ml microservice kubernetes:使用docker和kubernetes实现微服务 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此工作的机器学习微服务,这是一个用于自动化容器化应用程序管理的开源系统。 在此项目中,您将: 使用linting测试您的项目代码 完成一个Dockerfile来容器化此应用程序 使用Docker部署您的容器化应用程序
文件列表
ml-microservice-kubernetes-main.zip
(预估有个16文件)
ml-microservice-kubernetes-main
upload_docker.sh
495B
app.py
2KB
model_data
boston_housing_prediction.joblib
665KB
housing.csv
48KB
Dockerfile
459B
.circleci
config.yml
1KB
requirements.txt
219B
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