手把手教你如何使用Flask轻松部署机器学习模型（附代码&链接）
作者：Abhinav Sagar
翻译：申利彬
校对：吴金笛
本文约2700字，建议阅读7分钟。
本文可以让你把训练好的机器学习模型使用Flask API 投入生产环境。
本文旨在让您把训练好的机器学习模型通过Flask API 投入到生产环境 。
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时，最终的目的都是使其投入生产。通常，我们在做机器学习项目的过程中，将注意力集中在数据分析，特征工程，调整参数等方面。但是，我们往往会忘记主要目标，即从模型预测结果中获得实际的价值。
部署机器学习模型或者将模型投入生产，意味着将模型提供给最终的用户或系统使用。
然而机器学习模型部署具有一定的复杂性，本文可以让你把训练好的机器学习模型使用Flask API 投入生产环境。
我将使用线性回归，通过利率和前两个月的销售额来预测第三个月的销售额。
线性回归是什么？
线性回归模型的目标是找出一个或多个特征（自变量）和一个连续目标变量（因变量）之间的关系。如果只有一个特征，则称为单变量线性回归；如果有多个特征，则称为多元线性回归。
线性回归的假设
线性回归模型可以用下面的等式表示：
线性回归图解
为什么使用Flask？
- 容易上手使用
- 内置开发工具和调试工具
- 集成单元测试功能
- 平稳的请求调度
- 详尽的文档
项目结构
这个项目分为四个部分：
1. model.py -- 包含机器学习模型的代码，用于根据前两个月的销售额预测第三个月的销售额。
2. app.py – 包含用于从图形用户界面(GUI)或者API调用获得详细销售数据的Flask API，Flask API根据我们的模型计算预测值并返回。
3. request.py -- 使用requests模块调用app.py中定义的API并显示返回值。
4. HTML/CSS – 包含HTML模板和CSS风格代码，允许用户输入销售细节并显示第三个月的预测值。
部署机器学习模型的Pipeline
环境和工具
1. Scikit-learn
2. Pandas
3. Numpy
4. Flask
代码在哪里呢？
从代码开始，完整的项目可以在github上找到（https://github.com/abhinavsagar/Machine-Learning-Deployment-Tutorials）。
我们使用HTML构建前端，让用户输入数据。这里有三个区域需要用户去填写—利率，第一个月的销售额以及第二个月的销售额。
<!DOCTYPE html>
<html ><head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Deployment Tutorial 1</title>
<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Pacifico' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Arimo' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Hind:300' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans+Condensed:300' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/style.css') }}"></head><body style="background: #000;">
<div><h1>Sales Forecasting
</h1>
<!-- Main Input For Receiving Query to our ML -->
<form action="{{ url_for('predict')}}"method="post">
<input type="text" name="rate" placeholder="rate" required="required" />
<input type="text" name="sales in first month" placeholder="sales in first month" required="required" />
<input type="text" name="sales in second month" placeholder="sales in second month" required="required" />
<button type="submit" class="btn btn-primary btn-block btn-large">Predict sales in third month</button>
</form>
<br>
<br> {{ prediction_text }}
</div>
</body>
</html>接下来，使用CSS对输入按钮、登录按钮和背景进行了一些样式设置。
@import url(https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans);
html { width: 100%; height:100%; overflow:hidden;
}body {width: 100%;height:100%;font-family: 'Helvetica';background: #000;
color: #fff;
font-size: 24px;
text-align:center;
letter-spacing:1.4px;}.login {position: absolute;
top: 40%;
left: 50%;
margin: -150px 0 0 -150px;
width:400px;
height:400px;}login h1 { color: #fff;
text-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.3);
letter-spacing:1px;
text-align:center;
}input {width: 100%;
margin-bottom: 10px;
background: rgba(0,0,0,0.3);
border: none;
outline: none;
padding: 10px;
font-size: 13px;
color: #fff;
text-shadow: 1px 1px 1px rgba(0,0,0,0.3);
