首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >害怕部署机器学习模型?这里有一篇手把手教程

害怕部署机器学习模型?这里有一篇手把手教程

作者头像
AI研习社
发布2019-11-22 16:15:53
1.2K0
发布2019-11-22 16:15:53
举报
文章被收录于专栏:AI研习社AI研习社

照片由 Franck V 发布在 Unsplash 上

阅读本文后,你将能够部署机器学习模型,并用你想要的编程语言进行预测。没错,你可以坚持使用 Python,也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外,你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见,我会用 Postman。

不过,我不会解释如何将这个模型放到一个实时服务器上,因为选择太多了。该模型将在你的本地主机上运行,因此,你将无法从不同的网络访问它(但请随意使用 google 查询如何将模型部署到 AWS 或类似的东西上)。

我已经做了以下目录结构:

ML 部署:

  • model / Train.py
  • app.py

如果你已经通过 Anaconda 安装了 Python,那么你可能已经预先安装了所有库,除了 Flask。因此,启动终端并执行以下语句:

pip install Flask
pip install Flask-RESTful

进展是不是很顺利?很好,现在让我们来看看好东西。

制作基本预测脚本

如果您正在遵循目录结构,那么现在应该打开 model/Train.py 文件。你先要加载虹膜数据集,并使用一个简单的决策树分类器来训练模型。训练完成后,我将使用 joblib 库保存模型,并将精度分数报告给用户。

这里并不复杂,因为机器学习不是本文的重点,这里只是模型部署。下面是整个脚本:

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.externals import joblib

def train_model():
   iris_df = datasets.load_iris()

   x = iris_df.data
   y = iris_df.target

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25)
   dt = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train)
   preds = dt.predict(X_test)

   accuracy = accuracy_score(y_test, preds)
   joblib.dump(dt, 'iris-model.model')
   print('Model Training Finished.\n\tAccuracy obtained: {}'.format(accuracy))

部署

现在你可以打开 app.py 文件并执行一些导入操作。你需要操作系统模块:Flask 和 Flask RESTful 中的一些东西,它们是 10 秒前创建的模型训练脚本,你还要将它们和 joblib 加载到训练模型中:

import os
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_restful import Api, Resource
from model.Train import train_model
from sklearn.externals import joblib

现在你应该从 Flask RESTful 中创建 Flask 和 Api 的实例。没什么复杂的:

app = Flask(__name__)
api = Api(app)

接下来要做的是检查模型是否已经训练好了。在 Train.py 中,你已经声明该模型将保存在文件 iris-model.model 文件中,并且如果该文件不存在,则应该首先对模型进行训练。训练完成后,可以通过 joblib 加载:

if not os.path.isfile('iris-model.model'):
   train_model()

model = joblib.load('iris-model.model')

现在你需要声明一个用于进行预测的类。Flask RESTful 使用此编码约定,因此你的类将需要从 Flask RESTful 资源模块继承。在类中,可以声明 get()、post()或任何其他处理数据的方法。

我们将使用 post(),因此数据不会直接通过 URL 传递。你需要从用户输入中获取属性(根据用户输入的属性值进行预测)。然后,可以调用加载模型的 .predict()函数。仅仅因为这个数据集的目标变量的格式是(0,1,2)而不是('Iris-setosa','Iris versicolor','Iris virginica'),你还需要解决这个问题。最后,你可以返回预测的 JSON 表示:

class MakePrediction(Resource):
   @staticmethod
   def post():
       posted_data = request.get_json()
       sepal_length = posted_data['sepal_length']
       sepal_width = posted_data['sepal_width']
       petal_length = posted_data['petal_length']
       petal_width = posted_data['petal_width']

       prediction = model.predict([[sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width]])[0]
       if prediction == 0:
           predicted_class = 'Iris-setosa'
       elif prediction == 1:
           predicted_class = 'Iris-versicolor'
       else:
           predicted_class = 'Iris-virginica'

       return jsonify({
           'Prediction': predicted_class
       })

我们就快完成了,加油!你还需要声明一个路由,URL 的一部分将用于处理请求:

api.add_resource(MakePrediction, '/predict')

最后一件事是告诉 Python 去调试模式运行应用程序:

if __name__ == '__main__':
   app.run(debug=True)

这样做就对了。你可以通过 Postman 或其他工具启动模型并进行预测。

为了防止你漏掉什么,这里是整个 app.py 文件,你可以参考:

import os
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_restful import Api, Resource
from model.Train import train_model
from sklearn.externals import joblib

app = Flask(__name__)
api = Api(app)

if not os.path.isfile('iris-model.model'):
   train_model()

model = joblib.load('iris-model.model')

class MakePrediction(Resource):
   @staticmethod
   def post():
       posted_data = request.get_json()
       sepal_length = posted_data['sepal_length']
       sepal_width = posted_data['sepal_width']
       petal_length = posted_data['petal_length']
       petal_width = posted_data['petal_width']

       prediction = model.predict([[sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width]])[0]
       if prediction == 0:
           predicted_class = 'Iris-setosa'
       elif prediction == 1:
           predicted_class = 'Iris-versicolor'
       else:
           predicted_class = 'Iris-virginica'

       return jsonify({
           'Prediction': predicted_class
       })

api.add_resource(MakePrediction, '/predict')

if __name__ == '__main__':
   app.run(debug=True)

好的,你准备好了吗?

不错!导航到根目录(app.py 就在根目录中),启动终端并执行以下操作:

python app.py

大约一秒钟后,你将得到一个输出,显示应用程序正在本地主机上运行。

现在我将打开 Postman 并执行以下操作:

  • 将方法更改为 POST
  • 输入 localhost:5000/predict 作为 URL
  • 在 Body 选项卡中选择 JSON
  • 输入一些 JSON 进行预测

然后你可以点击发送:

瞧!几乎马上你就能从你的模型中得到预测。

写在最后

我希望你能看完这篇文章。如果你只是复制粘贴的所有内容,只要你安装了所有必需的库,那么应该就可以继续。

我强烈建议你在自己的数据集和业务问题上利用这些新获得的知识。如果你用 Python 以外的语言编写应用程序,并且使用 Python 只是为了数据和机器学习相关的东西,那么它就很有用了。 via:https://towardsdatascience.com/deploy-your-machine-learning-model-as-a-rest-api-4fe96bf8ddcc

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-11-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 AI研习社 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档