- Mobile Artificial Intelligence Projects
- Karthikeyan NG Arun Padmanabhan Matt R. Cole
- 60字
- 2021-06-24 15:51:45
Serving the model as an API
Now that we have created a model for prediction, the next thing is to serve this model via a RESTful API. To achieve this, we will use lightweight Python framework called Flask: http://flask.pocoo.org/.
Let's start by installing the Flask library in our conda environment if it does not already exist:
pip install Flask
推薦閱讀
- 圖書館發(fā)展中的知識產(chǎn)權問題研究
- 大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館文獻信息資源建設與利用
- 高校圖書館閱讀推廣與宣傳促進研究
- 人文通識講演錄:人文教育卷
- 現(xiàn)代圖書館全面質量管理與創(chuàng)新服務研究
- 李一氓文存(第二卷):存在集三編下冊
- 云環(huán)境下的文件檔案可信性保障
- 區(qū)域科技情報的研究與實踐
- 春華集:中華書局員工文選(2019年)
- 圖書館學基礎簡明教程
- 計算社會學
- “秦陵杯”講解員職業(yè)技能大賽講解詞匯編
- 崇文集四編:中央文史研究館館員文選(全二冊)(精裝)
- 文化與詩學(2009年第1輯)(總第8輯)
- 大數(shù)據(jù)搜索與日志挖掘及可視化方案:ELK Stack:Elasticsearch、Logstash、Kibana (第2版)