/
cvirkun
/
deployment-ML-Streamlit-FastAPI
Обзор
Документация
Войти
/
cvirkun
/
deployment-ML-Streamlit-FastAPI
Код
Запросы
0
Пакеты
0
Релизы
0
Аналитика
Безопасность
deployment-ML-Streamlit-FastAPI
Публичный
Форк
0
Избранное
0
GigaIDE Cloud
Описание
29 KiB
README
В избранном
0
Форки
0
Языки
Python
95,2%
Dockerfile
3,4%
Shell
1,4%
Сообщить о нарушении
main
Ветки:
1
Коммиты:
12
Теги:
0
Код
dimacv
Update README.md
06 апр 2023, 18:08
Не верифицирован
06 апр 2023, 18:08
b6f9dde
.gitignore
v1
4 года назад
Dockerfile
fix
4 года назад
README.md
Update README.md
3 года назад
app.py
v1
4 года назад
cloudpickle_for_deployment.pkl
v1
4 года назад
logo.jpeg
v1
4 года назад
requirements.txt
v1
4 года назад
run.sh
v1
4 года назад
streamlit.py
v1
4 года назад
Deploying a machine learning model (complex scikit-learn pipeline) using Streamlit as a frontend and FastAPI as a backend.
In this case, both FastAPI and Streamlit are wrapped in one docker container. However, despite this, port 8000 for accessing FastAPI is open for use and can be subject to additional load from any other applications, not just from Streamlit.
Building this docker:
Starting a named container in daemon mode on port 8000 and 8501 :
README.md