14、机器学习模型的操作与部署：从Python到C的全流程指南

机器学习模型的操作与部署：从Python到C#的全流程指南

1. 模型运行准备与版本管理

1.1 模型运行准备

要运行情感分析模型，首先需将 sentiment.pkl 文件复制到与 sentiment.py 相同的目录下。接着，打开命令行，运行以下脚本：

python sentiment.py "Great food and excellent service!"

若输出符合预期，就证明已成功重新创建训练好的模型，并能对输入文本进行情感分析。需注意，若将 CountVectorizer 替换为 HashingVectorizer ，情感得分可能会略有不同，部分原因是省略了 min_df 参数。

1.2 版本管理

一般而言，用一个版本的Scikit保存的模型，无法用另一个版本的Scikit进行加载。有时会出现警告信息，有时则根本无法运行。因此，保存和使用模型时，务必使用相同版本的Scikit。这从工程角度需要一定规划，若将序列化模型存储在集中式仓库中，并更新应用程序使用的Scikit版本，就需同时更新保存的模型。

2. 从C#客户端调用Python模型

2.1 使用Flask创建Web服务

若想从用C#编写的应用程序中调用情感分析模型，可将Python模型封装在Web服务中，并使用REST API暴露其 pre