Сервинг во flask 2

Question

Есть три файла.

Модель ML:

import pandas as pd
df = pd.read_excel('d:\set.xlsx', header=0)
df_1 = df.drop(['Персона'], axis=1)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = df_1
scaled = StandardScaler().fit_transform(X)
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(init = "k-means++", n_clusters = 4, n_init=12)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_
df["Маркер"] = labels
    
df_test = [24, 6, 348, 139419]
X_test = pd.DataFrame(df_test)
X_test = X_test.transpose()
scaled_test = StandardScaler().fit_transform(X_test)
predicted_label = kmeans.predict(scaled_test)

server:

import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify
import pickle
app = Flask(__name__)
model = pickle.load(open('model.pkl','rb'))\
@app.route('/api',methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json(force=True)
    prediction = model.labels([[np.array(data)]])
    output = prediction
    return jsonify(output)
if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000, debug=True)

request:

import requests
url = 'http://localhost:5000/api'
r = requests.post(url,json={20, 1, 263, 716693})
print(r.json())

Ввод консоли: python server.py

Ожидание - вывод результата работы модели по набору данных из реквеста.

Результат -

Что я делаю не так?

БЛОГ НА HUSL

Сервинг во flask 2

Ответы (0 шт):