如何将机器学习模型部署到生产环境？

kPth33uk3 · 2025-2-17 09:31:19

译者 | 布加迪
审校 | 重楼
开发机器学习模型只完成了一半工作。除非部署到生产环境、提供业务价值，否则模型仍然毫无用处。

知道如何部署自己的模型已成为任何数据科学家的一项基本技能，许多雇主已经要求我们能做到这一点。因此，对于任何级别的数据科学家来说，学习如何将模型部署到生产环境大有助益。
本文探讨如何将机器学习模型部署到生产环境中。
机器学习模型准备

首先，准备好部署到生产环境中的模型。我们先为整个教程设置虚拟环境。你可以通过在终端中使用以下代码来实现这一点。
python -m venv myvirtualenv

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在安装并激活虚拟环境之后，你需要安装所需的软件包。创建requirements.txt文件，并用下面的库列表填充它。
pandasscikit-learnfastapipydanticuvicornstreamlit

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在requirements.txt准备就绪之后，我们必须使用以下代码来安装它们。
pip install -r requirements.txt

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一切准备就绪，我们将开始开发机器学习模型。在本教程中，我们将使用来自Kaggle的糖尿病数据。把数据放在数据文件夹中。
然后，在app文件夹中创建一个名为train_model.py的文件。在train_model.py中，我们将使用下面的代码训练机器学习模型。
import pandas as pdimport joblibfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressiondata = pd.read_csv("data\\diabetes.csv")X = data.drop('Outcome', axis =1)y = data['Outcome']model = LogisticRegression()model.fit(X, y)joblib.dump(model, 'models\\logreg_model.joblib')

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你可以根据自己的喜好更改数据集的位置和模型路径。我将把模型放入到模型的文件夹中。
我们将跳过所有的数据准备和模型评估，因为本文的目的是将模型部署到生产环境中。当模型准备就绪后，我们将准备部署模型了。
模型部署

在本节中，我们将为模型预测创建API，并使用Docker部署它们，同时使用Streamlit前端测试它们。
首先，确保你已经安装了Docker桌面，我们将在本地测试它。
接下来，在app文件夹中创建一个名为main.py的文件，并用以下代码填充该文件以生成API。
from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelimport joblibimport pandas as pd# Load the logistic regression modelmodel = joblib.load('../models/logreg_model.joblib')# Define the input data modelclass DiabetesData(BaseModel): Pregnancies: int Glucose: int BloodPressure: int SkinThickness: int Insulin: int BMI: float DiabetesPedigreeFunction: float Age: intapp = FastAPI()# Define prediction endpoint@app.post("/predict")def predict(data: DiabetesData): input_data = { 'Pregnancies': [data.Pregnancies], 'Glucose': [data.Glucose], 'BloodPressure': [data.BloodPressure], 'SkinThickness': [data.SkinThickness], 'Insulin': [data.Insulin], 'BMI': [data.BMI], 'DiabetesPedigreeFunction': [data.DiabetesPedigreeFunction], 'Age': [data.Age] } input_df = pd.DataFrame(input_data) # Make a prediction prediction = model.predict(input_df) result = "Diabetes" if prediction[0] == 1 else "Not Diabetes" return {"prediction": result}

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此外，我们会有一个前端web来试一试我们部署的API模型。为此，在app文件夹中创建一个名为frontend.py的文件。然后，用以下代码填充它们。
import streamlit as stimport requestsimport jsonAPI_URL = "http://localhost:8000/predict"st.title("Diabetes Prediction App")st.write("Enter the details below to make a prediction.")pregnancies = st.number_input("Pregnancies", min_value=0, step=1)glucose = st.number_input("Glucose", min_value=0, step=1)blood_pressure = st.number_input("Blood Pressure", min_value=0, step=1)skin_thickness = st.number_input("Skin Thickness", min_value=0, step=1)insulin = st.number_input("Insulin", min_value=0, step=1)bmi = st.number_input("BMI", min_value=0.0, step=0.1)diabetes_pedigree_function = st.number_input("Diabetes Pedigree Function", min_value=0.0, step=0.1)age = st.number_input("Age", min_value=0, step=1)if st.button("Predict"): input_data = { "Pregnancies": pregnancies, "Glucose": glucose, "BloodPressure": blood_pressure, "SkinThickness": skin_thickness, "Insulin": insulin, "BMI": bmi, "DiabetesPedigreeFunction": diabetes_pedigree_function, "Age": age } response = requests.post(API_URL, data=json.dumps(input_data), headers={"Content-Type": "application/json"}) if response.status_code == 200: prediction = response.json().get("prediction", "No prediction") st.success(f"Prediction: {prediction}") else: st.error("Error in making prediction. Please check your input data and try again.")

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当一切准备就绪后，我们将创建Docker文件作为模型部署的基础。你应该在文件中填写下面的代码。
FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY app /appCOPY models /modelsRUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \ pip install --no-cache-dir -r requirements.txtEXPOSE 8000 8501CMD ["sh", "-c", "uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 & streamlit run frontend.py --server.port=8501 --server.enableCORS=false"]

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我们将创建Docker文件已准备就绪的映像，然后通过容器部署模型。为此，在终端中运行以下代码来构建映像。
docker build -t diabetes-prediction-app .

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上面的代码为我们的模型容器创建了Docker映像。然后，我们将使用以下代码为模型部署制作API。
docker run -d -p 8000:8000 -p 8501:8501 --name diabetes-prediction-container diabetes-prediction-app

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一切准备就绪后，确保容器运行并使用下面的地址来访问前端。
http://localhost:8501/
你应该会看到如下图所示的前端。

如果一切顺利，恭喜你！你刚刚将机器学习模型部署到了生产环境中。
结论

在本文中，我们介绍了使用FastAPI和Docker将模型部署到生产环境中的简单方法。
当然，从维护模型和监测生产环境中模型的过程中，仍然有很多东西需要学习。但愿本文对你有所帮助！
原文标题：A Guide to Deploying Machine Learning Models to Production，作者：Cornellius Yudha Wijaya