今天项目已经能够做一个简单的后端服务了，在mysql中新建一个表，就能自动提供restful api的CURD服务了。关键点根据REST的四种动词形式，动态调用相应的CURD方法；编写REST与基础数据库访问类之间的中间层（baseDao），实现从REST到数据访问接口之间能用业务逻辑处理；编写基础数据库访问类（dehelper），实现从字典形式的参数向SQL语句的转换；实现的rest-api实现
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2023-06-16 19:29:34
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# 机器学习模型部署RESTful API
随着机器学习的快速发展，越来越多的模型被开发出来并用于解决各种实际问题。然而，将这些模型部署到生产环境中并提供给用户使用并不是一件容易的事情。为了实现这一目标，我们需要创建一个RESTful API，使得用户可以通过HTTP请求来调用和使用我们的模型。
## 什么是RESTful API？
REST（Representational State T
原创
2023-12-24 06:26:02
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yolov7 训练自己的数据集并部署第一步 数据集准备第二步 train.py载入自己的数据集并训练第三步 将训练好的pt文件做成接口调用第一步 数据集准备第二步 train.py载入自己的数据集并训练第三步 将训练好的pt文件做成接口调用 第一步 数据集准备第二步 train.py载入自己的数据集并训练第三步 将训练好的pt文件做成接口调用首先，先说明我只是初步接触yolov7,写这篇文章的主
欢迎关注，欢迎讨论。使用Rest前，首先说一说Rest请求方式的好处，首先就是面向资源URI，即http请求的路径，Rest规定中要求URI各层只能用名词不用动词，这样相比传统的get请求有利于传输数据的稳定性，数据的操作流程不会被人轻易看破，也便于团队开发，各种URI一目了然；再通过固定的请求方式，对URI中的资源进行各种操作，常用的有：GET:查询； POST：新增； PUT：修改； DELE
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2024-05-12 11:11:48
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目录什么是模型部署？模型部署工具介绍MLflowMLeapPMMLPysparkSklearnONNX介绍TensorRT[TensorFlow Serving](https://github.com/tensorflow/serving)Web服务化部署Docker菜鸟教程参考 什么是模型部署？在典型的机器学习和深度学习项目中，建模的常规流程是定义问题、数据收集、数据理解、数据处理、构建模型。
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2023-09-28 16:12:51
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越来越多的人开始意识到，网站即软件，而且是一种新型的软件。这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式，建立在分布式体系上，通过互联网通信，具有高延时（high latency）、高并发等特点。网站开发，完全可以采用软件开发的模式。但是传统上，软件和网络是两个不同的领域，很少有交集；软件开发主要针对单机环境，网络则主要研究系统之间的通信。互联网的兴起，使得这两个领域开始融合，现在我们必须考虑，如何开发
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2024-04-01 01:36:44
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如何调用在线API服务首先需要将导入的模型部署成一个在线API服务，然后根据调用指南中的API信息和指导文档，使用HTTPS请求进行调用。部署模型为在线服务参考此文档。并且可以参考此案例中的模型部署环节。模型将会被部署成一个在线的API服务，以restful API的形式通过网络对外提供服务，可以通过HTTPS协议来访问。提示：API在启动中会一直收费，当不使用的时候，可以临时关闭，使用的时候再重
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2024-01-25 19:04:11
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将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。持续可用的云部署的配置详细信息对于不
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2023-12-05 13:53:08
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# Python模型部署入门指南
在今天的机器学习和数据科学领域，将训练好的模型部署到实际应用中是一个关键步骤。对于刚入门的小白开发者来说，这可能会显得复杂和困难。本篇文章将详细介绍如何将一个Python模型部署到云端服务器或本地环境中，以便其他用户可以使用这个模型。
## 部署流程
在这一部分，稍微简要介绍一下模型部署的基本流程。这里使用表格形式来展示每一步的步骤。
| 步骤 | 描述
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2024-09-22 07:04:59
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©作者 | 北京大学河图团队北大河图团队提出了一套面向大模型的自动并行分布式训练系统 Galvatron，相比于现有工作在多样性、复杂性、实用性方面均具有显著优势，论文成果已经被 VLDB 2023 接收。最近一段时间，「大模型」在 AI 领域的各种应用场景都大放异彩，其中基于 Transformer 的大规模预训练模型是最典型的大模型之一，已经成为了当前基础模型（Foundation
