趋近智
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
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
章节 3: 使用 Flask 创建预测服务
什么是API？
Web框架简介
设置 Flask
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
章节 4: Docker 容器化简介
什么是容器化？
Docker 入门
Docker 核心理念：镜像与容器
安装 Docker
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
在 Docker 容器中运行应用
这部分内容有帮助吗？
- docker run, Docker Docs, 2024 - 此官方参考资料详细说明了
docker run命令及其各种选项，例如分离模式（-d）、端口发布（-p）和命名（--name），这些对于容器执行至关重要。 - Get started with Docker containers, Docker Docs, 2024 - 提供对 Docker 概念的基础理解，包括镜像和容器之间的区别，以及运行应用程序的基本步骤。
- Docker in Action, Second Edition, Jeff Nickoloff and Stephen Kuenzli, 2019 (Manning Publications) - 一本实用书籍，解释了 Docker 基础知识、容器管理和应用程序的部署策略。