python中怎么用url路径调用本地python训练好的模型

Python中调用本地训练好的模型通常涉及到序列化模型为可读文件（如pickle、onnx、h5等），然后通过HTTP或类似的协议发送请求。这里以假设你有一个训练好的模型文件（比如.onnx）为例：

1. 序列化模型[^1]:

import pickle
model = YourTrainedModel()  # 假设YourTrainedModel是你的模型类
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

2. 创建一个简单的服务器来接收请求并加载模型:

from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
class RequestHandler(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        if self.path == '/predict':
            with open('model.pkl', 'rb') as f:
                loaded_model = pickle.load(f)
                # 这里模拟预测逻辑，实际替换为模型预测
                prediction = loaded_model.predict_data()
                self.send_response(200)
                self.send_header('Content-type', 'application/json')
                self.end_headers()
                self.wfile.write(bytes(str(prediction), "utf8"))

def run(server_class=HTTPServer, handler_class=RequestHandler, port=8000):
    server_address = ('', port)
    httpd = server_class(server_address, handler_class)
    print(f'Starting server at {server_address[0]}:{server_address[1]}...')
    httpd.serve_forever()

run()

3. 调用本地服务器:

# 在终端中运行
$ curl -X GET http://localhost:8000/predict

这会返回模型对输入的预测结果。注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要更复杂的设置，例如多线程、错误处理等。