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Flask-celery-ml：利用Celery在Flask应用中执行耗时较长的任务，例如机器学习模型预测。

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简介：
在Flask应用程序中，Austin Poor创建的此存储库展示了一种利用Celery处理长时间运行任务的技术，例如机器学习模型的预测。 尽管这仅仅是一个简化的示例，但对于执行耗时且复杂度较高的任务——比如进行机器学习预测、构建推荐系统或更新数据库——相同的流程或许能够提供帮助。 该演示版包含一个由Redis（作为Celery的代理和后端）、Celery工作者以及Flask应用程序共同构成的系统。 Flask应用程序本身包含一个简洁的HTML登录页面和两个API端点。 HTML页面配备了四个范围滑块，允许用户自定义虹膜萼片和花瓣的宽度、高度等参数，以用于预测过程。 当用户点击“Submit”按钮时，一个JavaScript函数会将POST请求中的参数发送至/api/predict，该端点利用Celery工作者安排预测任务，并返回一个用于存储结果的task ID。 随后，浏览器会...

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  • Flask-Celery-ML：利用Celery在Flask应用中管理长时间任务（如机器学习模型预测）
    优质
    Flask-Celery-ML项目展示如何在基于Flask框架的应用程序内通过集成Celery来处理耗时的机器学习模型预测任务，确保应用程序性能和用户体验。 在Flask应用中处理机器学习预测的技术由Austin Poor创建并展示了一个通过将Flask应用程序与Celery结合使用来处理长时间运行的任务（例如进行ML模型预测）的方法。尽管这只是一个简单的示例，但这种工作流程对于执行复杂的耗时任务（如进行机器学习预测、生成建议或更新数据库）同样适用。 该演示包含三个主要部分：Redis服务器作为Celery的代理和后端，一个或多个Celery工作者以及Flask应用程序本身。Flask应用包括一个简单的HTML登录页面和两个API端点。此登陆页面上有四个范围滑块，用户可以通过它们选择虹膜萼片和花瓣宽度及高度值进行预测。 当点击提交按钮时，JavaScript函数会将选定的参数通过POST请求发送到/api/predict 端点。这个端点使用Celery worker来安排预测任务，并返回一个taskid用于存储结果。之后，在发出请求后，浏览器将会轮询以获取该特定任务的状态和最终的结果。
     
  • Flask-Celery-SQLAlchemy 示例应用：演示如何让 Flask、Celery 和 SQLAlchemy 协同工作...
    优质
    本示例应用展示了一个使用Flask框架结合Celery异步任务处理和SQLAlchemy数据库操作的完整项目，适用于学习和参考。 该示例应用程序展示了如何编写与Flask和SQLAlchemy一起使用的Celery任务。由于找到一个能够正常运行的完整示例如此困难，这个例子可以提供帮助。 代码特点： - 在Python 3.6上测试通过。 - 目录结构清晰，并包含大量注释。 - 遵循应用程序命令模式的原则。 - 使用静止模板意见设计。 - 包含测试框架（py.test）以确保质量控制。 - 使用数据库迁移框架（alembic），以便于维护和更新数据库架构。 开发环境搭建： 假设您已经安装了git、virtualenv以及virtualenvwrapper。您可以按照以下步骤来建立开发环境： 1. 在~/dev目录下创建一个名为my_app的文件夹。 2. 进入该目录，使用Git克隆代码库（这里不提供具体链接）。 接下来可以开始运行和测试示例应用程序了。
     
  • NBA预测之ML应用：利用机器学习模型预测比赛结果
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    本项目运用机器学习技术分析NBA历史数据，构建预测模型以准确预估比赛结果，为篮球迷提供数据分析支持和赛事预测服务。 使用机器学习模型预测NBA比赛结果的目的是为我的实验中的数据提供一个可视化的界面。我尝试从2021年3月31日起对未来的NBA比赛进行预测。为此，我将利用两个不同的模型：一个是逻辑回归模型，另一个是带有线性核的支持向量机。 截至到3月31日为止，整个赛季共进行了695场比赛。由于新冠疫情的影响，今年的赛程表有所调整，每支球队只能参加72场常规比赛，而不是以往通常进行的82场比赛。因此，在这个特殊的赛季中总共有1080场比赛。我的计划是利用这695个已有的游戏数据（约占总数的65%）来训练模型，并对剩余的比赛进行“实时测试”，每天更新预测和实际结果。 为了完成这项工作，我使用了所有在3月31日之前举行的NBA比赛的数据来进行培训。通过nbastatR软件包的帮助，我可以轻松地抓取到boxscore数据以及更多的统计信息。我还设计了一些功能来计算最近十场比赛的球队统计数据的移动平均值，并且也考虑到了ELO评分（有关ELO评分的具体内容可以参考相关的资料）。 最终，我的训练数据集包含了48个不同的特征列。
     
