Python模型部署:Flask、FastAPI与ONNX Runtime实战 大家好!今天我们来聊聊如何将我们辛辛苦苦训练好的机器学习模型部署为API服务,让其他人也能方便地使用它。我们将重点介绍三种主流的技术栈:Flask、FastAPI和ONNX Runtime,并结合实际代码进行讲解。 一、模型部署的必要性与流程 在机器学习项目的生命周期中,模型训练仅仅是其中一步。更重要的是如何将训练好的模型应用到实际场景中,为用户提供服务。这就是模型部署的意义所在。 模型部署的主要流程通常包括以下几个步骤: 模型训练与评估: 这是基础,我们需要得到一个性能良好的模型。 模型序列化: 将训练好的模型保存到磁盘,方便后续加载。 API服务构建: 使用Web框架(如Flask或FastAPI)搭建API接口,接收用户请求并返回预测结果。 模型加载与推理: 在API服务中加载模型,对接收到的数据进行预处理,然后进行推理,得到预测结果。 部署与监控: 将API服务部署到服务器,并进行监控,确保服务稳定运行。 二、Flask:轻量级Web框架入门 Flask是一个轻量级的Python Web框架,简单易 …
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