pip install flaskimportflask # 导入 flask.__version__ # 版本>>>'1.1.1'#当前版本 一个简单的 Flask 示例 Flask 使用 Python 的装饰器在内部自动的把URL和函数给关联起来。 代码语言:javascript 复制 # hello.py from flaskimportFlask,request app=Flask(__name__)#创建Flask类的实例,第一个参数是模块...
它仅仅实现了Web应用的核心功能,Flask由两个主要依赖组成,提供路由、调试、Web服务器网关接口的Werkzeug 实现的和模板语言依赖的jinja2,其他的一切都可以由第三方库来完成。 二、Flask安装配置 1、在python环境下FLask安装非常简单:pip install flask 2、选择一台带GPU的电脑作为Flask深度学习模型服务部署的设备。 三、...
1. 准备深度学习模型并确保其可以正确运行 首先,你需要有一个训练好的深度学习模型。这个模型可以是使用TensorFlow、PyTorch或任何其他深度学习框架训练得到的。确保模型能够在本地正确运行并产生预期的输出。 2. 安装并配置Flask环境 安装Flask及其相关依赖: bash pip install Flask 3. 创建一个Flask应用,并设置一个...
2.2 docker部署 编写dockerfile: FROMpython:3.9.0COPY.D:/workspace/github_proj/Data-Miscellany-Forum/src/深度学习模型部署-RESTfulAPI/keras-flask-deploy-webappWORKDIRD:/workspace/github_proj/Data-Miscellany-Forum/src/深度学习模型部署-RESTfulAPI/keras-flask-deploy-webapp# Install dependenciesRUNpipinstall-...
作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量、灵活、扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架。 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低。但是线上任务通常需要异步、高并发等需求,本文...
Flask&Keras 要使用 Keras 进行深度学习,我们首先需要使用 Keras 和 Tensorflow 库设置环境,然后训练一个模型,我们会通过 Flask 在 web 上显示该模型。 # 深度学习设置 pip3 install --user tensorflow pip3 install --user keras pip3 install --user pandas ...
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4、Flask深度学习模型部署 本文通过使用轻量级的WEB框架Flask来实现Python在服务端的部署CIFAR-10的图像分类。效果如下: CIFAR-10是一个小型图像分类数据集,数据格式类似于MNIST手写数字数据集,在CIFAR-10数据中图片共有10个类别,分别为airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck。
Linux服务器-flask部署深度学习模型 1.首先本地构建DL模型 根据自己的实际业务场景构建ML、DL模型,训练模型,并保存自己需要的模型,这里就不用过多赘述了。 2.本地跑通mac-将题目分类模型转换为Web应用程序 在原本的项目文件夹中新增如下几个文件: app.py ...
使用Keras/Flask/Docker搭建一个REST API的机器学习模型服务 用Kubernetes部署上述模型 enjoy it 步骤一:在Google Cloud上创建用户 我在Google Compute Engine上创建了一个对外提供服务的容器化深度学习模型,当然Google平台并不是必须的,只要能够安装Docker,随便选择平台模式。