本项目采用Python Flask框架,结合Docker容器化技术,将机器学习模型封装成RESTful API服务,实现便捷高效的模型部署与应用。
使用Flask与Docker部署一个简单的Web应用程序来提供机器学习模型的预测服务。在启动Flask应用后,加载预训练好的sklearn模型,并通过/predict端点返回预测结果;还可以通过/train端点进行模型训练或重新训练。
步骤如下:
1. 安装Flask和Docker。
2. 将您的scikit-learn机器学习模型序列化(可以使用Pickle或JobLib)。
3. 可选:将列名称列表添加到scikit对象,例如 `rf.columns = [Age, Sex, Embarked, Survived]`。
4. 创建一个名为flask_api.py的文件,在其中使用Flask构建Web服务,并运行命令 `python flask_api.py` 来启动应用。
5. 检查http地址确认应用程序正常工作。
接下来,创建Dockerfile以完成部署:
- 安装Ubuntu、Python和Git;
- 从git克隆代码库或将本地的Python代码移动到容器中的/app目录;
- 设置WORKDIR为/app;
- 在requirements.txt中安装软件包;
- 配置端口以便Flask服务可以被访问。