  • Iris-Flask-WebAPI：利用Flask经由Web API操作机器学习模型
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    Iris-Flask-WebAPI项目通过构建基于Flask框架的Web服务，提供RESTful接口来管理和执行Iris数据集上的机器学习模型预测功能。 Flask-WebAPI 使用 Flask 通过 Web API 实现与机器学习模型的交互。目录介绍说明了 Web API 允许其他程序通过互联网来操作数据或功能。可以将机器学习模型部署并托管在服务器上，然后通过 Web API 进行访问和调用。 在这个项目中，我使用 Flask 构建了一个 Web API 。此API允许根据输入参数接收鸢尾花的分类结果，并且可以从Python 和 R 语言分别进行访问。利用Flask搭建Web应用来部署机器学习模型是一种有效的方法，能够方便地让用户与模型互动。 Iris-Flask-WebAPI项目需要以下环境才能运行： - Python - Git 使用方法：为了启动 Flask 应用，请执行以下命令： ``` git clone https://github.com/Ce11an/Iris-Flask-WebAPI.git ``` 之后，您可以通过访问相应的 Web API 接口来利用这个机器学习模型的功能。
     
  • 使用 flask_apscheduler 在 Flask 中实现定时循环任务
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    本文章介绍了如何在基于 Flask 框架的应用中利用 flask_apscheduler 扩展来轻松设置和管理周期性执行的任务。 本段落主要介绍了如何使用 Flask 和 flask_apscheduler 来实现定时循环任务，并通过示例代码进行了详细的讲解。这对于学习或工作中需要进行此类操作的人士具有一定的参考价值。希望读者能够跟随文章内容，逐步掌握相关技能。
     
  • ML-Web-App: 利用Web界面训练与部署简易机器学习模型——Docker, PyTorch及Flask
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    ML-Web-App是一款基于Docker、PyTorch和Flask构建的应用，旨在提供一个简便的网页界面用于训练和部署简单的机器学习模型。 使用Web界面训练和部署机器学习模型-Docker, PyTorch 和 Flask 实现实时访问（在GCP上部署）： 此仓库包含与以上博客文章相关的代码。要在本地或云计算机上运行，请克隆该仓库并构建Docker镜像，命令如下： ``` sudo docker build -t flaskml . ``` 注意：如果安装PyTorch时遇到MemoryError错误，请考虑在虚拟机中添加2G交换空间。 接着，您可以在指定应用程序的绝对路径的同时运行容器，命令如下： ``` sudo docker run -i -t --rm -p 8888:8888 -v **absolute path to app directory**:/app flaskml ``` 这将在localhost：8888上启动该应用。您可以使用serveo.net或Ngrok将应用程序移植到Web。 在Jetson-Nano上运行： （此处原文未提供具体操作说明，因此保持原样）
     
  • 利用Flask通过Docker部署机器学习模型为REST API
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    本项目采用Python Flask框架，结合Docker容器化技术，将机器学习模型封装成RESTful API服务，实现便捷高效的模型部署与应用。 使用Flask与Docker部署一个简单的Web应用程序来提供机器学习模型的预测服务。在启动Flask应用后，加载预训练好的sklearn模型，并通过/predict端点返回预测结果；还可以通过/train端点进行模型训练或重新训练。 步骤如下： 1. 安装Flask和Docker。 2. 将您的scikit-learn机器学习模型序列化（可以使用Pickle或JobLib）。 3. 可选：将列名称列表添加到scikit对象，例如 `rf.columns = [Age, Sex, Embarked, Survived]`。 4. 创建一个名为flask_api.py的文件，在其中使用Flask构建Web服务，并运行命令 `python flask_api.py` 来启动应用。 5. 检查http地址确认应用程序正常工作。 接下来，创建Dockerfile以完成部署： - 安装Ubuntu、Python和Git； - 从git克隆代码库或将本地的Python代码移动到容器中的/app目录； - 设置WORKDIR为/app； - 在requirements.txt中安装软件包； - 配置端口以便Flask服务可以被访问。
     
  • ML在房地产的应用：利用机器学习与地统计学预测房价
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    本文探讨了如何结合机器学习和地统计学方法来提升房价预测的准确性，为房地产市场提供有力的数据支持。通过分析影响房价的关键因素，模型能够有效捕捉区域市场的细微变化趋势，助力投资者及开发商做出更加精准的战略决策。 机器学习应用于房地产：结合机器学习技术和地统计模型来预测房屋价格的快速示例。已使用Rmarkdown编写了一份解释该项目的最终报告，并渲染了一个.html文件。
     
  • 利用机器学习模型进行预测的研究.rar
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    本研究探讨了运用机器学习算法进行精准预测的方法与实践，旨在提升模型在各类数据集上的泛化能力和预测精度。 基于房价信息的数据预测