python grpc框架，用于提供用python编写的机器学习模块。
rekcurd的Python项目详细描述
残渣
rekcurd是为ml模块提供服务的项目。这是一个grpc微框架，可以像Django和Flask那样使用。
母项目
https://github.com/rekcurd/community
部件
- Rekcurd：为ML模块提供服务的项目
- Rekcurd-dashboard：管理ml模型和部署ml模块的项目。
- Rekcurd-client：集成ml模块的项目。
安装
来源：
$ git clone --recursive https://github.com/rekcurd/rekcurd-python.git
$ cd rekcurd-python
$ pip install -e .
直接从PyPi发送：
$ pip install rekcurd
如何使用
示例可用here。可以生成Rekcurd模板并实现必要的方法
$ rekcurd startapp {Your application name} $ cd{Your application name} $ vi app.py $ python app.py
单元测试
$ python -m unittest
Kubernetes支持
可以在库伯内特斯身上运行Rekcurd。见community repository
类型定义
PredictLabel类型
v是特征向量的长度。
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| input (required) | One of below - string - bytes - string[V] - int[V] - double[V] | Input data for inference. - "Nice weather." for a sentiment analysis. - PNG file for an image transformation. - ["a", "b"] for a text summarization. - [1, 2] for a sales forcast. - [0.9, 0.1] for mnist data. |
| option | string | Option field. Must be json format. |
“option”字段必须是json格式。任何样式都可以，但下面有一些保留字段。
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| suppress_log_input | bool | True: NOT print the input and output to the log message. False (default): Print the input and outpu to the log message. |
| YOUR KEY | any | YOUR VALUE |
PredictResult类型
m是类的数目。如果算法是二进制分类器，则将m设置为1。如果算法是多类分类器，则将m设置为类数。
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| label (required) | One of below -string -bytes -string[M] -int[M] -double[M] | Result of inference. -"positive" for a sentiment analysis. -PNG file for an image transformation. -["a", "b"] for a multi-class classification. -[1, 2] for a multi-class classification. -[0.9, 0.1] for a multi-class classification. |
| score (required) | One of below -double -double[M] | Score of result. -0.98 for a binary classification. -[0.9, 0.1] for a multi-class classification. |
| option | string | Option field. Must be json format. |
EvaluateResult类型
EvaluateResult是评估分数n是计算数据的数目。m是类的数目。如果算法是二进制分类器，则将m设置为1。如果算法是多类分类器，则将m设置为类数。
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| num (required) | int | Number of evaluation data. |
| accuracy (required) | double | Accuracy. |
| precision (required) | double[M] | Precision. |
| recall (required) | double[M] | Recall. |
| fvalue (required) | double[M] | F1 value. |
EvaluateDetail类型
EvaluateDetail是评估结果的详细信息。
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| result (required) | PredictResult | Prediction result. |
| is_correct (required) | bool | Correct or not. |
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