手把手教程：用Python开发一个自然语言处理模型，并用Flask进行部署

截住到目前为止，我们已经开发了许多机器学习模型，对测试数据进行了数值预测，并测试了结果。实际上，生成预测只是机器学习项目的一部分，尽管它是我认为最重要的部分。今天我们来创建一个用于文档分类、垃圾过滤的自然语言处理模型，使用机器学习来检测垃圾短信文本消息。我们的ML系统工作流程如下：离线训练->将模型作为服务提供->在线预测。

1、通过垃圾邮件和非垃圾邮件训练离线分类器。

2、经过训练的模型被部署为服务用户的服务。

当我们开发机器学习模型时，我们需要考虑如何部署它，即如何使这个模型可供其他用户使用。Kaggle和数据科学训练营非常适合学习如何构建和优化模型，但他们并没有教会工程师如何将它们带给其他用户使用，建立模型与实际为人们提供产品和服务之间存在重大差异。

在本文中，我们将重点关注：构建垃圾短信分类的机器学习模型，然后使用Fl