【源码】基于Docker和Flask的CPU使用率预测系统

项目简介

本项目名为"Resource Predict"，是一个基于时序预测方向的机器学习项目，主要用于预测CPU使用率序列。采用Docker构建方法，包含训练代码、在线服务代码和数据文件，核心使用SARIMA模型进行时间序列预测，并通过Flask框架提供Web服务接口。

项目的主要特性和功能

1. Docker构建方法，方便部署和扩展，保证环境一致性。
2. 运用SARIMA模型对CPU使用率序列进行时间序列预测，预测效果出色。
3. 借助Flask提供Web服务接口，用户可通过发送POST请求获取预测结果。
4. 包含训练代码，可优化模型参数并生成预测结果。

安装使用步骤

1. 进入项目目录

bash cd Resource-Predict

2. 构建Docker镜像

确保已安装Docker，在项目根目录下执行： bash docker build -t resource-predict:latest .

3. 运行Docker容器

启动Flask Web服务： bash docker run -d -p 5000:5000 resource-predict:latest

4. 获取预测结果

发送POST请求到/predict接口： bash curl --data @data/test_data.json 0.0.0.0:5000/predict

5. 运行训练代码

进入src目录并运行： bash cd src nohup python training.py & 训练代码会生成预测结果文件../data/test-output.txt，预计等待2 - 3小时。

注意事项

1. 要确保训练代码中的数据文件路径正确。
2. 使用Web服务时，请求的JSON数据格式需符合项目要求。
3. 训练和优化模型需要一定计算资源和时间。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】