Habiendo incursionado en hacer exactamente eso en los últimos días, creo que puedo ofrecer algunas aportaciones sobre esto. Aunque debo prefacio diciendo que mi enfoque es bastante básico y probablemente no se adaptará demasiado bien.
En pocas palabras, puede escribir el modelo como una API, que se ejecuta en un servicio de terceros, como Heroku / EC2 / Microsoft Azure Services / Google Cloud / su computadora local y luego OBTENER los resultados de clasificación del modelo después de PUBLICAR sus características en él .
Como estaba usando Python para toda mi tubería de datos, configuré la API en Flask y la alojé en Heroku. Almacené mis modelos como archivos .pkl) que luego se cargaron en la aplicación Flask. Cualquier preprocesamiento que requirieron mis nuevos datos antes de que se pudieran alimentar al modelo también se realizó en la aplicación Flask.
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