[Day 27] 使用GCP部署機器學習API - iT 邦幫忙
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最後並部署到Google Cloud Platform。
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第12屆iThome鐵人賽
DAY
27
2
影片教學
全民瘋AI系列系列第
27篇
[Day27]使用GCP部署機器學習API
12th鐵人賽
人工智慧
機器學習
python
api
10程式中
2020-10-1217:25:032998瀏覽
使用GCP部署機器學習API
此範例使用鳶尾花朵資料集進行XGBoost分類器模型訓練。
將模型儲存起來,並使用Flask建置API介面提供輸入值預測。
最後並部署到GoogleCloudPlatform。
今日學習目標
動手部署自己的機器學習API
使用GCP免費雲端平台部署應用程式
GCP設定
建立一個虛擬機器
每個Google帳號都有免費一年300美金額度的試用,啟用後首先一開始點選ComputeEnging並新增建立VM執行個體。
點我進入GCP控制台。
新建一個虛擬機需要注意以下幾個事情:
主機區域(通常主機離你越遠相對的費用就會比較便宜,相對的速度會比較慢)
機器規格設定(各位可以依據需求配置你的虛擬機)
系統(今天的範例使用Ubuntu18.04LTS)
防火牆(開啟HTTP流量,也就是80PORT被允許存取)
SSH進入虛擬主機
邊教學使用Google瀏覽器開啟SSH進入虛擬機的方式,一方面也比較簡單,若你是長期使用的資深的玩家可以考慮利用金鑰的方式直接從本機電腦的終端機進行連線存取雲端伺服器的方式。
安裝Python
要在Linux環境中安裝Python3,請安裝相對應的套件。
python3、python3-dev、python3-venv。
sudoaptupdate
sudoaptinstallpython3python3-devpython3-venvbuild-essential
輸入以下指令安裝Python以及PIP管理工具。
wgethttps://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudopython3get-pip.py
執行API
你可以直接Fork此專案到你自己的GitHub帳號中,或是直接clone專案到你的GCP中。
gitclonehttps://github.com/1010code/Flask-API-example-with-ML-model-GCP.git
cdFlask-API-example-with-ML-model-GCP
安裝必要套件
使用pip3指令安裝必要的套件。
pip3install-rrequirements.txt
執行
使用python3指令且在sudo環境下執行程式,即可監聽80PORT。
sudopython3run.py
補充
大家在本機開發時執行Python程式應該都是使用pythonxxx.py的方式執行,但我們部署到雲端伺服器時如果使用此方法應該會發現當你關閉終端機時你的程式就會結束服務。
因此在部署時候建議各位要使用Gunicorn將API背景執行。
下面是我之前拍攝的GCP系列影片,可以給各位參考哦!
[GCP教學-Python]#1部署第一個PythonFlaskAPI程式
[GCP教學-Python]#2將臨時外部IP改為靜態IP位置
[GCP教學-Python]#3利用iptable轉發PORT號
[GCP教學-Python]#4建立防火牆規則
[GCP教學-Python]#5使用Gunicorn將API背景執行
本系列教學簡報PDF&Code都可以從我的GitHub取得!
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