lucerop操作项目 源码
项目概况 在本项目中,您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型, sklearn模型已经过训练,可以根据一些功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件可通过API调用提供有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模型,例如用于图像识别和数据标记的模型。 项目任务 您的项目目标是使用来运行这种工作的机器学习微服务,这
文件列表
lucerop-operationalize-project-master.zip
(预估有个15文件)
lucerop-operationalize-project-master
upload_docker.sh
482B
app.py
2KB
model_data
boston_housing_prediction.joblib
665KB
housing.csv
48KB
backend.yml
173B
Dockerfile
441B
.circleci
config.yml
821B
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