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在LINUX中使用Flask构建一个RESTful应用程序,该应用程序使用机器学习模型来预测数据

在这篇博客中,我将介绍如何在Linux中使用Flask创建Rest API端点,该端点使用机器学习模型来预测数据。

先决条件

你需要准备好训练数据和测试数据。

Windows系统所需安装:

  1. 安装PuTTY.exe、Puttygen.exe、Pscp.exe文件。
  2. 安装水蟒
  3. 安装TensorFlow

LINUX下的安装要求:

  1. 安装python(通常LINUX系统已经安装了python)。
  2. pip安装。
命令:Sudo zypper安装python3-pip
  1. 安装烧瓶。
命令:pip3安装
  1. 安装水蟒。
命令:wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.shbash anaconda3 - 2020.02 - linux - x86_64.sh
  1. 安装TensorFlow。
命令:PIP安装tensorflow

什么是REST API?

Rest API代表表示状态传输应用程序编程接口。当客户端向Rest API请求某些数据时,Rest API将接收请求,收集并解析数据,并将其返回给客户端并带有响应头。Rest API允许我们将内容的表示与内容本身完全分离。

连接到您的GCP实例

按照以下网页中给出的步骤连接到您的GCP实例,同时创建SSH密钥和.ppk文件:

  1. 通过PuTTY连接到LINUX GCP实例
  2. 维护GCP的SSH密钥
  3. Windows下手动生成SSH密钥

Windows下的培训模型

使用Jupyter,使用TensorFlow创建自己的机器学习模型并训练你的模型。如果您已经有了您的模型,只需运行并检查它是否正常工作。

将文件从Windows传输到LINUX

一旦您的模型准备好并且工作正常,您就需要将数据文件和模型传输到LINUX系统。要将文件从Windows传输到LINUX机器,您需要在系统中下载pscp.exe文件。

在Windows的命令提示符中执行以下命令将文件从Windows传输到LINUX:

Pscp.exe -i键。PPK  user@host:

关键。ppk是您使用Puttygen.exe手动生成的。ppk文件。

是您需要移动到LINUX系统的文件的路径。

User是您的用户名。

Host是您的GCP实例主机名。

是你想在LINUX系统中保存文件的路径。

注意:运行上述命令时,您应该处于pscp.exe文件所在的目录中。

现在,您的文件和模型都在LINUX系统中。

在LINUX中训练您的ML模型

要在LINUX中训练您的ML模型,运行以下命令:

Jupyter nbconvert—to notebook—execute ——output 

一旦训练好模型,就可以使用Rest API端点使用模型预测一些数据。

注意:更改中提到的数据文件(.csv)的位置。ipynb文件将其指向您保存这些文件的LINUX目录。由于您将文件从Windows系统传输到LINUX系统,因此文件路径可能会发生变化。

弗拉斯克是什么?

Flask是一个用Python编写的轻量级微框架,它为您提供了构建web应用程序所需的底层功能。它是一个WSGI (Web服务器网关接口)工具包,用于实现请求、响应和其他此类功能。

创建一个使用Flask来创建Rest API端点的文件

现在,您需要通过flask创建一个RESTful应用程序,该应用程序使用您开发的ML模型来预测数据。要创建这样的应用程序,我们将使用flask。

下面是应用程序的代码:

app.py % 20代码% 20截图

我们使用.json文件再次创建模型,并使用.h5文件将权重加载到我们的模型中。之后,我们将数据传递到我们的模型中进行预测,然后将预测值存储在一个变量中。

@app。route将一个' /predict '路由添加到显示printPrediction()方法内容的端点。

注意:如果你跳过@app。路由代码块,那么你的网页将没有任何显示,因此,会给你一个错误。

运行应用程序

执行命令'python3 <文件名> . py”在您的终端中,一旦您的应用程序运行,您将看到这条消息:

要通过终端在浏览器中运行Rest API端点URL,请使用以下命令:

旋度http:// < apiendpointurl: port > /预测

当您运行该命令时,您将看到预测值作为输出。

这就是如何在Linux中使用使用机器学习模型的Flask创建RESTful应用程序。

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      1评论
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      作者的资料照片Se万博新体育手机客户端shadri Chatterjee
      瑟哈德里Chatterjee

      谢塔利,感谢你的精彩评论,干得好!