blazee使得在云端部署机器学习模型变得很容易，并将它们变成一个很棒的预测api。
blazee的Python项目详细描述
Blazee的Python库
简介
Blaze是最简单、最快的机器学习方法 模型和管道进入生产就绪预测API。
它允许您直接从jupyter笔记本上部署经过训练的模型 或任何其他模型培训环境，并从任何地方访问它们 使用blazehttpapi。
也可以使用此库
支持的框架
目前，我们支持以下框架：
- SCIKIT学习（监督学习模型和管道）
- 路缘石
- 火把
- xgboost
- lightgbm
即将推出：
- 水
- xgboost
- lightgbm
- 张量流
安装
从PIP安装
pip install blazee
注册并从https://blazee.io获取api密钥
用法
# Train your model like you usually do>>>fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionCV>>>clf=LogisticRegressionCV()>>>...>>>clf.train(X)# Deploy your model on Blazee# Get your API Key on https://blazee.io>>>fromblazeeimportBlazee>>>bz=Blazee(YOUR_API_KEY)>>>model=bz.deploy_model(clf)UploadingmodeltoBlazee...Successfullydeployedmodelbdea76f4-fa0f-4ef1-8bc5-f36978a4488eDeployingmodel...Thiswilltakeafewmoments# Predict a single sample>>>pred=model.predict(X[0])>>>pred.prediction1>>>pred.probas{0:0.08,1:0.91,2:0.01}# Or predict a batch>>>preds=model.batch_predict(X)# Deploy another version of the model>>>clf2=SGDClassifier()>>>...>>>clf2.train(X)>>>model.update(clf2)
支架
请通过support@blazee.io与我们联系，或打开github问题以获取任何问题或错误报告。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
