将机器学习模型部署为服务
简单了解了mlflow和seldon两种方式,相关学习内容记录如下:
mlflow
https://github.com/mlflow/mlflow
1、训练模型:
$ python examples/sklearn_logistic_regression/train.py(会在后台训练,需要等待)
2、将模型部署为服务:
$ mlflow models serve --model-uri runs:/<run-id>/model
3、调用部署的服务
$ curl -d '{"columns":[0],"index":[0,1],"data":[[1],[-1]]}' -H 'Content-Type: application/json' localhost:5000/invocations
seldon
https://docs.seldon.io/projects/seldon-core/en/latest/examples/iris.html
同级别目录下是其它示例
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