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- Comment déployer une API de repos flask dans Azure?
- Puis-je utiliser YAML avec API REST?
- Où puis-je déployer ML gratuitement?
- Pourquoi devons-nous déployer le modèle ML?
- Pouvons-nous déployer le modèle ML dans Databricks?
Comment déployer une API de repos flask dans Azure?
Déploiement azur
Allez courir et déboguer, choisissez Flask dans les options. Ensuite, allez à l'icône Azure à gauche, sélectionnez + Pour créer une nouvelle application Web. Donnez-lui un nom arbitraire. Cliquez sur le symbole de flèche vers le déploiement.
Puis-je utiliser YAML avec API REST?
Vous pouvez certainement. Il n'y a aucune restriction sur l'utilisation d'un type de média particulier comme représentation des ressources.
Où puis-je déployer ML gratuitement?
Heroku. Heroku est une plate-forme cloud pour déployer toutes sortes d'applications Web. Vous pouvez démarrer petit puis mettre à l'échelle le projet avec le temps. Heroku prend en charge les langages de programmation les plus populaires, les bases de données et les cadres Web.
Pourquoi devons-nous déployer le modèle ML?
Pourquoi le déploiement du modèle est-il important? Afin de commencer à utiliser un modèle de prise de décision pratique, il doit être déployé efficacement dans la production. Si vous ne pouvez pas obtenir de manière fiable des informations pratiques de votre modèle, alors l'impact du modèle est gravement limité.
Pouvons-nous déployer le modèle ML dans Databricks?
Databricks recommande d'utiliser MLFlow pour déployer des modèles d'apprentissage automatique. Vous pouvez utiliser MLFlow pour déployer des modèles pour une inférence par lots ou en streaming ou pour configurer un point de terminaison de repos pour servir le modèle.
