springboot加载pkl

在Spring Boot中加载pkl文件可以使用Python解释器和Python机器学习库，例如scikit-learn等。您可以通过Python模块pickle来加载pkl文件中的机器学习模型。

首先，您需要在Spring Boot应用中安装Python解释器并安装pickle模块。可以使用Java的ProcessBuilder类来启动Python解释器并执行加载pkl文件的Python脚本。

以下是一个简单的加载pkl文件的Python脚本示例：

import pickle

# 加载pkl文件中的机器学习模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 使用机器学习模型进行预测
result = model.predict([[1, 2, 3, 4]])
print(result)

您可以在Spring Boot应用中使用Java的ProcessBuilder类来启动Python解释器，并执行以上Python脚本：

ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("python", "load_model.py");
Process p = pb.start();
p.waitFor();

// 读取Python脚本的输出结果
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
    System.out.println(line);
}

以上代码会启动Python解释器，并执行`load_model.py`文件中的Python脚本。Python脚本的输出结果会被Java应用程序读取并打印出来。在Python脚本中，您可以使用pickle模块来加载pkl文件中的机器学习模型，并使用机器学习模型进行预测。