這簡(jiǎn)直太容易了，連你的老板都能做到！

本文展示了如何用 Keras 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的簡(jiǎn)單示例，將其作為一個(gè)用 Flask 實(shí)現(xiàn)的 REST API，并使用 Docker 和 Kubernetes 進(jìn)行部署。本文給出的并不是一個(gè)魯棒性很好的能夠用于生產(chǎn)的示例，它只是為那些聽說過 Kubernetes 但沒有動(dòng)手嘗試過的人編寫的快速上手指南。

為此，我在這個(gè)過程的每個(gè)步驟中都使用了 Google Cloud。這樣做的原因很簡(jiǎn)單——我并不想在我的 Windows 10 家用筆記本上安裝 Docker 和 Kubernetes。而谷歌云能很好地支持這二者的工作。此外，你可以準(zhǔn)確地按照我接下來所使用的規(guī)范流程進(jìn)行操作，這可以幫助你更容易地復(fù)現(xiàn)我的步驟。而且，你也不用擔(dān)心實(shí)踐這篇文章的成本。谷歌為新賬戶提供了幾百美金的免費(fèi)額度，而實(shí)現(xiàn)本文示例所需的費(fèi)用只不過是九牛一毛。

為什么要將 Kubernetes 用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)？

Kubernetes 及其從屬的流行概念「云原生」（cloud-native）正席卷全球。別擔(dān)心——你有所懷疑是對(duì)的。我們都見證過鋪天蓋地的「人工智能」、「大數(shù)據(jù)」、「云計(jì)算」等術(shù)語的技術(shù)泡沫。Kubernetes 是否也會(huì)發(fā)生相同的情況，還有待觀察。

但是，如今許多對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)一知半解的人會(huì)誤導(dǎo)我們，所以我對(duì)轉(zhuǎn)而使用 Kubernetes 的原因并不感興趣也不理解。我的動(dòng)機(jī)很簡(jiǎn)單，我希望部署、擴(kuò)展、管理一個(gè)能夠提供預(yù)測(cè)能力的 REST API。在下文中，你會(huì)看到 Kubernetes 會(huì)使這一切非常容易。

讓我們開始吧！

大綱

1. 使用 Google Cloud 創(chuàng)建你的環(huán)境。

2. 使用 Keras、Flask 和 Docker 提供深度學(xué)習(xí)模型接口。

3. 使用 Kubernetes 部署上述模型。

4. 享受你所掌握的新知識(shí)吧！

步驟 1：使用 Google Cloud 創(chuàng)建你的環(huán)境

我在谷歌計(jì)算引擎上使用一個(gè)小型虛擬機(jī)來構(gòu)建、部署、docker 化深度學(xué)習(xí)模型。你并不一定非要這么做。我曾試過在我的 Windows 10 筆記本上安裝最新版本的 Docker CE（Community Edition），但是失敗了。因此我決定直接使用免費(fèi)的 Google Cloud 額度，這比弄清如何安裝 Docker 能更好地利用我的時(shí)間。你可以選擇是否要這樣做。

要想啟動(dòng)一臺(tái) Google Cloud 虛擬機(jī)，你可以打開屏幕左側(cè)的工具欄。選擇 Compute Engine。接著，選擇「Create Instance」。如下圖所示，我已經(jīng)擁有了一個(gè)正在工作的虛擬機(jī)實(shí)例。

下一步，你需要選擇你想要使用的計(jì)算規(guī)模。默認(rèn)的（最便宜的）機(jī)器設(shè)置也可以很好地工作，但是考慮到我們最多只需要使用這個(gè)虛擬機(jī)大約 1 小時(shí)，我選擇了內(nèi)存為 15GB 的 4vCPU 配置。

