在Zig中运行sklearn模型
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Python的C API和Zig框架构建机器学习模型API。通过创建Logistic回归模型并编译为共享对象，结合Zap微框架处理请求，实现高效的模型预测，用户可通过HTTP请求获取预测结果。
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关键要点
- Scikit-learn模型成为机器学习模型创建的行业标准，但其API限制了模型的服务能力。
- 使用Python的C API和Zig框架可以构建高效的机器学习模型API。
- 创建Logistic回归模型并将其保存为pickle文件，方便后续加载和预测。
- 使用Cython将Python代码编译为共享对象，以便更方便地与Zig交互。
- 在Zig中加载Python C API，初始化解释器并调用Python函数进行预测。
- 使用Zap微框架创建API，处理HTTP请求并返回预测结果。
- API接收JSON格式的请求，解析参数并调用Python模型进行预测。
- 构建完成后，可以通过cURL测试API，验证预测功能是否正常。
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