Jump To Close Expand all Collapse all Table of contents 开发数据模型 1. 开发数据模型概述 2. 为 OpenShift Data Science 创建 Python S2I 应用 Expand section "2. 为 OpenShift Data Science 创建 Python S2I 应用" Collapse section "2. 为 OpenShift Data Science 创建 Python S2I 应用" 2.1. 从 GitHub 模板为 OpenShift Data Science 创建 Python S2I 应用 2.2. 使用 Cookiecutter 为 OpenShift Data Science 创建 Python S2I 应用程序 3. 配置用户对远程 Git 存储库的访问权限 4. 从 Git 存储库创建 OpenShift 应用 5. 使用 Web 控制台构建 OpenShift 应用程序 6. 使用 Webhook 自动重建更新的应用程序 7. 在 Jupyter 中创建或导入笔记本 Expand section "7. 在 Jupyter 中创建或导入笔记本" Collapse section "7. 在 Jupyter 中创建或导入笔记本" 7.1. 创建新笔记本 7.2. 使用 JupyterLab 从 Git 存储库上传现有的笔记本文件 8. 将您的模型保存为独立的 Python 功能 Expand section "8. 将您的模型保存为独立的 Python 功能" Collapse section "8. 将您的模型保存为独立的 Python 功能" 8.1. 在笔记本服务器中安装 Python 软件包 9. 使用示例 Flask 应用程序测试您的 Python 功能 10. 将项目更改推送到 Git 存储库 11. 为您的预测功能测试部署的应用程序端点 法律通告 Settings Close Language: 한국어 日本語 简体中文 English Language: 한국어 日本語 简体中文 English Format: Multi-page Single-page Format: Multi-page Single-page Language and Page Formatting Options Language: 한국어 日本語 简体中文 English Language: 한국어 日本語 简体中文 English Format: Multi-page Single-page Format: Multi-page Single-page 开发数据模型 Red Hat OpenShift Data Science 1了解开发和部署工作流,并在智能应用程序中部署数据模型法律通告摘要 了解开发和部署工作流,并在智能应用程序中部署数据模型。 Next