接下來，我將選擇要使用的操作系統(tǒng)和磁盤空間。選擇「Boot Disk」來編輯默認(rèn)值。這里我選擇了 Centos 7 作為操作系統(tǒng)，并將磁盤的大小從 10GB 增加到了 100GB。實(shí)際上，并不一定要像我一樣選擇 Centos 操作系統(tǒng)。但是，我建議將磁盤大小增加到 10GB 以上，因?yàn)槲覀儎?chuàng)建的每個(gè) Docker 容器的大小都大約為 1GB。

創(chuàng)建虛擬機(jī)的最后一步是設(shè)置防火墻允許使用 HTTP/S。誠(chéng)然，我并不知道是否需要這個(gè)步驟。在部署 Kubernetes 之前，我將展示如何編輯防火墻設(shè)置以在虛擬機(jī)上測(cè)試我們的 API。因此，僅僅查看這些對(duì)話框是不夠的，我們還有更多的工作要做。以前我并沒有查看這些對(duì)話框，現(xiàn)在我重新試試按照這個(gè)教程去做。

我并不確定是否需要此步驟。

現(xiàn)在單擊「Creat」按鈕。很好，困難的部分基本上已經(jīng)完成了。

步驟 2：使用 Keras 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型

現(xiàn)在，讓我們使用 SSH 連接到虛擬機(jī)，并開始構(gòu)建模型。最簡(jiǎn)單的方法是單擊下圖所示的虛擬機(jī)旁邊的 SSH 圖標(biāo)。這個(gè)操作會(huì)在你的瀏覽器中打開一個(gè)終端。

1. 卸載已有的 Docker 版本

sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-selinux docker-engine-selinux docker-engine 

請(qǐng)注意，如果你使用的操作系統(tǒng)不是 Centos 7，指令可能不同。

2. 安裝最新版 Docker

sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 
sudo yum-config-manager — add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo 
sudo yum install docker-ce 

3. 啟動(dòng) Docker 并運(yùn)行測(cè)試腳本

sudo systemctl start docker 
sudo docker run hello-world 

如果你看到下圖所示的返回結(jié)果，你就完成了 Docker 的部署。

Hello from Docker! 
This message shows that your installation appears to be working correctly.To generate this message, Docker took the following steps: 1. The Docker client contacted the Docker daemon. 2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub. (amd64) 3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the executable that produces the output you are currently reading. 4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it to your terminal.

4. 創(chuàng)建我們的深度學(xué)習(xí)模型

我們將復(fù)制一段 Adrian Rosebrock 寫的腳本。Adrian 寫了一篇很棒的教程，關(guān)于如何利用 Keras 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型并使用 Flask 部署它。教程參見：https://blog.keras.io/building-a-simple-keras-deep-learning-rest-api.html

我們需要對(duì) Adrian 的腳本進(jìn)行兩處關(guān)鍵的修改，才能使其運(yùn)行。如果你不關(guān)心 Docker 和 TensorFlow 的技術(shù)細(xì)節(jié)，請(qǐng)?zhí)�過下面兩段。

我們要修改的第一個(gè)地方與 Docker 有關(guān)。在本地運(yùn)行應(yīng)用程序時(shí)，默認(rèn)的 flask behavior 會(huì)在本地主機(jī)（127.0.0...）上提供應(yīng)用程序服務(wù)。在 Docker 容器內(nèi)運(yùn)行時(shí)，這可能會(huì)產(chǎn)生一些問題。解決的方法很簡(jiǎn)單。當(dāng)調(diào)用 app.run() 時(shí)，使用 app.run(host='0.0.0.0') 將 URL 設(shè)置為 0.0.0.0。這樣，我們的應(yīng)用就可以在本地主機(jī)和外部 IP 上同時(shí)使用了。

下一個(gè)問題涉及 TensorFlow。當(dāng)我運(yùn)行 Adrian 的原始腳本時(shí)，我無法成功調(diào)用模型。于是，我閱讀了下面這個(gè) Github issue（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/14356），并對(duì)代碼進(jìn)行了修改。

global graph 
graph = tf.get_default_graph() 
... 
with graph.as_default(): 
 preds = model.predict(image)

