ml deployment practice:使用Flask和Heroku部署ML模型时的实践学习最佳实践源码

contemporary363 9 0 ZIP 2021-04-07 02:04:16

ml部署实践使用Flask和Heroku部署ML模型时的实践/学习最佳实践。

文件列表

ml-deployment-practice-main.zip (预估有个58文件)

ml-deployment-practice-main

Section-4-Writing-Production-Code

CustomPipeline

preprocessors.py 8KB

pipeline.py 830B

SAVE_DATASET_HERE.txt 0B

config.py 1KB

ProceduralPrograming

train.py 2KB

SAVE_DATASET_HERE.txt 0B

preprocessing_functions.py 2KB

config.py 4KB

score.py 2KB

ThirdPartyPipeline

preprocessors.py 5KB

train_pipeline.py 746B

predict.py 982B

pipeline.py 1KB

SAVE_DATASET_HERE.txt 0B

config.py 1KB

Assignments

Section-02

Assignement

Predicting-Survival-Titanic-Solution.ipynb 62KB

titanic.csv 40KB

Predicting-Survival-Titanic-Assignement.ipynb 83KB

Section-04

Procedural-Programming

Assignment

Predicting-Survival-Titanic-Notebook.ipynb 23KB

train.py 489B

Solution

train.py 1KB

load_and_save_dataset.py 887B

preprocessing_functions.py 3KB

config.py 820B

score.py 2KB

load_and_save_dataset.py 887B

preprocessing_functions.py 2KB

config.py 401B

score.py 1KB

Third-Party-Pipeline

Assignment

preprocessors.py 2KB

Predicting-Survival-Titanic-Notebook.ipynb 23KB

train_pipeline.py 354B

predict.py 771B

Solution

preprocessors.py 4KB

train_pipeline.py 658B

predict.py 822B

load_and_save_dataset.py 887B

pipeline.py 1KB

requirements.txt 73B

config.py 283B

load_and_save_dataset.py 887B

pipeline.py 327B

SAVE_DATASET_HERE.txt 0B

requirements.txt 73B

config.py 214B

Section-2-Machine-Learning-Pipeline-Overview

lasso_regression.pkl 790B

Machine-Learning-Pipeline-Step2-Feature-Engineering.ipynb 423KB

Machine-Learning-Pipeline-Step1-DataAnalysis.ipynb 1.38MB

Machine-Learning-Pipeline-WrapUp-for-Model-Deployment.ipynb 71KB

Machine-Learning-Pipeline-Step3-Feature-Selection.ipynb 38KB

Machine-Learning-Pipeline-Step4-Model-Building.ipynb 94KB

SAVE_DATASET_HERE.txt 0B

data

.DS_Store 6KB

houseprice.csv 450KB

LICENSE 16KB

.DS_Store 6KB

.gitignore 2KB

README.md 110B

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