deploy sms spam detection:使用Flask和Django部署垃圾短信检测模型 源码
NLP模型部署 用瓶和Heroku的部署链接部署垃圾短信的模型- 数据- 休闲的步骤 文件夹包含app.py,html模板,nlp_model.pkl,transform.pkl,requirements.text,将该文件夹下载到同一文件夹中的本地路径打开命令行中-然后调整命令 -python app.py 然后您将看到本地falsk URL,如以下命令提示符所示: 复制和paset在浏览器中的链接- 根,我们可以看到HTML文件,但这是运行的本地瓶,它需要在以后的Heroku部署 -将该文件夹保存在github master分支中并在heroku上创建帐户-配置github仓库链接 -和手动部署根,我们得到网站链接- 请注意,它易于在HEROKU中配置github存储库
文件列表
deploy-sms-spam-detection-master.zip
(预估有个11文件)
deploy-sms-spam-detection-master
tranform.pkl
366KB
app.py
2KB
nlp_model.pkl
272KB
requirements.txt
203B
LICENSE
34KB
Procfile
21B
README.md
1KB
spam.csv
492KB
templates
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