序言

我们的模型不能只停留在线下的分析报告中，训练好的R模型如何应用到生产环境？目前针对于R语言的模型生产环境应用的方式有很多，比如用其他语言去调用，Java，Python等语言均可方便的调用R脚本；生成PMML文件，目前R中主流的一些R模型均支持PMML比如xgboost,lightGBM等，其他语言不需要调用R脚本只需调用统一的PMML文件就可以；还有就是Web端的部署，比如可以做成REST API供其他语言调用，或直接做成web应用供其他用户访问，本书主要针对于R语言模型的Web端的部署。过程中，我们会先后介绍httpuv,opencpu,plumber, jug,fiery,Rserve,RestRserve,等一些和模型线上化部署相关的R包(当然shiny也可以，但他不是我们本书的重点)，最后会介绍mailR和Rweixin两个R和邮件与微信通信的R包，用于线上化部署的监测。当然会有其他的线上化部署方式。

欢迎进入R模型线上化部署的海洋！