Django发布机器学习服务

最新推荐文章于 2024-12-04 08:20:16 发布

kether_

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分类专栏： Django

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本文介绍使用Django框架发布机器学习模型服务的过程，详细展示了服务端如何加载模型并响应客户端JSON请求，同时提供了一个客户端Python脚本示例用于发送请求及解析返回结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

场景描述：
现用Django框架发布一个机器学习模型服务，服务端加载模型，时刻运行，等待客户端发送请求（我这里的请求数据以json格式，包含特征）。
这里是纯后端的代码，没有涉及网页展示，所以无法直接看到结果，所以用python模拟客户端发送url请求，请求包含传入json数据，得到服务器回应则解析服务器发回的json数据。

服务端：只贴核心代码
webserver/view.py文件内

import json
from django.http import JsonResponse
def predict(request):
    if request.method == 'POST':  
        request_json = json.loads(request.body)
        .....
        resp={'prediction' : int(y)}
        return JsonResponse(resp)

还需修改mainproject/urls.py

from django.contrib import admin
from django.urls import path
from webserver.views import predict
urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('predict', predict),
]

客户端：
request_test.py

import requests
import time
json_exp = {'a':'1',"b": 2', 'c':3}
start=time.time()
response = requests.post(url='http://127.0.0.1:8000/predict', json=json_exp)
result = response.json()
print('model API返回结果：', result)