为初学者使用 Flask 部署机器学习模型
创建机器学习 API,并将您的应用程序部署到网络
讲座 -15
时长 -2.5 小时
终身访问
课程说明
Flask 是一个用于开发网页应用的框架。启用 Flask 非常简单,其强大之处在于能够扩展至复杂的应用。在此课程中,你将了解使用 Flask 创建自己网页应用的最有效方法。
首先,你将了解 Flask 入门知识,然后快速进入模型定义与训练环节。你将对此模型执行各种操作,以便对其进行训练并确保其成为应用的最佳模型。你还可以创建和测试 API 终结点,以便预测模型随着时间的推移的行为。
在结束本课程时,你将掌握将此应用部署至网络的信心,并了解在此过程中可能遇到的错误的修复方法。
目标
- 定义和训练你的模型
- 测试模型可用性并做出预测
- 创建一个 Flask 终结点并进行质量检查
- 在你的 Flask 应用中使用图像分类
- 在 Flask 应用程序上预测图像
- 将您的机器学习模型部署到网络
先决条件
- 最好对 Python 有基本的了解,这样可以帮助您更轻松地掌握 Flask 概念。您还需要具备机器学习和神经网络的工作知识。
课程
查看课程内容的详细细目
Deploying Machine Learning Models
15 Lectures
- 您好,欢迎参加课程 01:32 01:32
- Flask 介绍 08:12 08:12
- 定义和训练模型 23:55 23:55
- 评估和保存已训练的模型 05:54 05:54
- 测试模型可用性并进行首次预测 07:01 07:01
- 定义输入数据的边界 03:00 03:00
- 创建我们的 Flask 应用程序 05:57 05:57
- 创建 Flask Endpoint 和确保数据质量检查 17:15 17:15
- 测试我们的 API Endpoint 14:38 14:38
- 图像分类简介 10:06 10:06
- Flask 应用 - 适用于你的图像分类 API 的 Endpoint 19:11 19:11
- HTML 模板说明 06:41 06:41
- 在你的托管 Flask Web 应用上预测图像 03:09 03:09
- 祝贺和智慧的总结 00:48 00:48
- 免费在网上部署你的模型 23:17 23:17
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