创建一个容器化的机器学习模型

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 能进行 Tensorflow 预测，而 20x20x20 神经网络的权重位于文件夹 ml_model/ 中。

swagger.yaml

swagger.yaml 使用 Swagger规范 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 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 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 访问 Swagger/Connexion UI 并测试模型：

当然，你现在也可以在应用中通过 REST API 访问模型。

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

作者：Sven Bösiger 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy