工业场景全流程!机器学习开发并部署服务到云端 ⛵

工业场景全流程!机器学习开发并部署服务到云端 ⛵插图1

💡 作者:韩信子@ShowMeAI
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本篇内容 ShowMeAI 将带大家学习,从头开始构建机器学习管道,使用 Flask 框架构建 Web 应用程序,并部署到云服务器上的过程。具体包括:

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  • 何为机器学习应用部署
  • 基于 PyCaret 开发机器学习全流程
  • 基于 Flask 搭建简易前端 Web 应用程序
  • 在 Heroku 云上部署机器学习应用

本示例中的应用为保险金额预估,部署好的云端服务页面如下图所示,可以点击 📘这里体验。

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💡 环境&工具

💦 PyCaret

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📘PyCaret 是一个开源的低代码机器学习库,用于在生产中训练和部署机器学习管道/流水线和模型。我们可以通过pip安装 PyCaret。

# 安装pycaret
pip install pycaret

💦 Flask

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📘Flask 是一个用于在 Python 中构建 Web 应用程序的轻量化框架。我们本次的应用需要部署成Web端可交互操作使用的形态,会用到这个工具库,我们同样可以通过pip安装它。

# 安装flask
pip install flask

💦 Heroku

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📘 Heroku 是一个平台即服务(PaaS),它支持基于托管容器系统部署 Web 应用程序,具有集成的数据服务和强大的生态系统。我们将基于它将应用程序部署到云端,进而大家可以直接通过 URL 在浏览器端访问应用。

💡 部署机器学习服务

在企业的实际生产中,我们经常会把机器学习模型构建成服务形态,这样协作的开发同事可以通过接口(API)来访问模型服务,完成预估任务,这被称为部署机器学习应用过程。

更全一点说,生产中使用机器学习管道有两种广泛的方式:

  • 批量预测

将模型或管道存储在磁盘中,定期运行脚本,加载模型和数据,生成预测并将输出写入磁盘。这种情况下,多个预测会并行。它对于时效性要求不高。

  • 在线预测

需要实时预测,大家使用到的很多 app,其实都是输入信息,然后在单击提交按钮时,实时预估生成预测的。比如你在电商平台输入搜索词,点击查询,可以看到模型排序好的结果列表返回。

本教程中,我们讲解的是『在线预测』这种模式。我们将首先使用 PyCaret 在 Python 中构建机器学习管道,然后使用 Flask 构建 Web 应用程序,最后将所有这些部署在 Heroku 云上。

整个机器学习管道(pipeline)如下图所示:

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💡 场景案例&手把手

本案例中用作示例的数据来自保险场景,保险公司希望通过使用人口统计学信息和基本患者健康风险特征,更准确地预测患者保单费用,以优化其使用的现金流预测的准确性。数据是 PyCaret 自带的,数据的简单速览如下:

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下面我们逐步完成机器学习管道构建与云端部署的过程。

💦 第一步:构建机器学习流水线

我们把整个建模过程构建为一个流水线,这里我们使用 PyCaret,几乎可以自动化地完成这个过程。

# 加载数据
from pycaret.datasets import get_data
data = get_data('insurance')

# 初始化设置
from pycaret.regression import *
s = setup(data, target = 'charges', session_id = 123, normalize = True, polynomial_features = True, trigonometry_features = True, feature_interaction=True, bin_numeric_features= ['age', 'bmi'])
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上述的代码会自动化完成数据转换,转换后的数据集有 62 个用于训练的特征,这些特征由原始数据集的 7 个特征变换而来。以下为对应的特征列表:

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使用PyCaret进行建模和评估非常简单,下面示例代码中,我们选择逻辑回归模型,并进行10折交叉验证:

# 模型训练
lr = create_model('lr')
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# 绘制训练模型的残差 
plot_model(lr, plot='residuals')
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上述流程之后,我们可以使用该save_model函数保存整个建模流水线。

# 保存转换流水线和模型
save_model(lr, model_name='/username/ins/deployment')
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这样我们就快速完成了第 1 步,注意,实际业务场景下,大家会做更精细化的数据清洗、特征工程和模型调优,我们本次的目标是给大家演示从建模到部署的全流程方法,因此这个部分相对简略。

PyCaret 自动化建模的输出是一个流水线/pipeline,包含几个数据转换步骤(如特征工程、缩放、缺失值插补等)和机器学习模型。流水线保存为pkl格式的文件,我们在后续构建 Flask 应用程序会使用到它。

💦 第二步:使用 Flask 构建前端应用程序

在完成我们的机器学习流水线和模型之后,我们要开始开发 Web 应用程序,它由两个部分组成:

  • 前端(基于 HTML 构建网页端可显示和交互的内容)
  • 后端(基于 Flask 开发完成接收请求后可以进行预估的程序)

① Web 应用前端

很多 Web 应用程序的前端都是使用 HTML 构建的,我们在本篇内容中不会深入讲解前端相关的内容。为了构建一个输入表单(以接收用户实时预估时输入的字段取值),我们基于一个基本的 HTML 模板完成前端网页,然后包含一个 CSS 样式表。

◉ HTML 代码实现

以下是我们 Web 应用程序主页的 HTML 代码。



  
  Predict Insurance Bill
  





 
 {{pred}}

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大家如果要构建简单的应用程序,不需要专门去学一遍 HTML 的高级知识。大家在互联网上可以找到大量 HTML 和 CSS 模板,甚至有些 📘在线平台 可以通过使用拖拽构建用户界面,并快速生成对应的 HTML 代码。

◉ CSS 样式表 CSS 负责描述 HTML 元素在屏幕上的呈现样式,借助 CSS 可以非常有效地控制应用程序的布局。存储在样式表中的信息包括边距、字体大小和颜色以及背景颜色。这些信息以 CSS 扩展名的文件格式存储在外部位置,主 HTML 文件包含对 CSS 文件的引用。

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② Web 应用后端

下面我们完成这个应用的后端,我们在 Python 中可以使用 Flask 工具库完成。关于 Flask 的详细知识大家可以参考 📘官方网站。我们的部分代码如下:

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在云端部署之前,我们需要在本地测试应用是否正常工作。我们在命令行运行 python app.py

python app.py
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上图中大家可以在最后一行看到本地的测试 URL,我们把它粘贴到浏览器可以查看 Web 应用程序是否正常。我们还可以通过输入一些测试数据来检查预测功能是否正常运行。如下例中,我们输入信息:19 岁、吸烟、西南地区、没有孩子、女性,模型预测住院费用为 20900 美元。

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好啦,测试完毕,完全可以正常工作,我们在下一步把它部署到云端。

💦 第三步:在 Heroku 上部署 ML 流水线和应用程序

模型训练完成后,机器学习流水线已经准备好,且完成了本地测试,我们现在准备开始部署到 Heroku。有多种方法可以完成这个步骤,最简单的是将代码上传 GitHub ,并连接 Heroku 帐户完成部署。

下图是上传好的截图,大家可以在 📘https://www.github.com/pycaret/deployment-heroku 查看。

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将所有文件上传到 GitHub 后,我们就可以开始在 Heroku 上进行部署了。如下为操作步骤:

① 注册并点击 『 创建新应用 』

在 📘heroku 上可以完成上述操作,如下图所示

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② 输入应用名称和地区

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③ 连接到托管代码的 GitHub 存储库

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④ 部署分支

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⑤ 等待部署完成

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部署完成后,在有网络的情况下,就都可以访问对应的应用程序了 📘https 😕/pycaret-insurance.herokuapp.com/

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参考资料

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文章来源于互联网:工业场景全流程!机器学习开发并部署服务到云端 ⛵

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