如何使用flask將模型部署為服務
1. 加載保存好的模型
為瞭方便起見,這裡我們就使用簡單的分詞模型,相關代碼如下:model.py
import jieba class JiebaModel: def load_model(self): self.jieba_model = jieba.lcut def generate_result(self, text): return self.jieba_model(text, cut_all=False)
說明:在load_model方法中加載保存好的模型,無論是sklearn、tensorflow還是pytorch的都可以在裡面完成。在generate_result方法中定義處理輸入後得到輸出的邏輯,並返回結果。
2. 使用flask起服務
代碼如下:test_flask.py
# -*-coding:utf-8-*- from flask import Flask, request, Response, abort from flask_cors import CORS # from ast import literal_eval import time import sys import json import traceback from model import JiebaModel app = Flask(__name__) CORS(app) # 允許所有路由上所有域使用CORS @app.route("/", methods=['POST', 'GET']) def inedx(): return '分詞程序正在運行中' @app.route("/split_words", methods=['POST', 'GET']) def get_result(): if request.method == 'POST': text = request.data.decode("utf-8") else: text = request.args['text'] try: start = time.time() print("用戶輸入",text) res = jiebaModel.generate_result(text) end = time.time() print('分詞耗時:', end-start) print('分詞結果:', res) result = {'code':'200','msg':'響應成功','data':res} except Exception as e: print(e) result_error = {'errcode': -1} result = json.dumps(result_error, indent=4, ensure_ascii=False) # 這裡用於捕獲更詳細的異常信息 exc_type, exc_value, exc_traceback = sys.exc_info() lines = traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback) # 提前退出請求 abort(Response("Failed!\n" + '\n\r\n'.join('' + line for line in lines))) return Response(str(result), mimetype='application/json') if __name__ == "__main__": jiebaModel = JiebaModel() jiebaModel.load_model() app.run(host='0.0.0.0', port=1314, threaded=False)
說明:我們定義瞭一個get_result()函數,對應的請求是ip:port/split_words。 首先我們根據請求是get請求還是post請求獲取數據,然後使用模型根據輸入數據得到輸出結果,並返回響應給請求。如果遇到異常,則進行相應的處理後並返回。在__main__中,我們引入瞭model.py的JiebaModel類,然後加載瞭模型,並在get_result()中調用。
3. 發送請求並得到結果
代碼如下:test_request.py
import requests def get_split_word_result(text): res = requests.post('http://{}:{}/split_words'.format('本機ip', 1314), data=str(text).encode('utf-8')) print(res.text) get_split_word_result("我愛北京天安門")
說明:通過requests發送post請求,請求數據編碼成utf-8的格式,最後得到響應,並利用.text得到結果。
4. 效果呈現
(1)運行test_flask.py
(2)運行test_request.py
並在起服務的位置看到:
以上就是如何使用flask將模型部署為服務的詳細內容,更多關於用flask將模型部署為服務的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
推薦閱讀:
- Python3+Flask安裝使用教程詳解
- 一次python-flask藍圖的踩坑記錄
- Python中jieba庫的使用方法
- 分享7個 Python 實戰項目練習
- Flask request 對象詳情