Python软体中打造智能接口：使用 Flask 或 FastAPI 部署机器学习模型实现在线预测

Python软体中打造智能接口：使用 Flask 或 FastAPI 部署机器学习模型实现在线预测

作为一名国际知名的 Python 程序软件专家，我深知将机器学习模型从研究阶段推向实际应用的重要性。而模型部署是实现这一目标的关键步骤。本文将深入探讨如何使用流行的 Python Web 框架 Flask 和 FastAPI 部署一个训练好的机器学习模型，并构建支持在线预测的 Web API。我们将提供详细的代码示例和操作步骤，力求实用性强、内容丰富、条理清晰、操作性强。

一、模型准备

首先，我们需要一个训练好的机器学习模型。为了演示方便，我们使用一个简单的线性回归模型，使用 scikit-learn 库进行训练：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import joblib # 用于模型保存和加载