scikit学习模型部署在tensorflow服务中

我已经构建了scikit学习模型，这些模型已准备好进行部署。 想用tensorflow进行部署，请点击下面的链接

我可以使用scikit学习脚本来训练模型并将其存储在相应的张量流目录中，然后开始用于推理。 请告知我scikit学习模型是否可以在tensorflow中提供

尝试使用FlaskAPI作为restful服务公开，因为我们有将近100个模型，由于缩放问题，无法使用FLASK

希望使用下面的检查点

def create_checkpoints_dir():
    '''
    Creates the checkpoints directory if it does not exist
    '''
    if not os.path.exists(checkpoints_dir):
        os.makedirs(checkpoints_dir)

---

到目前为止。。被方法本身打动了，没有得到结果。

我无意中听到你不能在TF发球时发球。不确定你对烧瓶有什么挑战。另一种选择是将您的模型移动到谷歌云，或者其他云提供商无意中听到您不能在TF serving上提供sklearn的服务构建inI。不确定你对烧瓶有什么挑战。另一个选择是将您的模型移动到谷歌云或其他内置服务的云提供商