說實(shí)話，我也不知道為什么這樣做就行得通。但它確實(shí)做到了。所以就這樣運(yùn)行吧。

首先，創(chuàng)建一個(gè)名為 keras-app 的新文件夾，并將當(dāng)前的路徑移動(dòng)到該文件夾中。

mkdir keras-app 
cd keras-app

現(xiàn)在我們創(chuàng)建一個(gè)名為 app.py 的文件。你可以自己選擇要使用的編輯器。我在這里選用 vim，輸入下面的指令創(chuàng)建并打開 app.py：

vim app.py 

打開文件后，敲擊鍵盤上的「i」鍵，進(jìn)入插入模式�，F(xiàn)在你可以把下面的代碼粘貼進(jìn)去：

# USAGE 
# Start the server: 
# python app.py 
# Submit a request via cURL: 
# curl -X POST -F image=@dog.jpg 'http://localhost:5000/predict' 

# import the necessary packages 
from keras.applications import ResNet50 
from keras.preprocessing.image import img_to_array 
from keras.applications import imagenet_utils 
from PIL import Image 
import numpy as np 
import flask 
import io 
import tensorflow as tf 

# initialize our Flask application and the Keras model 
app = flask.Flask(__name__) 
model = None 

def load_model(): 
 # load the pre-trained Keras model (here we are using a model 
 # pre-trained on ImageNet and provided by Keras, but you can 
 # substitute in your own networks just as easily) 
 global model 
 model = ResNet50(weights="imagenet") 
 global graph 
 graph = tf.get_default_graph() 

def prepare_image(image, target): 
 # if the image mode is not RGB, convert it 
 if image.mode != "RGB": 
 image = image.convert("RGB") 

 # resize the input image and preprocess it 
 image = image.resize(target) 
 image = img_to_array(image) 
 image = np.expand_dims(image, axis=0) 
 image = imagenet_utils.preprocess_input(image) 

 # return the processed image 
 return image 

@app.route("/predict", methods=["POST"]) 
def predict(): 
 # initialize the data dictionary that will be returned from the 
 # view 
 data = {"success": False} 

 # ensure an image was properly uploaded to our endpoint 
 if flask.request.method == "POST": 
 if flask.request.files.get("image"): 
 # read the image in PIL format 
 image = flask.request.files["image"].read() 
 image = Image.open(io.BytesIO(image)) 

 # preprocess the image and prepare it for classification 
 image = prepare_image(image, target=(224, 224)) 

 # classify the input image and then initialize the list 
 # of predictions to return to the client 
 with graph.as_default(): 
 preds = model.predict(image) 
 results = imagenet_utils.decode_predictions(preds) 
 data["predictions"] = [] 

 # loop over the results and add them to the list of 
 # returned predictions 
 for (imagenetID, label, prob) in results[0]: 
 r = {"label": label, "probability": float(prob)} 
 data["predictions"].append(r) 

 # indicate that the request was a success 
 data["success"] = True 

 # return the data dictionary as a JSON response 
 return flask.jsonify(data) 

# if this is the main thread of execution first load the model and 
# then start the server 
if __name__ == "__main__": 
 print(("* Loading Keras model and Flask starting server..." 
 "please wait until server has fully started")) 
 load_model() 
 app.run(host='0.0.0.0') 

當(dāng)你復(fù)制以上代碼后，敲擊「Esc」鍵退出插入模式。

然后輸入 :x，保存并關(guān)閉文件。

5. 創(chuàng)建一個(gè) requirements.txt 文件

現(xiàn)在回到正題。我們將在 Docker 容器中運(yùn)行這段代碼。為了做到這一點(diǎn)，我們首先要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) requirements.txt 文件。這個(gè)文件將包含代碼需要運(yùn)行的程序包（如 keras、flask 等）。這樣一來，無論我們將 Docker 容器裝載在哪里，底層的服務(wù)器都能夠安裝代碼所需的依賴。

keras 
tensorflow 
flask 
gevent 
pillow 
requests

6. 創(chuàng)建 Dockerfile

很好！現(xiàn)在讓我們創(chuàng)建 Dockerfile。這是 Docker 將要讀取的文件，用它來構(gòu)建和運(yùn)行我們的項(xiàng)目。

