В этой статье мы проведем вас через процесс развертывания Flask API и приложения Streamlit локально и на платформе Heroku. К концу этого руководства у вас будет готовая и работающая модель машинного обучения, доступная через удобную панель инструментов Streamlit. Обзор модели машинного обучения: Прежде чем мы приступим к развертыванию, давайте уделим немного времени тому, чтобы понять модель машинного обучения, с которой мы будем работать. Наша модель была обучена на данных Stack..

Год назад мой дорогой друг попросил меня разработать простое веб-приложение. Год спустя мы анонсировали Epk.Cloud , замечательное веб-приложение, которое позволяет артистам и группам с легкостью создавать собственные электронные материалы для прессы. Мои потребности Я всегда работал с командами. Всегда были руководитель проекта, архитектор программного обеспечения и заказчик. На этот раз у меня их не было. Мне нужно было работать с простым языком программирования, простой..