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機(jī)器學(xué)習(xí)|如何將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到.NET環(huán)境?

原創(chuàng)|使用教程|編輯:鄭恭琳|2018-01-11 09:55:23.000|閱讀 617 次

概述:Python和R是實現(xiàn)ML應(yīng)用程序的兩種非常流行的語言,在野外部署通常需要與用另一種語言編寫的應(yīng)用程序集成。

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Python和R是數(shù)據(jù)中心工程師最流行的編程語言之一。但是,它們并不總是構(gòu)建應(yīng)用程序的其余部分的語言。這就是為什么你有時需要找到一種方法來將用Python或R編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到基于.NET等語言的環(huán)境中。

在本文中,我將展示如何使用Web API將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到.NET編寫的應(yīng)用程序中。

開始:Flask

我們可以使用Flask作為共享和主持我們的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測的一種方式。讓我們使用來自Kaggle比賽的著名的Titanic數(shù)據(jù)集。首先,創(chuàng)建一個新文件,并將其命名為titanic_app.py(或任何你想要的名稱)。導(dǎo)入并初始化Flask應(yīng)用程序;然后在底部啟動服務(wù)器。在中間留出空間,以便稍后添加模型和路徑。

import flask
app = flask.Flask(__name__)
#-------- MODEL GOES HERE -----------#
#-------- ROUTES GO HERE -----------#
if __name__ == '__main__':
'''Connects to the server'''
HOST = '127.0.0.1'
PORT = 4000      #make sure this is an integer
app.run(HOST, PORT)

請注意,我們指定了我們希望應(yīng)用程序運行的主機(jī)和端口。

創(chuàng)建和訓(xùn)練模型

加載Titanic數(shù)據(jù)集并在其上創(chuàng)建一個模型:

#-------- MODEL GOES HERE -----------#
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
df = pd.read_csv('data/titanic.csv')
include = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'Fare', 'SibSp', 'Survived']
# Create dummies and drop NaNs
df['Sex'] = df['Sex'].apply(lambda x: 0 if x == 'male' else 1)
df = df[include].dropna()
X = df['Pclass', 'Sex', 'Age', 'Fare', 'SibSp']
y = df['Survived']
PREDICTOR = RandomForestClassifier(n_estimators=100).fit(X, y)

制作一個簡單的API

這是有趣的部分。現(xiàn)在我們有一個PREDICTOR,我們需要得到一些值來做出我們的預(yù)測。一種方法是從URL參數(shù)中獲取信息,這些參數(shù)是出現(xiàn)在URL中的之后的key:value對。 例如,如果您導(dǎo)航到//localhost:4000/predict?pclass=1&sex=1&age=18&fare=500&sibsp=0,則Flask可以為您檢索該數(shù)據(jù)。

我們寫一條路徑來做到這一點:

#-------- ROUTES GO HERE -----------#
@app.route('/predict', methods=["GET"])
def predict():
pclass = flask.request.args['pclass']
sex = flask.request.args['sex']
age = flask.request.args['age']
fare = flask.request.args['fare']
sibsp = flask.request.args['sibsp']
item = [pclass, sex, age, fare, sibsp]
score = PREDICTOR.predict_proba(item)
results = {'survival chances': score[0,1], 'death chances': score[0,0]}
return flask.jsonify(results)

保存文件并啟動您的應(yīng)用程序。您的模型現(xiàn)在有一個簡單的API!

