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今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。

美食推荐 Web 应用程序

首先，请不要担心，本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们的目标是将模型打包，使得前端用户能够与模型进行直接的界面交互，而不再依赖于后端输入的形式。

在前面的回归章节中，我们学习了如何使用第三方依赖包 pickle 来创建一个后台生成的 .pkl 后缀的模型文件，并通过 Flask 框架加载该模型，从而在后台暴露接口供调用和分析。今天，我们将探索一个新的知识点——ONNX Web，这将进一步拓宽我们在机器学习模型部署与应用方面的视野。

ONNX Web

ONNX Web 是一个用于在浏览器中运行 ONNX 模型的工具和库，主要用于深度学习模型的推理。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，它允许不同深度学习框架之间共享模型。ONNX Web 使得开