【保姆級教程】搭建一個機器學習應(yīng)用
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最近在玩streamlit，不但實現(xiàn)一些好玩的應(yīng)用，還可以直接部署，比如我之前開發(fā)的決策樹挑西瓜就是使用了streamlit，入門可以參考我的這篇教程。
前文我介紹了用streamlit+bar_chart_race實現(xiàn)條形競賽圖的方法，今天咱們就講一下如何部署，如何白嫖heroku的服務(wù)器。
https://bar-chart-race-app.herokuapp.com/
Heroku
Heroku平臺的靈活性極高且支持多種編程語言。若想把程序部署到Heroku上,開發(fā)者要使用Git把程序推送到Heroku的Git服務(wù)器上。在服務(wù)器上,git push命令會自動觸發(fā)安裝、配置和部署程序。
大家可以先在heroku注冊一個用戶，登錄之后完全可以在dashboard部署應(yīng)用:https://heroku.com
安裝Heroku CLI
# Windows
https://devcenter.heroku.com/articles/heroku-cli
# mac
brew tap heroku/brew && brew install heroku
# Ubuntu / Debian apt-get
curl https://cli-assets.heroku.com/install-ubuntu.sh | sh
配置文件
導出項目當前開發(fā)環(huán)境的包信息
pip freeze > requirements.txt
requirements.txt內(nèi)容如下
base58==2.1.1
graphviz==0.19
matplotlib==3.5.0
matplotlib-inline==0.1.3
numpy==1.21.4
pandas==1.3.4
plotly==5.4.0
streamlit==1.2.0
項目下新建setup.sh內(nèi)容如下：
mkdir -p ~/.streamlit/
echo "\
[server]\n\
headless = true\n\
port = $PORT\n\
enableCORS = false\n\
\n\
" > ~/.streamlit/config.toml
項目下新建Procfile（注意，該文件無任何后綴）內(nèi)容如下：
web: sh setup.sh && streamlit run app.py
創(chuàng)建app
登錄heroku
heroku login
新建APP
heroku create bar-chart-race-website
以上兩部也可直接在dashboard直接操作：
https://dashboard.heroku.com/apps
https://dashboard.heroku.com/apps/bar-chart-race-app/settings
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