Python机器学习之模型应用与部署(完结)

在Python中部署机器学习模型时，有几个常见的步骤和框架可供选择。以下是一些部署策略及其简要说明：

1. Flask 应用程序部署：

? 使用 Flask 框架可以快速搭建一个轻量级的Web服务，将训练好的模型嵌入到API接口中。用户可以通过HTTP请求调用模型进行预测。例如，你可以创建一个Flask应用，加载模型，并在接收到请求时使用模型进行预测。

from flask import Flask, request, jsonify

import pickle

app = Flask(__name__)

model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb')) # 加载模型

@app.route('/predict', methods=['POST'])

def predict():

data = request.get_json() # 获取请求中的JSON数据

prediction = model.predict(data) # 使用模型进行预测

return jsonify({'prediction': prediction.tolist()}) # 返回预测结果

if __name__ == '__main__':

app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

2. FastAPI 应用部署：

? FastAPI 是一个现代、高性能且易于使用的Web框架，特别适合构建API服务。它具有类型提示、自动文档生成等特性，也支持异步操作，能够高效处理大量并发请求。

from fastapi import FastAPI

from pydantic import BaseModel

import joblib

app = FastAPI()

model = joblib.load('model.joblib') # 使用joblib加载模型

class InputData(BaseModel):

feature1: float

feature2: str

@app.post("/predict")

async def predict(item: InputData):

input_data = {key: val for key, val in item.dict().items()}

prediction = model.predict([input_data]) # 调用模型进行预测

return {"prediction": prediction[0]}

if __name__ == "__main__":

import uvicorn

uvicorn.run(app,host="0.0.0.0",port=8000)

3. BentoML 部署：

? BentoML 是专为机器学习模型服务化而设计的开源框架，可以帮助开发者打包、管理和部署模型到不同的环境和平台，如本地服务器、Docker容器或云服务平台（如AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Run）。

from bentoml import env, artifacts, api, BentoService

from bentoml.sklearn import SklearnModelArtifact

@artifacts([SklearnModelArtifact('my_model')])

@env(auto_pip_dependencies=True)

class MyMLService(BentoService):

@api(input=..., output=...)

def predict(self, input_data):

return self.artifacts.my_model.predict(input_data)

saved_path = 'path/to/bundle'

bento_service=MyMLService.load(saved_path)

bento_service.deploy_to_aws_lambda('my-lambda-function')

4. TensorFlow Serving 部署：

? TensorFlow Serving 是针对TensorFlow模型专门优化的服务系统，它可以高效地对多个版本的模型提供REST或gRPC API服务。

# 将模型导出为TensorFlow Serving兼容格式

saved_model_dir = 'exported_model'

tf.saved_model.save(model, saved_model_dir)

# 启动TensorFlow Serving并指定模型路径

tensorflow_model_server --port=8501 \

--rest_api_port=8501 \

--model_name=my_model \

--model_base_path=${MODEL_BASE_PATH}/exported_model

以上示例涵盖了从简单到复杂的几种模型部署方式，实际部署时还需要根据具体业务需求和技术栈来选择合适的工具和方法。