什么是FeignFeign是一款Netflix开源的轻量级的Restful Http Client，实现了负载均衡和Rest调用的开源框架，封装了Ribbon（Spring Cloud 2020版本后替代为LoadBalancer）和RestTemplate，实现了面向接口编程，进一步降低了项目耦合度。官方定义：Feign makes writing java http clients easie
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2024-04-15 12:34:53
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# Java Windows部署RESTful服务指南
在当今的软件开发领域，RESTful服务已成为一种流行的架构风格。对于刚刚入门的开发者来说，将Java应用部署到Windows环境中可能会让人感到一些困惑。本文将逐步教授您如何实现“Java Windows 部署RESTful”，并提供详细的代码示例和解释。最终，我们将整合步骤形成一幅旅程图和甘特图，以便于您理解和规划个人开发进程。
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话不多说！直接开搞~~ **LNMP官网地址：**https://lnmp.org/install.htmlPS：这里用的是CentOS 7 Liunx1.进入官网复制上面地址粘贴：2.2.选择MySQL 这里选第四个5.7.30 按回车（可自选） 3.设置MySQL数据库密码 4.提示是否启用或禁用InnoDB存储应用（默认是启用，这里选择默认y） 5.选择PHP版本，可自选，默认是5.6.4，
Tensorflow的部署：TensorFlow Serving
目录 TensorFlow Serving 安装 TensorFlow Serving 模型部署 Keras Sequential 模式模型的部署 自定义 Keras 模型的部署 在客户端调用以 TensorFlow Serving 部署的模型 Python 客户端示例
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2023-10-13 22:32:37
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RESTful API规范REST全称是Representational State Transfer，中文意思是表述（编者注：通常译为表征）性状态转移。 它首次出现在2000年Roy Fielding的博士论文中。RESTful是一种定义Web API接口的设计风格，尤其适用于前后端分离的应用模式中。这种风格的理念认为后端开发任务就是提供数据的，对外提供的是数据资源的访问接口，所以在定义接口时，
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2023-07-03 18:00:43
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【IT168 技术】Python和R语言是在数据工程师间最流行的编程语言，但是，它并不能适用于应用程序构建的所有部分。这也就是你为什么有时需要找到一种方法，将Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。本文将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。Enter: Flask我们可以把Flask作为共享和host机器学习预测的一种方式，然后
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2024-01-12 11:02:13
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原标题：用于可解释机器学习的四个Python库【IT168 技术】我们知道，人工智能也可能存在偏差，随着大家对这一点的关注度越来越高，企业越来越需要能够对其模型产生的预测进行解释，了解模型本身是如何的。好的一点是，有越来越多的Python库正在开发中，试图解决这个问题。在这篇文章中，笔者将简要介绍四个最成熟的机器学习模型解释软件包。下面的库都是可以通过pip安装的，有非常友好的说明文档，并且在
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2023-08-21 15:47:06
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# 实现Python LGBM模型部署指南
## 一、流程概述
为了实现Python LGBM模型的部署，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| ---- | ----------------- | ------------------------------ |
| 1 | 数据准备
原创
2024-03-29 05:41:19
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# OpenVINO模型部署：Python应用指南
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔推出的一个高效的深度学习推理框架。它应用广泛，尤其在计算机视觉领域。本文将介绍如何在Python中部署OpenVINO模型，并提供相关代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了以下组件：
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2024-10-23 06:26:01
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# Python模型的部署：从开发到上线的完整指南
在机器学习和深度学习的领域，模型的开发和训练是一个非常重要的过程，而模型的部署则是确保模型能够在实际生活中发挥作用的重要环节。本文将带您了解如何有效地将Python模型部署到生产环境中，同时配合代码示例来帮助理解。
## 模型部署的意义
模型部署是指将训练好的机器学习模型转化为可以运行在生产环境中的状态，这是实现自动化预测的关键步骤。通过部
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2024-10-13 03:22:30
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