ML-web-app:使用Web界面训练和部署简单的机器学习模型-Docker，PyTorch和Flask-源码

使用Web界面训练和部署机器学习模型-Docker，PyTorch和Flask 实时访问（在GCP上部署）： : 博客文章： ： 此仓库包含与以上博客文章相关的代码。 在本地/云计算机上运行 克隆仓库并构建docker镜像 sudo docker build -t flaskml . 注意：如果在容器中安装PyTorch时遇到MemoryError，请考虑将2G交换添加到虚拟机（ ） 然后，您可以在指定应用程序的绝对路径的同时运行容器 sudo docker run -i -t --rm -p 8888:8888 -v **absolute path to app directory**:/app flaskml 这将在localhost：8888上运行该应用程序 您可以使用serveo.net或Ngrok将应用程序移植到Web。 在Jetson-Nano上运行 在Je