moser:服务于机器学习模型的简单方法 源码
Moser:模型服务器原型 Moser是服务于机器学习模型的简单方法。 Moser的目标是超级轻松地在生产服务器中设置任何类型的预测模型,并能够通过RESTful API调用与其进行交互。 产品特点 设置模型 设定功能 开始使用 您可以运行容器( make )并转到 生成模型pkl 建立容器make build 使用make运行API 向发出一些请求: 通过对/api/models/your_model_name的PUT调用将模型添加到API 将先前的模型/api/models/your_model_name/predict与POST请求一起使用,以提供具有功能名称和值的单个JSON
文件列表
moser-master.zip
(预估有个13文件)
moser-master
moser
app.py
3KB
Dockerfile
750B
.gitignore
1KB
README.md
2KB
tests
sample_model
unknown.csv
79B
model.pkl
4KB
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