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资源说明：项目概况
该项目旨在使用Kubernetes操作机器学习微服务API。 预测在数据集上训练的价格的scikit-learn模型用作ML Microservice应用程序。 它被配置为Python Flask应用程序。 使用Docker将应用程序容器化，然后将其推送到DockerHub。 然后，配置Kubernetes集群，并使用Kubernetes部署docker容器。 最后，可以通过正在运行的烧瓶应用程序进行预测。
描述
app.py文件使用scikit-learn预测房价，并且还包含flask服务器配置。
Makefile有助于设置环境。
Dockerfile包含容器配置和应用程序执行的步骤。
run_docker.sh脚本用于在本地运行run_docker.sh容器。
upload_docker.sh脚本标记并上传Docker映像到DockerHub。
run_kubern
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
