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PyTorch + Flask + uWSGIによるシンプル機械学習APIの開発 (アプリ実装編) - Qiita
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PyTorch + Flask + uWSGIによるシンプル機械学習APIの開発 (アプリ実装編) - Qiita
はじめに 機械学習モデルを作るところまでのチュートリアルは世の中にあふれていますが、作ったモデルを... はじめに 機械学習モデルを作るところまでのチュートリアルは世の中にあふれていますが、作ったモデルを実際どう使うの?という部分の情報になると途端に少なくなりますよね。 ここでは、自身の備忘の意味も込めて、「手書き文字認識」タスクをサンプルに、モデルの構築からデプロイまでの手順の一例を一気通貫に紹介していきます。 実際のサービスに乗せるには心もとない点も多いですが、全体的なイメージをつかむきっかけになればうれしいです。 長くなったため前後編に分けており、この記事は2の部分を対象にした後編です。 PyTorchによるモデルの学習 (モデル学習編) Flask + uWSGIによるAPIの実装 (アプリ実装編) なお、本記事におけるFlask関連のコードはPyTorchの公式チュートリアルをベースにしています。 間違いやより良い方法など、お気づきの点があればぜひお気軽にコメントください。 環境構築