从模型到部署，教你如何用Python构建机器学习API服务

转载 作者：撒哈拉 更新时间：2024-04-08 10:55:30 57 4

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# 定义API端点
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json  # 获取POST请求中的JSON数据
    x_value = data['x']  # 提取输入特征值

    # 使用模型进行预测
    prediction = model.predict([[x_value]])

    # 返回预测结果
    return jsonify({'prediction': prediction[0]})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

import requests

# 定义要发送的数据
data = {'x': 6}

# 发送POST请求
response = requests.post('http://localhost:5000/predict', json=data)

# 打印预测结果
print('预测结果:', response.json()['prediction'])

import requests

# 定义要发送的数据
data = {'x': 6}

# 发送POST请求
response = requests.post('http://localhost:5000/predict', json=data)

# 打印预测结果
print('预测结果:', response.json()['prediction'])

from flask import Flask, request, jsonify
from wtforms import Form, FloatField, validators

app = Flask(__name__)

# 定义表单类来验证输入数据
class InputForm(Form):
    x = FloatField('x', [validators.InputRequired()])

# 定义API端点
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    form = InputForm(request.form)

    if form.validate():
        x_value = form.data['x']  # 提取输入特征值

        # 使用模型进行预测
        prediction = model.predict([[x_value]])

        # 返回预测结果
        return jsonify({'prediction': prediction[0]})
    else:
        return jsonify({'error': 'Invalid input'})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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