FROM python:3.6 
WORKDIR /app 
COPY requirements.txt /app 
RUN pip install -r ./requirements.txt 
COPY app.py /app 
CMD ["python", "app.py"]~

現(xiàn)在，我們正引導(dǎo) Docker 下載一個(gè) Python 3 的基礎(chǔ)鏡像。然后，要求 Docker 使用 Python 程序包管理器 pip 安裝 requirements.txt 文件中詳細(xì)指定的包。

接著，我們讓 Docker 通過 python app.py 指令運(yùn)行我們的腳本。

7. 創(chuàng)建 Docker 容器

目前一切進(jìn)展順利，現(xiàn)在讓我們構(gòu)建并測(cè)試我們的應(yīng)用程序。

為了構(gòu)建我們的 Docker 容器，我們需要運(yùn)行如下指令：

sudo docker build -t keras-app:latest . 

該指令將引導(dǎo) Docker 為我們當(dāng)前工作空間的文件夾 keras-app 中的代碼構(gòu)建一個(gè)容器。

這個(gè)指令需要一到兩分鐘才能運(yùn)行完成。在此過程中，Docker 會(huì)下載一個(gè) python 3.6 的鏡像并且安裝 requirements.txt 中列出的包。

8. 運(yùn)行 Docker 容器

現(xiàn)在，讓我們運(yùn)行 Docker 容器來測(cè)試我們的應(yīng)用程序。

sudo docker run -d -p 5000:5000 keras-app 

注：通過上面的指令中的數(shù)字 5000:5000，我們告訴 Docker 讓端口 5000 處于外部可用狀態(tài)，并把我們的本地應(yīng)用程序指向該端口（它也在端口 5000 上本地運(yùn)行）。

你可以通過運(yùn)行 sudo docker ps -a 查看 Docker 容器的狀態(tài)。你應(yīng)該看到如下圖所示的結(jié)果：

[gustafcavanaugh@instance-3 ~]$ sudo docker ps -a 
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 
d82f65802166 keras-app "python app.py" About an hour ago Up About an hour 0.0.0.0:5000->5000/tcp nervous_northcutt 

9. 測(cè)試模型

我們的模型能夠成功運(yùn)行后，是時(shí)候測(cè)試一下它的性能了。該模型將狗的圖片作為輸入，并返回狗的品種。在 Adrian 的 repo 中，他提供了一個(gè)示例圖片，我們?cè)谶@里也將使用它。

在終端中運(yùn)行：

curl -X POST -F image=@dog.jpg 'http://localhost:5000/predict' 

確保你當(dāng)前的文件夾中有狗狗的圖片「dog.jpg」（或提供正確的文件路徑），你會(huì)看到下面的運(yùn)行結(jié)果：

{"predictions":[{"label":"beagle","probability":0.987775444984436},{"label":"pot","probability":0.0020967808086425066},{"label":"Cardigan","probability":0.001351703773252666},{"label":"Walker_hound","probability":0.0012711131712421775},{"label":"Brittany_spaniel","probability":0.0010085132671520114}],"success":true} 

我們可以看到，模型正確地將狗狗分類為小獵犬。太棒了！你已經(jīng)成功地用 Keras 運(yùn)行了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，并且使用 Flask 部署其服務(wù)、用 Docker 將其封裝了起來。至此，我們已經(jīng)完成了困難的部分�，F(xiàn)在讓我們用 Kubernetes 部署該容器。

