我们目前有一个正在运行的应用程序，它可以发布数据并从显示预测疾病结果的API获取数据（ML模型的目的）。目前我们还不清楚如何让.ipynb与应用程序通信，前提是我们有大量数据来训练模型。
我们有两个.ipynb文件Model.py和Predict.py，其中一个执行所需的预处理、拆分（用于训练、测试和验证）、训练和保存模型，预测使用保存的模型并对用户输入进行分类。
主要关注点是我们如何将数据从用户端点（Flutter应用程序）发送到Predict.py，并在应用程序上将结果数据返回给用户。
我们已经考虑过在某个地方托管具有预测功能的模型的想法，但不知道如何进一步进行。
这是我第一次使用Flutter应用程序处理深度学习。任何有关后续操作的信息都将非常有帮助。
1条答案
按热度按时间velaa5lx1#
首先，.ipynb文件是Jupyter笔记本。
第二，你的API准备好了吗？是有一个专用的服务器，还是只有flutter应用程序，那只是你的应用程序的前端。
如果你没有API，你必须创建一个（使用你想要的任何框架）。为了方便起见，在Python中创建它，你可以直接将你的模型作为Python模块导入并使用它。