Flask ML Pipeline_GCP教程 源码

Flask ML模型CD流水线教程 本练习中的数据集来自“ 上Flask教程上的博客。 该代码库基于上的GCP管道教程 ML模型烧瓶部署 该项目演示了如何使用Docker容器和YAML文件将Flask ML应用程序部署在Google Cloud Platform上,这对于构建连续部署(CD)管道很有用。 先决条件(requirements.txt) Scikit学习 大熊猫 脾气暴躁的 烧瓶 项目结构 所有应用程序文件都包含在文件夹“ app_files”中。 目标是使用决策树分类器构建ML模型 model.py-包含我们的机器学习模型(决策树模型)中的代码,以预测因“ 50_Startup.csv”文件中的训练数据而减少的员工薪水。 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