步驟 3：用 Kubernetes 部署我們的模型

1. 創(chuàng)建一個(gè) Docker Hub 賬戶（如果你沒有的話）

我們要做的第一件事是將模型上傳到 Docker Hub 上。如果你還沒有 Docker 賬戶，請(qǐng)創(chuàng)建一個(gè)，別擔(dān)心，這是免費(fèi)的。我們這樣做的原因是，我們不會(huì)將容器物理移動(dòng)到 Kubernetes 集群上，而是引導(dǎo) Kubernetes 在集中托管服務(wù)器（即 Docker Hub）上安裝我們的容器。

2. 登錄 Docker Hub 賬戶

創(chuàng)建好 Docker Hub 賬戶后，你可以通過 sudo docker login 指令從命令行登錄。你需要提供用戶名、密碼，就像你登錄網(wǎng)站一樣。

如果你看到下面的信息：

Login Succeeded

那么你就成功登錄了�，F(xiàn)在讓我們進(jìn)行下一步。

3. 對(duì)容器命名

在上傳容器之前，我們需要為容器打標(biāo)簽。你可以將此步驟看做為容器命名。

首先，運(yùn)行 sudo docker images，并定位 keras-app 容器的鏡像 id。

輸出應(yīng)該如下所示：

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE keras-app latest ddb507b8a017 About an hour ago 1.61GB 

現(xiàn)在，我們可以為 keras-app 打標(biāo)簽了。請(qǐng)務(wù)必遵循我的格式，并將鏡像 id 和 docker hub id 的值替換為你自己指定的值。

#Format 
sudo docker tag <your image id> <your docker hub id>/<app name> 
#My Exact Command - Make Sure To Use Your Inputs 
sudo docker tag ddb507b8a017 gcav66/keras-app

4. 將容器 push 到 Docker Hub 上

現(xiàn)在可以 push 我們的容器了。在 shell 中運(yùn)行以下行：

#Format 
sudo docker push <your docker hub name>/<app-name> 
#My exact command 
sudo docker push gcav66/keras-app

現(xiàn)在，如果你返回到 Docker Hub 網(wǎng)站，你就可以看到你的 keras-app repo 了。很好，接下來，我們將進(jìn)入最后一步。

5. 創(chuàng)建一個(gè) Kubernetes 集群

在 Google Cloud 的主頁上選擇 Kubernetes Engine：

接著創(chuàng)建一個(gè)新的 Kubernetes 集群：

接下來，我們將自定義該集群中節(jié)點(diǎn)的規(guī)模。我選擇了內(nèi)存為 15GB、4vCPU 的配置。你可以在更小的集群上進(jìn)行嘗試。請(qǐng)記住，默認(rèn)設(shè)置包含 3 個(gè)節(jié)點(diǎn)，所以整個(gè)集群會(huì)擁有 3 倍于你所選擇的資源（即，在本例中為 45GB 內(nèi)存）。我在這里偷個(gè)懶，選擇了更大的規(guī)模，這樣我們的 Kubernetes 集群不會(huì)運(yùn)行太長(zhǎng)時(shí)間。

接著，只需點(diǎn)擊 Creat。等上一兩分鐘，你的集群就能運(yùn)轉(zhuǎn)了。

現(xiàn)在讓我們連接到集群。點(diǎn)擊 Run in Cloud Shell，就可以為 Kubernetes 集群提供控制臺(tái)。請(qǐng)注意，這是虛擬機(jī)中的一個(gè)單獨(dú) shell 環(huán)境，你在這里可以創(chuàng)建并測(cè)試 Docker 容器。我們可以在虛擬機(jī)上安裝 Kubernetes，谷歌的 Kubernetes 服務(wù)會(huì)自動(dòng)為我們完成這個(gè)步驟。

