如何将训练好的机器学习模型发布到WINDOWS生产环境

本文通过示例，介绍了将训练好的机器学习模型发布到WINDOWS生产环境全过程。
假设我们训练了一个线性回归模型，我们将在Windows服务器上部署这个模型。以下是详细的步骤：
步骤1：训练线性回归模型
首先，我们需要训练一个线性回归模型（可以在Anaconda环境中训练）。这里我们使用sklearn库来训练模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建模拟数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 保存模型
import joblib
joblib.dump(model, 'linear_regression_model.pkl')

步骤2：创建API服务
我们将使用Flask创建一个简单的API服务。

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
import numpy as np

app = Flask(__name__)

# 加载模型
model = joblib.load(&#