TranslateProject/translated/tech/20181102 Create a containerized machine learning model.md

[#]: collector: (lujun9972)
[#]: translator: (geekpi)
[#]: reviewer: (wxy)
[#]: publisher: ( )
[#]: subject: (Create a containerized machine learning model)
[#]: via: (https://fedoramagazine.org/create-containerized-machine-learning-model/)
[#]: author: (Sven Bösiger)
[#]: url: ( )

创建一个容器化的机器学习模型
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![](https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2018/10/machinelearning-816x345.jpg)

数据科学家在创建机器学习模型后，必须将其部署到生产中。要在不同的基础架构上运行它，使用容器并通过 REST API 公开模型是部署机器学习模型的常用方法。本文演示了如何在 [Podman][3] 容器中使用 [Connexion][2] 推出使用 REST API 的 [TensorFlow][1] 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][4]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][5] 能进行 Tensorflow 预测，而 20x20x20 神经网络的权重位于文件夹 [ml_model/][6] 中。

#### swagger.yaml

[swagger.yaml][12] 使用 [Swagger规范][7] 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][8] 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][9] 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][10] 访问 Swagger/Connexion UI 并测试模型：

![][11]

当然，你现在也可以在应用中通过 REST API 访问模型。


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

作者：[Sven Bösiger][a]
选题：[lujun9972][b]
译者：[geekpi](https://github.com/geekpi)
校对：[wxy](https://github.com/wxy)

本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

[a]: https://fedoramagazine.org/author/r00nz/
[b]: https://github.com/lujun9972
[1]: https://www.tensorflow.org
[2]: https://connexion.readthedocs.io/en/latest/
[3]: https://fedoramagazine.org/running-containers-with-podman/
[4]: https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model
[5]: https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/prediction.py
[6]: https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/tree/master/ml_model/titanic
[7]: https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/2.0.md
[8]: https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/server.py
[9]: https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/requirements.txt
[10]: http://0.0.0.0:5000/
[11]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2018/10/Screenshot-from-2018-10-27-14-46-56-682x1024.png
[12]: https://github.com/svenboesiger/titanic_tf_ml_model/blob/master/swagger.yaml