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法學如何在Heroku上部署像Streamlit這樣的機器學習Web應用程式？
透過支援智慧決策和技術，機器學習 (ML) 徹底改變了多個行業。然而，當ML模型透過使用者友好的Web應用程式提供給使用者時，其真正價值才能得到釋放。在這篇文章中，我們將介紹一些簡單的步驟，用於在Heroku雲上部署使用Streamlit構建的機器學習Web應用程式。
什麼是Heroku？
Heroku是一個基於雲的平臺，為開發人員提供快速簡便的應用程式部署、管理和擴充套件訪問許可權。它提供了一個平臺即服務 (PaaS) 解決方案，抽象了底層基礎架構，使開發人員無需擔心伺服器管理或基礎架構配置，從而可以專注於構建和交付應用程式。
步驟
以下是將類似Streamlit的機器學習Web應用程式部署到Heroku的步驟：
準備你的Streamlit應用程式 − 準備好Streamlit應用程式：使用Streamlit構建你的機器學習Web應用程式。在繼續部署之前，確保它在你的本地電腦上正常執行。
建立一個新的Git倉庫 − 在專案目錄中建立一個新的Git倉庫，或者使用現有的倉庫。確保你的專案檔案已儲存到Git中。
建立requirements.txt檔案 − 在你的專案目錄中建立一個requirements.txt檔案，並在其中列出你的應用程式所需的所有Python包。在這個檔案中新增Streamlit以及你使用的任何其他庫。
設定Procfile − 在專案目錄中建立一個名為Procfile的檔案（沒有副檔名），並新增以下內容：
web: sh setup.sh && streamlit run app.py
新增Setup.sh指令碼 − 在你的專案目錄中建立一個名為setup.sh的檔案，並新增以下幾行：
mkdir -p ~/.streamlit/ echo "\ [general]
\ email = "your-email@example.com"
\ " > ~/.streamlit/credentials.toml echo "\ [server]
\ headless = true
\ enableCORS=false
\ port = $PORT
\ " > ~/.streamlit/config.toml
建立一個Heroku應用程式 − 如果尚未安裝，請下載Heroku CLI，然後在你的專案目錄中執行以下命令來建立一個新的Heroku應用程式：
heroku create
配置Heroku − 配置Heroku時，設定Heroku應用程式的必要引數。可以使用以下命令：
heroku stack:set container heroku git:remote -a <your-heroku-app-name>
新增你的更改 − 將setup.sh、Procfile、requirements.txt和其他專案檔案提交到Git：
git add . git commit -m "Initial commit"
部署到Heroku − 將你的Git倉庫推送到Heroku以啟動部署過程。
git push heroku master
檢視部署情況 − Heroku收到你的Git倉庫中的程式碼和包後，將開始構建你的應用程式。設定過程可能需要幾分鐘才能完成。
瀏覽已部署的應用程式 − 成功部署後，你可以訪問Heroku提供的URL或使用以下命令訪問你的應用程式：
heroku open
就是這樣！你的Streamlit機器學習Web應用程式現在應該已成功部署到Heroku。請確保在步驟7中將<your-heroku-app-name>替換為你的Heroku應用程式的實際名稱。
結論
你的基於Streamlit的ML Web應用程式已成功部署到Heroku。只需遵循本部落格中提供的詳細說明即可。現在，有了這個易於使用的介面，使用者可以訪問你的基於ML的Web應用程式並與你的模型進行互動。為了保持使用者對最新功能的興趣，請記住定期更新你的應用程式，包括任何即將推出的增強功能或升級，並在Heroku上重新部署。ML Web應用程式的部署是使機器學習民主化並使其能夠惠及更廣泛受眾的關鍵第一步。繼續學習新的ML模型，建立有趣的應用程式，並在Heroku等服務上部署它們，以最大限度地發揮機器學習計劃的潛力。祝賀部署成功！
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