Advertisement

利用Flask通过Docker部署机器学习模型为REST API

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用Flask通过Docker部署机器学习模型为REST API
    优质
    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。
     
  • ML-Web-App: 利用Web界面训练与部署简易机器学习模型——Docker, PyTorch及Flask
    优质
    ML-Web-App是一款基于Docker、PyTorch和Flask构建的应用，旨在提供一个简便的网页界面用于训练和部署简单的机器学习模型。 使用Web界面训练和部署机器学习模型-Docker, PyTorch 和 Flask 实现实时访问（在GCP上部署）： 此仓库包含与以上博客文章相关的代码。要在本地或云计算机上运行，请克隆该仓库并构建Docker镜像，命令如下： ``` sudo docker build -t flaskml . ``` 注意：如果安装PyTorch时遇到MemoryError错误，请考虑在虚拟机中添加2G交换空间。 接着，您可以在指定应用程序的绝对路径的同时运行容器，命令如下： ``` sudo docker run -i -t --rm -p 8888:8888 -v **absolute path to app directory**:/app flaskml ``` 这将在localhost：8888上启动该应用。您可以使用serveo.net或Ngrok将应用程序移植到Web。 在Jetson-Nano上运行： （此处原文未提供具体操作说明，因此保持原样）
     
  • Iris-Flask-WebAPI：利用Flask经由Web API操作机器学习模型
    优质
    Iris-Flask-WebAPI项目通过构建基于Flask框架的Web服务，提供RESTful接口来管理和执行Iris数据集上的机器学习模型预测功能。 Flask-WebAPI 使用 Flask 通过 Web API 实现与机器学习模型的交互。目录介绍说明了 Web API 允许其他程序通过互联网来操作数据或功能。可以将机器学习模型部署并托管在服务器上，然后通过 Web API 进行访问和调用。 在这个项目中，我使用 Flask 构建了一个 Web API 。此API允许根据输入参数接收鸢尾花的分类结果，并且可以从Python 和 R 语言分别进行访问。利用Flask搭建Web应用来部署机器学习模型是一种有效的方法，能够方便地让用户与模型互动。 Iris-Flask-WebAPI项目需要以下环境才能运行： - Python - Git 使用方法：为了启动 Flask 应用，请执行以下命令： ``` git clone https://github.com/Ce11an/Iris-Flask-WebAPI.git ``` 之后，您可以通过访问相应的 Web API 接口来利用这个机器学习模型的功能。
     
  • 利用Python、Docker、PyTorch和Flask构建的Web界面进行机器学习模型的训练与部署
    优质
    本项目采用Python结合Docker容器化技术，运用PyTorch深度学习框架开发模型，并通过Flask搭建易于操作的Web界面实现模型训练及部署。 使用Web界面训练和部署机器学习模型可以通过Docker、PyTorch和Flask实现。这种方法提供了一种便捷的方式来构建交互式的机器学习应用，使得非技术人员也能轻松地进行模型的训练与测试，并且能够快速将这些模型部署到生产环境中去。通过结合这几个技术栈，可以有效地简化开发流程，提高工作效率。
     
  • 利用FastAPI构建微服务并部署机器学习模型
    优质
    本教程详细介绍如何使用FastAPI框架开发微服务，并将训练好的机器学习模型集成和部署到生产环境。 FastAPI 该存储库提供了使用 FastAPI 创建微服务的指南。以下是安装步骤： 1. **创建Python虚拟环境并按如下所示安装所有依赖项** 使用以下命令创建虚拟环境： ```shell python -m venv venvname ``` 激活新建的虚拟环境： ```shell venvname\Scripts\Activate # Windows系统下使用该命令 ``` 或者，对于其他操作系统，请根据您的具体需求调整激活命令。 2. 安装依赖项： ```shell pip install -r requirements.txt ``` 3. 运行应用： 使用以下命令启动应用并启用自动重新加载功能： ```shell uvicorn main:app --reload ``` 以上步骤将帮助您设置FastAPI环境，并运行一个基本的微服务。
     
  • 基于Python Flask和Docker的欺诈检测Web服务：在AWS EC2上部署机器学习模型
    优质
    本项目构建了一个利用Python Flask框架与Docker容器技术的Web应用，旨在于AWS EC2实例中部署并运行一个有效的欺诈检测机器学习模型。 欺诈检测Web服务使用Python, Flask, Docker 和 AWS EC2 将机器学习模型作为Web服务提供。以下是操作步骤： 1. 使用信用卡欺诈检测功能入门（参见相关Kaggle链接）。 2. 运行 `python fraud_detection.py` 生成 pkl 文件，这是您的机器学习模型保存为对象的格式。 3. 使用 `app.py` 将推理逻辑包装在 Flask 服务器中，以将模型作为 REST Web服务提供。 4. 执行命令 `python app.py` 来运行 Flask 应用程序。 5. 在浏览器中访问 URL `0.0.0.0:80`，会显示 Hello World! 消息。 6. 根据需要更改端口号。 7. 接下来，在终端中输入以下命令来查询 Flask 服务器： - 运行 `docker build -t deploy-model` 来使用 Dockerfile 构建 docker 镜像 - 运行 `docker run -p 80:80 deploy-model` 使用 Docker 运行应用
     
  • Spark Livy Java REST API：通过Kerberos和SSL在Java中利用REST API提交Livy任务...
    优质
    本篇文章介绍了如何使用Java中的REST API结合Kerberos与SSL安全机制来提交和管理Apache Spark的Livy远程服务作业，适用于需要进行安全认证及数据加密传输的企业级Spark应用开发。 在Java中使用REST API并通过Kerberos和SSL来利用Livy提交Spark作业的命令如下： ``` mvn exec:java -Dexec.mainClass=o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient mvn clean assembly:single java -cp target/spark_livy_api-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar o9.sparklivy.poc.SparkYarnRestClient ``` 这些命令用于编译和运行Java程序，该程序使用Livy API在包含Kerberos认证及SSL加密的环境中提交Spark作业。
     
  • Flask-RestAPI-jwt：含用户认证的Flask REST API
    优质
    Flask-RestAPI-jwt 是一个结合了JWT认证机制的Flask框架RESTful API项目模板。它提供了简洁且安全的方式来创建包含用户身份验证功能的Web服务。 Flask-RestAPI-jwt 是一个具有用户身份验证功能的 Flask Rest API，并采用了 Flask-JWT-Extended 版本 4.1 的更新特性进行介绍。它使用基于令牌的身份验证机制来确保数据的安全传输。 技术栈包括： - 烧瓶（Flask） - Flask RESTFUL -0.3.8 - Flask-JWT_Extended-4.1.0 - Flask-SQLAlchemy-2.4.4 JWT，即JSON Web Token，是一种用于安全地在两个实体之间传输随机令牌的方法。API（应用程序编程接口）允许不同的应用间进行数据的交换与操作。REST API 属于请求—响应类别。 Flask 是 Python 开发者用来构建 RESTful API 的轻量级框架。 先决条件： - requirements.txt 文件中列出了以下依赖项： - Flask - Flask-RESTFUL-0.3.8 - Flask-JWT_Extended-4.1.0