У меня есть модель ноутбука Jupyter / SciKit для прогнозов NBA, которую я хочу опубликовать sh онлайн - PullRequest
Новая
       6

У меня есть модель ноутбука Jupyter / SciKit для прогнозов NBA, которую я хочу опубликовать sh онлайн

0 голосов
/ 14 апреля 2020

Я построил модель прогнозирования NBA , которая выводит результаты матчей, а также вероятности победы. По сути, он вводит определенную статистику об обеих командах и выводит вероятность победы каждой команды.

Я построил это на локальном ноутбуке Jupyter и запускаю одну записную книжку, чтобы скомпилировать сегодняшнее расписание и статистику в csv, и превратил csv в panda df и запустите ее через мою модель.

Есть 2 способа, которыми я вижу, что это делается, но поправьте меня, если я ошибаюсь: 1. Где я запускаю модель локально и обновляю базу данных с помощью эти прогнозы и мой сайт будет получать данные из этой базы данных. 2. В идеале я хотел бы, чтобы модель размещалась в Интернете и запускалась автоматически каждый день и выполняла сценарии, которые я запускаю локально для составления ежедневных прогнозов без моего ввода.

Мне нужна помощь в отношении того, какой тип Инфраструктура, которую я должен на самом деле использовать и что мне нужно научиться делать это самостоятельно. В настоящее время я нахожусь в процессе обучения Django, и некоторые React, но я, кажется, не связываю мост между тем, что я хочу, и тем, что я изучаю.

Любые советы о том, как go об этом путешествии?

1 Ответ

0 голосов
/ 15 апреля 2020

Если вы пытаетесь установить автоматическое обновление, вы можете запустить скрипт python на своем веб-сервере 24 часа в сутки и настроить его так, чтобы в определенное время он обновлялся. 

import time

now = time.gmtime()
year, month, day, hour = now[0], now[1], now[2], now[3]
minute = now[4]

if hour == {hour that you would run it at}:
    {Prediction code here}
    Predicted_dub = model.predict({upcoming schedule})
time.sleep(3599)

Тогда вы бы обновили сайт с этими прогнозами на вашем сайте. Затем вы можете использовать Predicted_dub позже в своей программе и показать, кто победит. Здесь есть time.sleep, поэтому он не может запускать один и тот же код дважды в течение одного часа, и поскольку постоянная проверка не позволяет сэкономить некоторые вычислительные ресурсы. Я не знаю о django, но если вы хотите выполнить автоматическое обновление на сервере flask, вы можете использовать app.run (debug = True), чтобы оно автоматически обновлялось без отключения веб-сервера. Не уверен, помогло это или нет.

Редактировать: Я не уверен, безопасно ли отлаживать на реальном веб-сервере

...