border: 1px solid rgba(0,0,0,0.3);
border-radius: 4px;
box-shadow: inset 0 -5px 45px rgba(100,100,100,0.2), 0 1px 1px rgba(255,255,255,0.2);
-webkit-transition: box-shadow .5s ease;
-moz-transition: box-shadow .5s ease;
-o-transition: box-shadow .5s ease;
-ms-transition: box-shadow .5s ease;
transition: box-shadow .5s ease;
}我为这个项目创建了一个定制的销售数据集，它有四列——利率、第一个月的销售额、第二个月的销售额和第三个月的销售额。
我们现在构建一个机器学习模型来预测第三个月的销售额。首先使用Pandas解决缺失值问题，当一项或多项指标没有信息时，就会有缺失值发生。使用0填充利率这一列的缺失值，平均值填充第一个月销售额中的缺失值，采用线性回归的机器学习算法。
序列化和反序列化
简而言之，序列化是一种在磁盘上写入python对象的方法，该对象可以传输到任何地方，然后通过python脚本反序列化（读）回去。
序列化 反序列化
使用Pickling将是python对象形式的模型转为字符流形式，其思想是这个字符流中包含了在另一个python脚本中重建这个对象所需的所有信息。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pickle
dataset = pd.read_csv('sales.csv')
dataset['rate'].fillna(0, inplace=True)
dataset['sales_in_first_month'].fillna(dataset['sales_in_first_month'].mean(), inplace=True)
X = dataset.iloc[:, :3]
def convert_to_int(word):
word_dict = {'one':1, 'two':2, 'three':3, 'four':4, 'five':5, 'six':6, 'seven':7, 'eight':8,
'nine':9, 'ten':10, 'eleven':11, 'twelve':12, 'zero':0, 0: 0}
return word_dict[word]
X['rate'] = X['rate'].apply(lambda x : convert_to_int(x))
y = dataset.iloc[:, -1]
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
pickle.dump(regressor, open('model.pkl','wb'))
model = pickle.load(open('model.pkl','rb'))
print(model.predict([[4, 300, 500]]))下一部分是构建一个API，反序列化这个模型为python对象格式，并通过图形用户界面(GUI)获取详细销售数据，根据模型计算预测值。我使用index.html设置主页，并在使用POST请求方式提交表单数据时，获取预测的销售值。
可以通过另一个POST请求将结果发送给results并展示出来。它接收JSON格式的输入，并使用训练好的模型预测出可以被API端点接受的JSON格式的预测值。
import numpy as np
from flask import Flask, request, jsonify, render_template
import pickle
app = Flask(__name__)model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))
@app.route('/')
def home():
return render_template('index.html')
@app.route('/predict',methods=['POST'])
def predict():
int_features = [int(x) for x in request.form.values()]
final_features = [np.array(int_features)]
prediction = model.predict(final_features)
output = round(prediction[0], 2)
return render_template('index.html', prediction_text='Sales should
be $ {}'.format(output))
@app.route('/results',methods=['POST'])
def results():
data = request.get_json(force=True)
prediction = model.predict([np.array(list(data.values()))])
output = prediction[0]
return jsonify(output)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)最后使用requests模块调用在app.py中定义的APIs，它的结果是第三个月销售额的预测值。
import requests
url = 'http://localhost:5000/results'
r = requests.post(url,json={'rate':5,
'sales_in_first_month':200, 'sales_in_second_month':400})
print(r.json()) Results使用下面的命令运行Web应用程序。
python app.py
在web浏览器中打开http://127.0.1:5000/，将显示如下所示的GUI.
原文标题：
How to Easily Deploy Machine Learning Models Using Flask
原文链接：
https://www.kdnuggets.com/2019/10/easily-deploy-machine-learning-models-using-flask.html
编辑：王菁
校对：王欣
— 完 —
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