趋近智

APX AI

在线

我可以读取您正在浏览的页面。随时向我提问！

所有课程

机器学习部署概论

章节 1: 模型部署入门

什么是机器学习部署？

为什么要部署机器学习模型？

机器学习工作流程概述

部署策略的类型 (简介)

模型部署中的挑战

第 1 章测验

章节 2: 为模型部署做准备

保存训练好的模型

模型序列化简介

使用 Pickle 保存模型

使用 Joblib 保存模型

处理模型依赖

保存预处理步骤

动手实践：保存和加载简单模型

第 2 章测验

章节 3: 使用 Flask 创建预测服务

什么是API？

Web框架简介

构建一个基础的 Flask 应用

在 Flask 中加载已保存的模型

定义预测端点

处理输入数据 (JSON)

返回预测结果

在本地测试你的 API

动手实践：构建一个简单的Flask预测API

第 3 章测验

章节 4: Docker 容器化简介

什么是容器化？

Docker 核心理念：镜像与容器

编写一个简单的Dockerfile

为Flask应用构建Docker镜像

在 Docker 容器中运行应用

动手实践：容器化预测服务

第 4 章测验

使用 Flask 创建预测服务的测验

测验

章节：使用 Flask 创建预测服务

测试您对本章概念的理解并进行练习

测验说明

此测验包含 16 道问题来帮助您练习。
您需要至少获得 70% 的分数才能通过。
尝试次数：无限制。
将保留您的最高分数。
请在没有帮助的情况下尝试此测验；但是，如果需要，您可以随时参考章节笔记或使用代码解释器。
完成所有章节测验即可获得课程完成证书。了解更多

问题格式

问题设计得引人入胜，侧重于理解、应用和解释，而不是死记硬背。期待基于场景的问题，测试您应用所学知识的能力。

尝试记录

最佳分数和测验尝试将显示在这里。

© 2025 趋近智