Streamlit 플랫폼을 사용하여 기계 학습 모델을 배포하는 방법

Streamlit은 대화형 데이터 애플리케이션을 빠르게 구축하고 배포하기 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Python, Pandas 및 Matplotlib와 같은 데이터 과학 라이브러리와의 상호 작용을 단순화하고 TensorFlow, PyTorch 및 Scikit-Learn과 같은 일반적인 기계 학습 프레임워크를 쉽게 통합할 수 있습니다. 개발자는 Streamlit을 통해 데이터 분석 및 기계 학습 모델의 결과를 표시하는 사용자 친화적인 인터페이스를 쉽게 만들 수 있습니다. 간결한 구문과 자동화된 인터페이스 레이아웃을 통해 데이터 애플리케이션을 더 빠르고 편리하게 구축할 수 있습니다. 복잡한 프런트 엔드 개발 경험이 필요 없이 개발자는 Streamlit을 사용하여 대화형 및 시각적 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다. 동시에 Streamlit은 애플리케이션을 클라우드나 로컬 서버에 쉽게 배포할 수 있는 배포 기능도 제공하므로 사용자가 애플리케이션에 빠르게 액세스하고 사용할 수 있습니다.

Streamlit을 사용하여 기계 학습 모델을 배포하는 방법에 대한 간단한 단계는 다음과 같습니다.

1. Streamlit 설치

터미널에서 다음 명령을 사용하여 Streamlit을 설치합니다.

```python

pip install streamlit

` ``

2. 애플리케이션 코드 작성

새 .py 파일을 생성하고 다음 코드를 사용하여 간단한 애플리케이션을 작성합니다.

```python

import streamlit as st

import pandas as pd

import joblib

#기계학습 모델 로드

model=joblib.load('model.pkl')

#응용 페이지 생성

st.title('기계 학습 모델 예측')

st.write('입력해 주세요. 다음 양식 예측하기:')

#양식 만들기 및 사용자 입력 수집

age=st.number_input('나이를 입력하세요:',min_value=0,max_value=120)

gender=st.selectbox( '성별을 선택하세요:',['남성','여성'])

income=st.number_input('연간 소득을 입력하세요:',min_value=0,max_value=9999999)

#Convert user input to DataFrame 형식

data=pd.DataFrame({

'age':[나이],

'gender':[성별],

'income':[income]

})

# 예측을 하고 결과 표시

if st.button('prediction'):

prediction=model.predict(data)[0]

if Prediction==1:

st.write('이 제품을 구입할 수도 있습니다!' )

else:

st.write('이 항목을 구매할 수 없습니다.')

```

이 예에서는 사용자의 나이, 성별, 수익 및 기타 정보를 수집하는 간단한 양식을 만들었습니다. 그런 다음 기계 학습 모델을 사용하여 사용자가 구매할지 여부를 예측합니다.

3. 기계 학습 모델 저장

위 코드에서는 joblib 라이브러리를 사용하여 "model.pkl"이라는 기계 학습 모델을 로드합니다. 이 모델은 훈련 중에 Scikit-Learn 라이브러리를 통해 훈련되고 나중에 사용하기 위해 디스크에 저장됩니다. 아직 훈련된 모델이 없다면 Scikit-Learn 또는 기타 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리를 사용하여 훈련하고 pkl 파일로 저장할 수 있습니다.

4. 애플리케이션 실행

터미널에서 다음 명령을 실행하여 애플리케이션을 시작합니다.

````python

streamlit run app.py

```

이렇게 하면 로컬 웹 서버가 시작되고 찾아보기 브라우저에서 애플리케이션을 엽니다. 이제 양식을 사용하여 예측하고 앱에서 결과를 볼 수 있습니다.

5. 애플리케이션 배포

애플리케이션을 프로덕션 환경에 배포하려는 경우 다양한 클라우드 플랫폼에서 제공하는 서비스를 사용하여 애플리케이션을 호스팅할 수 있습니다. 배포하기 전에 모델, 데이터 및 애플리케이션 코드가 클라우드 서버에 업로드되고 필요에 따라 적절하게 구성되었는지 확인해야 합니다. 그런 다음 해당 명령이나 인터페이스를 사용하여 애플리케이션을 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있습니다.

간단히 말하면 Streamlit을 사용하여 기계 학습 모델을 배포하는 것은 매우 간단하며 몇 줄의 코드와 몇 가지 기본 구성만 있으면 됩니다. 데이터 애플리케이션 구축 및 배포를 위한 빠르고 간단한 솔루션을 제공하므로 데이터 과학자와 개발자는 보다 의미 있는 데이터 애플리케이션을 만드는 데 집중할 수 있습니다.

위 내용은 Streamlit 플랫폼을 사용하여 기계 학습 모델을 배포하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!