机器学习训练营（十）：模型部署，从Jupyter到生产环境

大家好！欢迎来到机器学习训练营的第十天，也是本系列的收官之战。经过九天的学习，我们已经掌握了从数据清洗到模型调优的全流程技能，但一个仅在 Jupyter Notebook 中运行的模型，就像实验室里的完美标本——它无法真正创造价值。今天，我们将解锁机器学习的最后一公里：模型部署，让你的代码从“玩具”蜕变为真正的生产力工具！

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一、为什么需要模型部署？

• 业务价值落地：模型只有接入真实业务系统（APP/网站/物联网设备），才能驱动决策

• 性能工程化：生产环境需应对高并发、低延迟、容错恢复等挑战

• 持续迭代：通过监控和反馈闭环，实现模型动态更新

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二、模型部署核心流程

模型保存 → API服务构建 → 容器化封装 → 云服务部署 → 监控与更新

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三、从开发到生产：四大部署方案

方案 1：轻量级 Web 服务（Flask/FastAPI）

适用场景：快速原型验证、小规模内部应用

• 模型训练与保存

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.metrics import accuracy_score

import joblib

# 加载数据

iris = load_iris()

X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

    X, y, test_size=0.2, random_state=42

)

# 训练模型

model = SVC(probability=True)

model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型

y_pred = model.predict(X_test)

print(f"模型准确率：{accur