Generaremos un modelo SVM y lo pondremos en producción usando Streamlit y Google Cloud. El modelo SVM permitirá recomendar un tipo de cultivo dependiendo de características del suelo y ambientales.
Entrenamos el modelo SVM usando el siguiente cuaderno de colab
Creamos un entorno con python 3.7, e instalamos las dependencias necesarias.
$ conda create -n ApiCrop
$ conda activate ApiCrop
$ conda install python=3.7
$ pip install -r requirements.txt
$ streamlit run app.py
* Activar una cuenta en google cloud
* Crear proyecto en google cloud
* Instalar GoogleCloudSDK
(https://cloud.google.com/sdk/docs/install)
* Ejecutar en la terminal:
$ gcloud init
$ gcloud app deploy app.yaml --project "Nombre del proyecto"