使用 Streamlit 库部署机器学习模型

Streamlit 是一种针对数据科学家和机器学习工程师的库，可以快速构建交互式数据应用程序。使用 Streamlit 可以在短时间内创建具有漂亮布局和用户友好界面的应用程序。下面将介绍如何使用 Streamlit 部署机器学习模型。

安装 Streamlit

首先我们需要安装 Streamlit。Streamlit 需要 Python 3.6 或更高版本。可以使用 pip 安装 Streamlit：

pip install streamlit

创建应用程序

我们将使用 Streamlit 创建一个简单的应用程序，其中包含一个页面和一个表单。该页面将为用户提供一个文本框，用户可以输入要进行分类的文本。我们将使用机器学习模型来对该文本进行分类。在这个例子中，我们将使用支持向量机模型（SVM）来进行分类。

import streamlit as st
import joblib

# 加载模型
clf = joblib.load('svm_model.pkl')

# 定义页面
def predict_page():
    st.title('文本分类器')
    text = st.text_input('请输入要分类的文本')
    if text:
        # 对文本进行分类
        prediction = clf.predict([text])[0]
        st.write('文本分类结果：', prediction)

# 运行应用程序
predict_page()

在上面的代码中，我们首先加载了 SVM 模型。然后，我们定义了一个名为 predict_page 的函数，它将用于显示页面和表单。我们将输入的文本传递给模型进行分类，并将结果返回给用户。

最后，我们调用 predict_page 函数并运行应用程序。

运行应用程序

要运行应用程序，请在终端中切换到包含上面代码的目录，并运行以下命令：

streamlit run app.py

其中 app.py 是包含上面代码的文件名。运行上述命令后，将在浏览器中打开一个新窗口，其中包含我们所创建的页面和表单。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 Streamlit 库部署机器学习模型。通过使用 Streamlit，我们可以轻松地创建交互式应用程序并将模型用于实时分类和预测。