如何将机器学习分类器连接到Web应用程序?

我试图build立一个情感分类器的networking应用程序,但我不明白是谁连接到机器学习组件与networking应用程序。 我已经构build了在NodeJS服务器上运行的客户端Web应用程序,并且已经培训了一个保存为Python脚本的情感分类器。

我的目标是让用户在Web应用程序上提交文本,将其发送到Python脚本,分类并通过JSON发回结果。

我应该如何设置机器学习-Web应用程序pipe道?

一个build议是在Flask中加载Python脚本,并使用Flask作为REST API。 看起来好像使用Flask会过度杀伤,因为我只需要执行一项任务。

Flask是一个相对简单的Web框架。 它将适合您的需要,将用户提交的文本转换为Python函数,而不需要太多的样板代码或复杂性。 有替代品,最着名的是龙卷风。

我想知道为什么你要在彼此之上堆叠两个REST接口。 你需要node.js应用程序的具体原因? 如果没有,你可以简化你的架构。

您的两个主要选项是通过一个Web框架,如Flask或CGI桥 ,简单来说就像直接写入/读取terminal。

我写了一个教程,在那里我将FullStack和机器学习的结合工作称为: 智能堆栈,使用Meteor - Angular2Scikit-learn

您感兴趣的部分是第二个:服务器端,可能还有第三个:3-模型优化

我对REST风格这个过程的可伸缩性有一些担心(我必须深入挖掘这一点) ,但是对于原型和/或小应用程序,它应该没问题。