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<p></p>
<div style="text-align:center;">
<img alt="e7e1440cf8b4e0dbfacea47fe1d7d23a.png" src="https://beijingoptbbs.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cs/5606289-53b2a7a456fcdb48f8beb520b7b63cb0.png">
</div>
<p>作者 | Brian Schmidt</p>
<p>来源 | Medium</p>
<p>编辑 | 代码医生团队</p>
<p>此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。</p>
<p>https://github.com/schmidtbri/using-ml-model-abc?source=post_page---------------------------</p>
<h2><b>介绍</b></h2>
<p>这篇博文目的是构建一个使用MLModel基类来部署模型的简单应用程序。</p>
<p>在创建软件时，通过抽象与组件交互使代码更易于理解和发展。在软件设计模式的词汇表中，这称为策略模式。使用策略模式时，软件组件的实现细节（“策略”）不是预先决定的，它们会被推迟到以后。相反，设计使用组件的代码与组件本身之间的接口并将其放入代码中。当编写使用该组件的代码时，它是针对抽象接口编写的，相信组件将提供与商定的接口匹配的实现。之后，可以根据需要实施策略的实施。这种方法可以轻松地在策略的实现之间轻松切换。它还可以决定在运行时使用哪种策略实现，从而使软件更加灵活。</p>
<p>通过MLModel抽象与机器学习模型交互，可以构建可以托管任何实现MLModel接口的模型的应用程序。这样简单的模型部署变得更快，因为不需要定制的应用程序来将模型投入生产。</p>
<p>将在本文展示的应用程序利用这一事实，允许软件工程师在Web应用程序中安装和部署任意数量的实现MLModel基类的模型。</p>
<p>总的来说，目的是展示如何将iris_model包中的模型代码部署到一个简单的Web应用程序中。还想展示MLModel抽象如何在生产软件中更容易地使用机器学习模型。</p>
<h2><b>Flask Web应用程序</b></h2>
<p>使用python构建Web应用程序的最简单方法之一是使用Flask框架。Flask可以轻松设置一个提供Web页面和RESTful界面的简单Web应用程序。</p>
<p>首先，为应用程序包设置了项目结构：</p>
<div class="blockcode">
<pre class="blockcode"><code>- model_service
- static ( folder containing the static web assets )
- templates ( folder for the html templates
- __init__.py
- config.py
- endpoints.py
- model_manager.py
- schemas.py
- views.py
- scripts ( folder containing scripts )
- tests ( folder containing the unit test suite)
- requirements.txt
- test_requirements.txt</code></pre>
</div>
<p>使用此代码在__init__.py文件中设置Flask应用程序：</p>
<div class="blockcode">
<pre class="blockcode"><code>app = Flask(__name__)
if os.environ.get(“APP_SETTINGS”) is not None:
app.config.from_object(os.environ[‘APP_SETTINGS’])
bootstrap = Bootstrap(app)</code></pre>
</div>
<p>Flask应用程序是通过实例化Flask（）类来启动的。配置由config.py文件中的配置类导入，每个环境有一个配置类。环境名称正在作为“APP_SETTINGS”环境变量导入，这使得在运行时更改应用程序的配置变得容易。这个模式在Flask的应用管理和导入配置细节的更多信息。最后，我使用flask_bootstrap包将bootstrap元素添加到网页，此包在加载配置后启动。</p>
<p>到目前为止，这是一个简单的Flask应用程序无法管理或提供机器学习模型，在下一节中将开始添加执行此操作所需的功能。</p>
<h2><b>Model Manager Class</b></h2>
<p>为了正在构建的Flask应用程序中使用iris_model类，需要有一种方法来管理Python进程中的模型对象。为此将创建一个遵循单例模式的ModelManager类。ModelManager类将在应用程序启动时实例化一次。ModelManager单例从配置中实例化MLModel类，并返回有关正在管理的模型对象的信息以及对模型对象的引用。</p>
<p>这是类声明：</p>
<div class="blockcode">
<pre class="blockcode"><code>class ModelManager(object):_models = []</code></pre>
</div>
<p>ModelManager类有一个名为_models的私有列表属性，它将包含对管理中的模型对象的引用。这个类不是真正的单例，因为每次实例化类时都会创建一个新对象。但是，same_models列表将始终可用于该类的所有实例。选择以这种方式实现单例模式以保持代码简单。</p>
<p>现在需要一种实际实例化模型类的方法，执行此操作的代码如下：</p>
<div class="blockcode">
<pre class="blockcode"><code>@classmethod
def load_models(cls, configuration):
for c in configuration:
model_module = importlib.import_module(c[“module_name”])
model_class = getattr(model_module, c[“class_name”])
model_object = model_class()
if isinstance(model_object, MLModel) is False:
raise ValueError(“The ModelManager can only hold references to objects of type MLModel.”)
cls._models.append(model_object)</code></pre>
</div>
<p>load_models（）类方法接收配置 |
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