如何在Python3.6环境中使用Tornado框架开发一个RESTful API，用于部署和调用机器学习模型？

在开发一个能够部署和调用机器学习模型的RESTful API时，Python 3.6和Tornado框架是很好的选择。首先，Python 3.6支持类型提示和异步编程，这有助于编写清晰且高效的代码，而Tornado则提供了必要的Web框架支持，尤其是对于需要处理大量并发请求的场景。具体实现步骤如下：

参考资源链接：[使用Python3.6和Tornado开发RESTful API，部署机器学习模型](https://wenku.csdn.net/doc/5cndg6wyai?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 确保环境中有Python 3.6的运行环境以及Tornado框架。
2. 使用Tornado框架中的RequestHandler类创建API的各个端点，如GET用于获取模型预测结果，POST用于接收待预测的数据。
3. 将训练好的机器学习模型加载到API中，并将其封装在适当的函数或类中，以响应API的请求。
4. 编写代码处理API请求，调用模型，并返回预测结果。
5. 实现API的安全机制，如验证请求来源和数据加密，以保护模型不被滥用。
6. 进行API测试，确保其在各种情况下的可靠性和效率。
7. 部署API到服务器，并设置必要的监控和日志记录功能。
通过这样的步骤，你可以创建一个既稳定又高效的RESTful API，用于部署和调用机器学习模型。为了更深入地掌握这一过程，你可以参考这份资料《使用Python3.6和Tornado开发RESTful API，部署机器学习模型》。

参考资源链接：[使用Python3.6和Tornado开发RESTful API，部署机器学习模型](https://wenku.csdn.net/doc/5cndg6wyai?spm=1055.2569.3001.10343)