NLP学习—8.模型部署—Flask、Docker_nlp模型部署

一、Flask

  Flask起到模型封装的作用。做一个新的项目时，可以构建一个新的虚拟环境，构建虚拟环境的优点是：将该项目中独特使用的包构建在特定的环境中。
下面总结一些conda命令

# 查看虚拟环境
conda env list
# 进入虚拟环境
conda activate 虚拟环境名
# 退出虚拟环境
conda deactivate
# 安装Flask
pip install Flask
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  下面以一个实例来理解Flask，代码框架如下：

其中，

• ft_ai100.bin是利用fasttext训练好的文本分类模型

• 目标是封装这个模型，封装成一个api，然后方便其他人调用

• load_model.py中的Model类的作用是：加载模型，并使用这个模型进行预测

  import os
  import fasttext as ft
  
  class Model:
      """Load model and predicting"""
  	
  	# 加载模型
      def __init__(self):
          curr_path = os.path.join(os.path.abspath('.')
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