Ссылки на другие части:
Сбор данных, Очистка данных, ЭДА и создание модели
Другие важные ссылки:
Ссылка на набор данных на Kaggle
Оглавление
- Настройка виртуальной среды.
- Травление модели.
- Создание фляжного приложения.
- Тестирование API через Postman.
- Создание фронтенда.
- Окончательный вывод.
Настройка виртуальной среды:
Зачем использовать venv?
Рассмотрим следующий сценарий: вы работаете над приложением A, используя установленный в вашей системе Python, и вы устанавливаете packageX версии 1.0 в свою глобальную библиотеку Python. Затем вы переключаетесь на проект B на своем локальном компьютере и устанавливаете тот же packageX, но версии 2.0, в которой есть некоторые критические изменения между версиями 1.0 и 2.0.
Когда вы вернетесь к запуску своего приложения А, вы получите всевозможные ошибки, и ваше приложение не запустится. Это сценарий, с которым вы можете столкнуться при создании программного обеспечения с помощью Python. И чтобы обойти это, мы можем использовать виртуальные среды.
Чтобы создать venv, я использовал следующую команду внутри папки проекта:
conda create -p venv python==3.10 -y
Травление модели:
Нам нужно будет замариновать модель, чтобы иметь возможность использовать ее на нашем веб-сайте. Вы можете видеть это как помещение нашей обученной модели в файл, который можно легко передать по сети. Мы будем использовать этот файл рассола, чтобы делать прогнозы на нашем веб-сайте.
Вот как мы собираем нашу модель и сохраняем ее в файле «regmodel.pkl» (это делается в том же блокноте, в котором я создавал модель)
Вот как мы используем консервированную модель в нашем коде, чтобы делать прогнозы.
Создание фляжного приложения
Тестирование API через Postman
Чтобы протестировать API, мы отправим данные в файле Json через почтальона в наш API и проверим, получим ли мы прогноз в ответ.
В почтальоне сначала мы укажем метод запроса как POST и дадим URL-адрес API.
Теперь мы предоставим файл Json, который мы хотим отправить в качестве входных данных.
Вот результат, который я получаю после нажатия кнопки «Отправить»
Создание фронтенда:
Я использовал следующий код для создания html-формы
И следующий код сгенерировал «prediction_text»
Вот как выглядит конечный результат
