针对前文所述 机器学习模型部署摘要 中docker+fastapi部署机器学习的一个完整示例 outline fastapi简单示例 基于文件内容检测的机器学习&fastapi 在docker容器部署 Install pip install fastapi pip install "uvicorn[standard]" example from typing import Optional from fastapi import FastAPI #创建FastAPI实例 app

  基于房价数据,在python中训练得到一个线性回归的模型,在JavaWeb中加载模型完成房价预测的功能. 一. 训练.保存模型 工具:PyCharm-2017.Python-39.sklearn2pmml-0.76.1. 1.训练数据house_price.csv No square_feet price 1 150 6450 2 200 7450 3 250 8450 4 300 9450 5 350 11450 6 400 15450 7 600 18450 2.训练.保存模型 impo

一.概述   对于由Python训练的机器学习模型,通常有pickle和pmml两种部署方式,pickle方式用于在python环境中的部署,pmml方式用于跨平台(如Java环境)的部署,本文叙述的是pmml的跨平台部署方式.   PMML(Predictive Model Markup Language,预测模型标记语言)是一种基于XML描述来存储机器学习模型的标准语言.如,对在Python环境中由sklearn训练得到的模型,通过sklearn2pmml模块可将它完整地保存为一个pmml格

Introduction A lot of Machine Learning (ML) projects, amateur and professional, start with an aplomb. The early excitement with working on the dataset, answering the obvious & not so obvious questions & presenting the results are what everyone of

机器学习模型常用Docker部署,而如何对Docker部署的模型进行管理呢?工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理.编排容器.Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点,这里不再赘述,有关Kubernetes的优点读者可自行Google.笔者整理的Kubernetes入门系列重点是如何实操,前三节介绍了Kubernets的安装.Dashboard的安装,以及如何在Kubernetes中部署一个无状态的应用,本节将讨论如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorfl

本文将使用ML.NET创建机器学习分类模型,通过ASP.NET Core Web API公开它,将其打包到Docker容器中,并通过Azure Container Instances将其部署到云中. 先决条件 本文假设您对Docker有一定的了解.构建和部署示例应用程序还需要以下软件/依赖项.重要的是要注意应用程序是在Ubuntu 16.04 PC上构建的,但所有软件都是跨平台的,应该适用于任何环境. Docker Azure CLI .NET Core 2.0 Docker Hub Accou

Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安装docker ce 1-1:卸载旧版本的docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io 1-2:安装可选内核模块从 Ubuntu 14.04 开始,一部分内核模块移到了可选内核模块包 ( linux-image-extra-* ) ,以减少内核软件包的体积.正常安装的系统应该会包含可选内核模块包,而一些裁剪后的       

使用docker部署模型的好处在于,避免了与繁琐的环境配置打交道.使用docker,不需要手动安装Python,更不需要安装numpy.tensorflow各种包,直接一个docker就包含了全部.docker的方式是如今部署项目的第一选择. 一.docker用法初探 1.安装 docker安装需要两个命令: sudo apt-get install docker sudo apt-get install docker.io 好的学习资料不必远求 docker --help docker run

  在文章NLP(十五)让模型来告诉你文本中的时间中,我们已经学会了如何利用kashgari模块来完成序列标注模型的训练与预测,在本文中,我们将会了解如何tensorflow-serving来部署模型.   在kashgari的官方文档中,已经有如何利用tensorflow-serving来部署模型的说明了,网址为:https://kashgari.bmio.net/advance-use/tensorflow-serving/ .   下面,本文将介绍tensorflow-serving以及如

Docker是一个使用广泛的Linux容器管理工具包,它允许用户创建镜像,并将其容器实例化.通过本指南,我们可以学习到如何使用Docker部署Spring Boot项目. 先决条件 开发之前,你必须具备如下条件才能够开发: 你必须在物理机或虚拟机上安装Docker,如果条件不允许,你可以是在本机安装Docker Toolbox,使用Docker Machine创建Docker引擎.关于Docker Toolbox的安装请查看官方安装方式.关于Docker的安装你可以参考:在Centos上安装Do

在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了. 1. PMML概述 PMML是数据挖掘的一种通用的规范,它用统一的XML

1. 什么是API 当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用.然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用. 简单地说,API可以看作是顾客与商家之间的联系方式.如果顾客以预先定义的格式提供输入信息,则商家将获得顾客的输入信息并向其提供结果. 从本质上讲,API非常类似于web应用程序,但它没有提供一个样式良好的HTML

基于Docker部署nodejs应用 背景 公司基于Vue.js的项目最近需要部署到云端,因此需要先行在公司内部Docker环境下验证相关技术,因而有本文之前提. 本文展示在Docker容器中,应用部署Nodejs程序. 获取基础镜像 Docker Hub中有官方node镜像,按照自己的需求直接获取对应版本的image即可.我获取的是8.0-alpine版本,因为基于alpine的node镜像足够小,仅有63.7 MB. 获取源码 从源码库上,获取到整个源代码工程.(过程略) 编写Dockerf

1.Docker简介 1.1虚拟化 1.1.1什么是虚拟化 在计算机中,虚拟化(英语:Virtualization)是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器.网络.内存及存储等,予以抽象.转换后呈现出来,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源.这些资源的新虚拟部份是不受现有资源的架设方式,地域或物理组态所限制.一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储.在实际的生产环境中,虚拟化技术主要用来解决高性能的物理硬件产能过剩和老的旧的硬件产能过低的

Docker 部署Python项目 导读: 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装.只有它们都正确,软件才能运行.如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统.这种方式有个很大的缺点就是资源占用多.冗余步骤多.启动慢.目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量.资源占用少.启动快.本文从什么是Docker?Docker解决什么问题?有哪些好处?

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这

1. Python环境设置和Flask基础 使用"Anaconda"创建一个虚拟环境.如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置,"Anaconda"发行版是一个不错的选择. 安装here wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source

Jerry之前的两篇文章介绍了如何通过Restful API的方式,消费SAP Leonardo上预先训练好的机器学习模型: 如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API 部署在SAP Cloud Platform CloudFoundry环境的应用如何消费 当时Jerry提到,Product Image Classification API只支持29种产品类别: 如果我们开发应用时需要支持额外的产品类别,就得需要自行提供该产品类别的图片并重新训练. 下面是SAP Leonar

一.前言 这篇文章介绍如何将一个ASP.NET Core应用程序在Docker中进行部署.开发工具使用的是Visual Studio 2019和VS Code. 二.使用Docker部署 我们选择新建一个MVC项目进行演示. 1.新建MVC项目 模板选择ASP.NET Core Web应用程序,如下图所示: 输入项目名称,点击"创建": 选择Web应用程序(模型视图控制器),并勾选"启用Docker支持",如下图所示: 然后会检查Docker环境是否安装,如下图所示

文章转载自:http://www.mydlq.club/article/97/ 系统环境: 系统版本:CentOS 7.8 RocketMQ 版本:4.7.0 Docker 版本:19.03.13 一.RocketMQ 简介 RocketMQ 是一个由 Java 语言编写的分布式高性能消息中间件,由阿里创建,后将其开源给 Apache 基金会,现在已经成为 Apache 开源项目中的顶级开源项目,具有高性能.高可靠.高实时.分布式特点,尤其内部封装了很多跟业务相关的功能模块,能让我们快速用其解决