部署到.NET環(huán)境

在您的.NET環(huán)境中部署Flask有很多選擇——它們將大大依賴于您的基礎(chǔ)架構(gòu)選擇。為了讓您了解這個過程,我們來看看使用Microsoft Azure部署到IIS環(huán)境。

我會假設(shè)你:

  • 已經(jīng)創(chuàng)建了一個Azure Cosmos數(shù)據(jù)庫(這篇文章的范圍之外,詳情請參閱)。
  • 已經(jīng)創(chuàng)建了一個Flask Web應(yīng)用程序(正如我們上面所經(jīng)歷的)。
  • 熟悉Azure和Visual Studio。

如果您已正確設(shè)置環(huán)境,則可以將您的Web應(yīng)用程序部署到Azure。這可以通過創(chuàng)建一個web.config文件來更新Web服務(wù)器上的文件來匹配您的實例中的文件。為此,請執(zhí)行以下步驟:

  • Visual Studio Solution Explorer中,右鍵單擊該項目并選擇Add > New Item。在出現(xiàn)的對話框中,選擇Azure web.config(Fast CGI)模板,然后選擇確定OK。這會在您的項目根目錄下創(chuàng)建一個web.config文件。
  • 修改web.config,使路徑與Python安裝相匹配。例如,對于Python 2.7 x64,條目應(yīng)該如下所示:
    < system.webServer >
        < handlers >
            < add name="PythonHandler" path="*" verb="*" modules="FastCgiModule" scriptProcessor="D:\home\Python27\python.exe|D:\home\Python27\wfastcgi.py" resourceType="Unspecified" requireAccess="Script"/ >
        < /handlers >
    < /system.webServer >
    
  • 將web.config中的WSGI_HANDLER條目設(shè)置為tutorial.app,以匹配項目名稱,如下所示:
    < !-- Flask apps only: change the project name to match your app -- >
    < add key="WSGI_HANDLER" value="tutorial.app"/ >
    
  • Visual Studio Solution Explorer中,展開tutorial文件夾,右鍵單擊靜態(tài)文件夾,選擇Add> New Item,選擇Azure靜態(tài)文件web.config模板,然后選擇OK。此操作將在禁用該文件夾的Python處理的靜態(tài)文件夾中創(chuàng)建另一個web.config。該配置將靜態(tài)文件的請求發(fā)送到默認(rèn)Web服務(wù)器,而不是使用Python應(yīng)用程序。
  • 保存文件,然后右鍵單擊解決方案資源管理器中的項目(確保您還沒有在本地運行),然后選擇發(fā)布
  • 在發(fā)布“Publish”對話框中,選擇“Microsoft Azure App Service”,選擇新建“Create New”,然后單擊發(fā)布“Publish”。
  • 在“Create App Service”對話框中,輸入您的Web應(yīng)用程序的名稱以及訂閱資源組應(yīng)用程序服務(wù)計劃。然后,點擊創(chuàng)建
  • 幾秒鐘后,Visual Studio完成將文件復(fù)制到服務(wù)器,并在//.azurewebsites.net/頁面上顯示以下錯誤消息:“The page cannot be displayed because an internal server error has occurred.”。
  • 在Azure門戶中,打開您的新的應(yīng)用程序服務(wù)帳戶。在導(dǎo)航菜單中,向下滾動到開發(fā)工具(Development Tools)部分,選擇擴(kuò)展(Extensions),然后單擊添加(Add)。
  • 在“Choose Extension”頁面中,向下滾動到最新的Python 2.7安裝并選擇x86或x64位選項,然后單擊“OK”接受法律條款。
  • 使用Kudu控制臺,您可以通過//.scm.azurewebsites.net/DebugConsole找到它,以安裝應(yīng)用程序的requirements.txt文件中列出的軟件包。為此,在Kudu診斷控制臺中,導(dǎo)航到D:\home\Python27中的Python文件夾,然后按照Kudu控制臺部分中所述運行以下命令:
    D:\home\Python27>python -m pip install --upgrade -r /home/site/wwwroot/requirements.txt
    
  • 通過按下重新啟動(Restart)按鈕來安裝新軟件包之后,在Azure門戶中重新啟動App Service。 完整配置服務(wù)器環(huán)境后,刷新瀏覽器中的頁面,即可顯示W(wǎng)eb應(yīng)用程序。

更多有關(guān)信息,請查看以下鏈接:

本文原作者:Christopher Shoe
翻譯:Elyn

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