Stellen Sie das ML -Modell als REST -API auf Azure ein

1. Wie streike ich Flask Rest -API in Azure bereit??
2. Kann ich YAML mit REST -API verwenden??
3. Wo kann ich ML kostenlos bereitstellen??
4. Warum müssen wir ein ML -Modell bereitstellen??
5. Können wir ein ML -Modell in Datenbäumen bereitstellen??

Wie streike ich Flask Rest -API in Azure bereit??

Azure -Bereitstellung

Gehen Sie zu Run and Debugug, wählen Sie Flask in den Optionen aus. Gehen Sie als nächstes auf der linken Seite zum Azure -Symbol. Geben Sie ihm einen willkürlichen Namen. Klicken Sie auf das Up -Pfeil -Symbol, um bereitzustellen.

Kann ich YAML mit REST -API verwenden??

Du kannst es auf jeden Fall. Es gibt keine Einschränkung bei der Verwendung eines bestimmten Medientyps als Ressourcenabgabe.

Wo kann ich ML kostenlos bereitstellen??

Heroku. Heroku ist eine Cloud -Plattform für die Bereitstellung aller Arten von Webanwendungen. Sie können klein anfangen und dann das Projekt mit der Zeit skalieren. Heroku unterstützt die beliebtesten Programmiersprachen, Datenbanken und Web -Frameworks.

Warum müssen wir ein ML -Modell bereitstellen??

Warum ist die Modellbereitstellung wichtig?? Um ein Modell für die praktische Entscheidungsfindung zu verwenden, muss es effektiv in die Produktion eingesetzt werden. Wenn Sie nicht zuverlässig praktische Erkenntnisse aus Ihrem Modell erhalten können, ist der Einfluss des Modells stark begrenzt.

Können wir ein ML -Modell in Datenbäumen bereitstellen??

Datenbanken empfehlen Ihnen, MLFlow zu verwenden, um maschinelles Lernmodelle bereitzustellen. Sie können mit MLFlow Modelle für Stapel oder Streaming -Inferenz bereitstellen oder einen REST -Endpunkt einrichten, um das Modell zu bedienen.