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author: Sven Bösiger
category: 容器与云
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date: '2018-12-15 09:18:26'
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excerpt: 数据科学家在创建机器学习模型后，必须将其部署到生产中。要在不同的基础架构上运行它，使用容器并通过 REST API 公开模型是部署机器学习模型的常用方法。
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summary: 数据科学家在创建机器学习模型后，必须将其部署到生产中。要在不同的基础架构上运行它，使用容器并通过 REST API 公开模型是部署机器学习模型的常用方法。
tags:
- 机器学习
- 容器
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title: 创建一个容器化的机器学习模型
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updated: '2018-12-15 09:18:26'
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![](/images/p/201812/15/091829w45rgg1peoawzce7.jpg)


数据科学家在创建机器学习模型后，必须将其部署到生产中。要在不同的基础架构上运行它，使用容器并通过 REST API 公开模型是部署机器学习模型的常用方法。本文演示了如何在 [Podman](https://fedoramagazine.org/running-containers-with-podman/) 容器中使用 [Connexion](https://connexion.readthedocs.io/en/latest/) 推出使用 REST API 的 [TensorFlow](https://www.tensorflow.org) 机器学习模型。


### 准备


首先，使用以下命令安装 Podman：



```
sudo dnf -y install podman
```

接下来，为容器创建一个新文件夹并切换到该目录。



```
mkdir deployment_container && cd deployment_container
```

### TensorFlow 模型的 REST API


下一步是为机器学习模型创建 REST API。这个 [github 仓库](https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model)包含一个预训练模型，以及能让 REST API 工作的设置。


使用以下命令在 `deployment_container` 目录中克隆它：



```
git clone https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model.git
```

#### prediction.py 和 ml\_model/


[prediction.py](https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/prediction.py) 能进行 Tensorflow 预测，而 20x20x20 神经网络的权重位于文件夹 [ml\_model/](https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/tree/master/ml_model/titanic) 中。


#### swagger.yaml


[swagger.yaml](https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/swagger.yaml) 使用 [Swagger规范](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/2.0.md) 定义 Connexion 库的 API。此文件包含让你的服务器提供输入参数验证、输出响应数据验证、URL 端点定义所需的所有信息。


额外地，Connexion 还将给你提供一个简单但有用的单页 Web 应用，它演示了如何使用 Javascript 调用 API 和更新 DOM。



```
swagger: "2.0"
info:
  description: This is the swagger file that goes with our server code
  version: "1.0.0"
  title: Tensorflow Podman Article
consumes:
  - "application/json"
produces:
  - "application/json"


basePath: "/"

paths:
  /survival_probability:
    post:
      operationId: "prediction.post"
      tags:
        - "Prediction"
      summary: "The prediction data structure provided by the server application"
      description: "Retrieve the chance of surviving the titanic disaster"
      parameters:
        - in: body
          name: passenger
          required: true
          schema:
            $ref: '#/definitions/PredictionPost'
      responses:
        '201':
          description: 'Survival probability of an individual Titanic passenger'

definitions:
  PredictionPost:
    type: object
```

#### server.py 和 requirements.txt


[server.py](https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/server.py) 定义了启动 Connexion 服务器的入口点。



```
import connexion

app = connexion.App(__name__, specification_dir='./')

app.add_api('swagger.yaml')

if __name__ == '__main__':
 app.run(debug=True)
```

[requirements.txt](https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/requirements.txt) 定义了运行程序所需的 python 包。



```
connexion
tensorflow
pandas
```

### 容器化！


为了让 Podman 构建映像，请在上面的准备步骤中创建的 `deployment_container` 目录中创建一个名为 `Dockerfile` 的新文件：



```
FROM fedora:28

# File Author / Maintainer
MAINTAINER Sven Boesiger <donotspam@ujelang.com>

# Update the sources
RUN dnf -y update --refresh

# Install additional dependencies
RUN dnf -y install libstdc++

RUN dnf -y autoremove

# Copy the application folder inside the container
ADD /titanic_tf_ml_model /titanic_tf_ml_model

# Get pip to download and install requirements:
RUN pip3 install -r /titanic_tf_ml_model/requirements.txt

# Expose ports
EXPOSE 5000

# Set the default directory where CMD will execute
WORKDIR /titanic_tf_ml_model

# Set the default command to execute
# when creating a new container
CMD python3 server.py
```

接下来，使用以下命令构建容器镜像：



```
podman build -t ml_deployment .
```

### 运行容器


随着容器镜像的构建和准备就绪，你可以使用以下命令在本地运行它：



```
podman run -p 5000:5000 ml_deployment
```

在 Web 浏览器中输入 [http://0.0.0.0:5000/ui](http://0.0.0.0:5000/) 访问 Swagger/Connexion UI 并测试模型：


![](/images/p/201812/15/091830ggg293pc3q19z377.png)


当然，你现在也可以在应用中通过 REST API 访问模型。




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via: <https://fedoramagazine.org/create-containerized-machine-learning-model/>


作者：[Sven Bösiger](https://fedoramagazine.org/author/r00nz/) 选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972) 译者：[geekpi](https://github.com/geekpi) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出