tornado框架简单部署lightgbm模型服务

最新推荐文章于 2025-10-04 21:06:46 发布

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#机器学习

本文介绍如何利用tornado框架部署lightgbm模型服务。首先，使用iris数据集训练模型，接着展示deploy.py的部署代码。运行代码后，通过访问http://127.0.0.1:9999/验证服务。测试阶段，可以使用postman进行单条和多条数据的请求。在服务器部署时遇到ECONNREFUSED错误，解决方法是取消postman的代理设置。

本文讲一下利用tornado框架简单部署lightgbm模型服务的demo，具体步骤如下：

首先，准备好线下训练好的lightgbm模型文件，本文使用iris数据集训练得到。

然后，部署代码deploy.py如下：

import tornado.ioloop
import tornado.web
import json
import joblib
import numpy as np


class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, 666666")

    def post(self):
        data = self.request.body.decode("utf-8")
        data = json.loads(data)

        # # ==== 单条数据测试
        # data = np.array(data["data"]).reshape(1, 4)  # 单条数据测试
        # predict_lbl = clf.predict(data)[0]
        #
        # msg = {"label": int(predict_lbl), "code": 200}
        # self.write(json.dumps(msg))
        # # ====================

        # ==== 多条数据测试
        data = np.array(data["data"]).reshape(-1,4)
        predict_lbl = clf.predict(data)
        msg = {"label": predict_lbl.tolist(), "code": 200}
        self.write(json.dumps(msg))
        # =================

        msg = {"label": int(pr