示例：
from flask import Flask, request, jsonify
import model # 导入模型
app = Flask(__name)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json()
result = model.predict(data) # 使用模型进行预测
return jsonify({'result': result})
if __name__ == '__main__':
app.run()
9.2 FastAPI Web API：
FastAPI是一个现代、高性能的Web框架，可用于构建快速的API。以下是一个示例：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import model
app = FastAPI()
class InputData(BaseModel):
feature1: float
feature2: float
@app.post("/predict")
def predict(data: InputData):
result = model.predict(data.feature1, data.feature2)
return {"result": result}
9.3 Docker容器部署：
使用Docker容器可以将整个应用程序、模型和依赖项封装在一个容器中，便于跨平台和部署。您可以创建一个Dockerfile文件来定义容器的环境和依赖项，然后构建和运行容器。
9.4 Serverless部署（如AWS Lambda）：
一些云服务提供了Serverless计算环境，如AWS Lambda。您可以将模型部署为Lambda函数，通过API Gateway触发。这样，您可以根据需求自动扩展，并只支付实际使用的资源。
9.5 ensorFlow Serving：
如果您使用TensorFlow构建了模型，TensorFlow Serving是一个用于部署机器学习模型的高性能开源库。它可以将模型部署为REST API，并提供负载均衡和版本管理。