現(xiàn)在，在 Kubernetes 上運(yùn)行我們的 docker 容器。請(qǐng)注意，鏡像標(biāo)簽僅指向我們?cè)?Docker Hub 上托管的 docker 鏡像。此外，我們通過——port 指定我們想在端口 5000 上運(yùn)行應(yīng)用。

kubectl run keras-app --image=gcav66/keras-app --port 5000 

在 Kubernetes 中，容器都在 pod（容器集合）中運(yùn)行。我們可以輸入 kubectl get pods 來驗(yàn)證我們的 pod 是否正在運(yùn)行。如果你看到下面的結(jié)果，你就完成了配置。

gustafcavanaugh@cloudshell:~ (basic-web-app-test)$ kubectl get pods 
NAME READY STATUS RESTARTS AGE 
keras-app-79568b5f57-5qxqk 1/1 Running 0 1m

此時(shí)，我們的 pod 正在運(yùn)行，我們需要將我們的 pod 暴露給 80 端口從而與外界相連。這意味著任何訪問我們部署的 IP 地址的人都可以訪問我們的 API。這也意味著我們不必在 URL 后面指定一個(gè)麻煩的端口號(hào)（與 :5000 說再見�。�。

kubectl expose deployment keras-app --type=LoadBalancer --port 80 --target-port 5000 

就要完成了！現(xiàn)在，運(yùn)行 kubectl get service 來確定我們的部署（以及我們調(diào)用 API 所需的 URL）的狀態(tài)。同樣地，如果命令的輸出結(jié)果和下圖所示的結(jié)果類似，你就完成了這一步！

gustafcavanaugh@cloudshell:~ (basic-web-app-test)$ kubectl get service 
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE 
keras-app LoadBalancer 10.11.250.71 35.225.226.94 80:30271/TCP 4m 
kubernetes ClusterIP 10.11.240.1 <none> 443/TCP 18m

現(xiàn)在是關(guān)鍵時(shí)刻了！請(qǐng)獲取 keras 應(yīng)用程序的 cluster-ip。打開本地終端（或者存有狗狗照片的地方），運(yùn)行 curl -X POST -F image=@dog.jpg 'http://<your service IP>/predict' 指令調(diào)用 API。

享受你的實(shí)驗(yàn)結(jié)果吧！

如下所示，API 正確地為該圖返回了「小獵犬」的標(biāo)簽。

$ curl -X POST -F image=@dog.jpg 'http://35.225.226.94/predict' 
{"predictions":[{"label":"beagle","probability":0.987775444984436},{"label":"pot","probability":0.0020967808086425066},{"label":"Cardigan","probability":0.001351703773252666},{"label":"Walker_hound","probability":0.0012711131712421775},{"label":"Brittany_spaniel","probability":0.0010085132671520114}],"success":true}

步驟 4：封裝

在本教程中，我們使用 Keras 和 Flask 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，并將其部署為 REST API。然后我們把這個(gè)應(yīng)用程序放在 Docker 容器中，將該容器上傳至 Docker Hub，并且使用 Kubernetes 對(duì)其進(jìn)行部署。

只需要兩個(gè)指令，Kubernetes 就部署好了我們的應(yīng)用程序并向外部提供服務(wù)。你應(yīng)該為此而感到自豪。

現(xiàn)在，我們可以對(duì)這個(gè)項(xiàng)目做出很多改進(jìn)。首先，我們應(yīng)該將運(yùn)行 flask 應(yīng)用程序的 python web 服務(wù)器從本地 python 服務(wù)器替換為 gunicorn 這樣的生產(chǎn)級(jí)服務(wù)器。我們還應(yīng)該探索 Kubernetes 的擴(kuò)展和管理特性，這是本文中幾乎沒有涉及到的。最后，我們可以嘗試從頭開始創(chuàng)建一個(gè) kuberenetes 環(huán)境。

 

原文鏈接：https://medium.com/analytics-vidhya/deploy-your-first-deep-learning-model-on-kubernetes-with-python-keras-flask-and-docker-575dc07d9e76

標(biāo)簽： CentOS Google linux 大數(shù)據(jù) 代碼 防火墻 防火墻設(shè)置 服務(wù)器 谷歌 腳本 云計(jì)算

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