原創|使用教程|編輯:鄭恭琳|2018-01-11 09:55:23.000|閱讀 630 次
概述:Python和R是實現ML應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用程序集成。
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Python和R是數據中心工程師最流行的編程語言之一。但是,它們并不總是構建應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編寫的機器學習模型部署到基于.NET等語言的環境中。
在本文中,我將展示如何使用Web API將機器學習模型集成到.NET編寫的應用程序中。
我們可以使用Flask作為共享和主持我們的機器學習預測的一種方式。讓我們使用來自Kaggle比賽的著名的Titanic數據集。首先,創建一個新文件,并將其命名為titanic_app.py(或任何你想要的名稱)。導入并初始化Flask應用程序;然后在底部啟動服務器。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用程序運行的主機和端口。
加載Titanic數據集并在其上創建一個模型:
#-------- 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)
這是有趣的部分。現在我們有一個PREDICTOR,我們需要得到一些值來做出我們的預測。一種方法是從URL參數中獲取信息,這些參數是出現在URL中的?之后的key:value對。 例如,如果您導航到//localhost:4000/predict?pclass=1&sex=1&age=18&fare=500&sibsp=0,則Flask可以為您檢索該數據。
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用程序。您的模型現在有一個簡單的API!
在您的.NET環境中部署Flask有很多選擇——它們將大大依賴于您的基礎架構選擇。為了讓您了解這個過程,我們來看看使用Microsoft Azure部署到IIS環境。
我會假設你:
如果您已正確設置環境,則可以將您的Web應用程序部署到Azure。這可以通過創建一個web.config文件來更新Web服務器上的文件來匹配您的實例中的文件。為此,請執行以下步驟:
< 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 >
< !-- Flask apps only: change the project name to match your app -- > < add key="WSGI_HANDLER" value="tutorial.app"/ >
D:\home\Python27>python -m pip install --upgrade -r /home/site/wwwroot/requirements.txt
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