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ML模型瓶部署 这是一个演示项目,用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn,Pandas(用于机器学习模型)和Flask(用于API)。 项目结构 该项目包括四个主要部分: model.py-这包含我们的机器学习模型的代码,以预测hiring.csv文件中训练型数据所缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API,它们通过GUI或API调用接收员工详细信息,根据我们的模型计算推定值并返回。 request.py-这使用请求模块来调用已经在app.py中定义的API,并显示返回的值。 模板-此文件夹包含HTM