我使用Prophet创建了一个机器学习模型：

https://www.kaggle.com/marcmetz/ticket-sales-prediction-facebook-prophet

我有一个使用Django运行的Web应用程序。我希望能够从该应用程序中查询我创建的模型的预测。我认为最好的方法是将我的模型部署到Google Cloud Platform或AWS上（？），然后通过API调用从我的Web应用程序访问这些服务的预测。

我的问题是：我描述的方法是否正确？我仍然难以决定是AWS还是Google Cloud更适合我的情况，尤其是使用Prophet时。我只能找到使用scikit-learn的例子。你们中有谁有这方面的经验，可以指导我正确的方向吗？

回答：

这真的取决于你使用的模型类型。在许多情况下，模型推理是获取一个数据点（类似于你用来训练它的数据点），然后模型会对该请求的数据点生成一个预测。在这种情况下，你需要在云端或边缘设备上托管模型。

然而，Prophet通常会在模型训练过程中生成未来的预测。在这种情况下，你只需要提供已经计算好的预测，你可以将它们作为CSV文件从S3提供，或者作为DynamoDB或其他查找数据存储中的查找值提供。