Читать книгу 120 практических задач онлайн

# Маршрут для проверки работы сервера

@app.route('/')

def home():

return "API для предсказаний работает!"

# Запуск сервера

if __name__ == '__main__':

app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

```

Пояснение:

1. Импорт библиотек и загрузка модели: Импортируются необходимые библиотеки и загружается обученная модель TensorFlow/Keras.

2. Создание Flask приложения**: Создается Flask приложение.

3. Определение маршрутов для API:

– Маршрут `/predict` принимает POST запросы с JSON данными, извлекает изображение, делает предсказание с помощью модели и возвращает результат в формате JSON.

– Маршрут `/` просто возвращает сообщение для проверки работы сервера.

4. Запуск сервера: Запускается Flask сервер на порту 5000.

Развертывание на удаленном сервере

Для развертывания на удаленном сервере, таком как AWS, GCP или любой другой хостинг, выполните следующие шаги:

1. Подготовка окружения:

– Установите Python и необходимые библиотеки (Flask, TensorFlow и др.).

– Убедитесь, что у вас есть доступ к модели.

2. Запуск приложения:

– Перенесите скрипт Flask на сервер.

– Запустите приложение, используя команду `python <имя_вашего_скрипта>.py`.

3. Настройка веб-сервера (опционально):

– Для обработки более высокого трафика и обеспечения надежности можно использовать веб-сервер, такой как Nginx или Apache, в связке с WSGI сервером, например, Gunicorn.

– Пример команды для запуска с Gunicorn:

```bash

gunicorn –bind 0.0.0.0:5000 wsgi:app

```

Этот пример демонстрирует, как развернуть модель машинного обучения в продакшн, предоставив к ней доступ через REST API. В реальной среде можно добавить дополнительную обработку данных, аутентификацию, логирование и другие механизмы для повышения надежности и безопасности вашего приложения.

Ансамблевые методы объединяют несколько моделей для улучшения точности предсказаний по сравнению с использованием одной модели. В этом примере мы рассмотрим два популярных ансамблевых метода: Bagging и Boosting.