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..