10,2 тыс подписчиков
Введение в развёртывание ML: Flask, Docker и Locust
Вы потратили много времени на EDA, тщательно проработали все функции, несколько дней настраивали модель и, наконец, получили то, что хорошо работает в тестовом варианте. Теперь, мой друг, вам нужно развернуть вашу модель. В конце концов, любая модель, которая остаётся на локальном компьютере, ничего из себя не представляет, независимо от того, насколько она хороша.
Изучение этой части рабочего процесса Data Science может показаться непосильным, особенно если у вас нет большого опыта разработки программного обеспечения. Не бойтесь, основная цель этой статьи — познакомить вас с одним из самых популярных фреймворков для развёртывания на Python – Flask. Кроме того, вы узнаете, как контейнеризировать развёртывание и измерить его производительность – два аспекта, которые часто упускаются из виду.
▪Код
Около минуты
4 марта 2023
163 читали