Estou com uma ideia de projeto onde irei fazer um modelo de machine learning que ira prever as açoes da apple e irei implementa-lo em um servidor flask.
funcionara mais ou menos assim o usuario digitara a data futura que ele quer prever o valor da ação e o servidor ira mandar para o modelo e retornara se o valor da ação vai aumentar ou diminuir.
Mas estou com dificuldade principalmente em como posso fazer essa implementação do modelo de machine learning no servidor flask e tambem estou com um pouco de dificuldade na parte do banco de dados.
1 curtida
Se o seu machine learning demorar para processar cada requisição, o ideal é tirar esse processamento da requisição em seu Flask.
Você pode implementar algum AMQP ( Advanced Message Queuing Protocol) para processar o Machine Learning em paralelo. Mas essa é apenas uma das formas. Vou tentar resumir aqui e te informar alguns links de estudo.
O Flask será responsável apenas de publicar no AMQP uma solicitação para processar o machine learning, vamos chamar de Publisher. Fora do tempo de requisição você terá um script que será o Consumer, responsável por obter esses eventos do AMQP e executar alguma tarefa (no seu caso, o machine learning).
Vou deixar uns links que vale a pena você dar uma olhada, mas vai colocando em pratica com calma para entender como funciona.
Entendi, vou dar uma estudada sobre isso.
Mas tipo fazendo do jeito que voce falou o o modelo ML funcionara dentro do servidor flask ou fora?
Porque mais pra frente quero fazer outro projeto que envolve LSTM e teria que rodar dentro de um servidor em nuvem, pois o processador do computador não aguentaria.