microservice-ML-API-kubernetes:使用kubernetes的机器学习微服务,这是一个用于自动化容器化

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  • 2022-06-14 02:41
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操作机器学习微服务API 项目概况 经过预先训练的sklearn模型已经过训练,可以根据几种功能来预测波士顿的房价,例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据,师生比率等等。 您可以在数据源站点上阅读有关数据的更多信息,这些数据最初来自Kaggle。 该项目测试了您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力,该文件通过API调用提供了有关房价的预测(推断)。 该项目可以扩展到任何预先训练的机器学习模型,例如用于图像识别和数据标记的模型。 环境设定 创建一个虚拟环境python3 -m venv ~/.devops 激活它source ~/.devops/bin/activate Kuberneted环境设置 安装minkube minikube start 运行脚本 启动服务器: python app.py 在Docker中运行: ./run_docke
microservice-ML-API-kubernetes-master.zip
  • microservice-ML-API-kubernetes-master
  • upload_docker.sh
    531B
  • app.py
    1.8KB
  • Dockerfile
    441B
  • .circleci
  • config.yml
    1.1KB
  • requirements.txt
    211B
  • README.md
    1.7KB
  • Makefile
    968B
  • make_prediction.sh
    384B
  • run_docker.sh
    284B
  • output_txt_files
  • kubernetes_out.txt
    1.5KB
  • docker_out.txt
    601B
  • .gitignore
    225B
  • run_kubernetes.sh
    394B
内容介绍
[![CircleCI](https://circleci.com/gh/Gwtm-00/microservice-ML-API-kubernetes/tree/master.svg?style=svg)](https://app.circleci.com/pipelines/github/Gwtm-00/microservice-ML-API-kubernetes) # Operationalize a Machine Learning Microservice API ### Project Overview A pre-trained, `sklearn` model that has been trained to predict housing prices in Boston according to several features, such as average rooms in a home and data about highway access, teacher-to-pupil ratios, and so on. You can read more about the data, which was initially taken from Kaggle, on the data source site. This project tests your ability to operationalize a Python flask app—in a provided file, app.py—that serves out predictions (inference) about housing prices through API calls. This project could be extended to any pre-trained machine learning model, such as those for image recognition and data labeling. ### Environment Setup * Create a virtual environment `python3 -m venv ~/.devops` * Activate it `source ~/.devops/bin/activate` ### Kuberneted Environment setup * Install minkube * `minikube start` ### Running Script * Start server : `python app.py` * Run in Docker: `./run_docker.sh` * Run in Kubernetes: `./run_kubernetes.sh` ### Files * `app.py` ---> contains app logic and flask module * `requirements.txt` ---> contains list of third-party libraries and framework used * `run_docker.sh` ---> builds docker image * `upload_docker.sh` ---> Uploads docker image to docker hub * `run_kubernetes.sh` ---> runs the container in kubernetes cluster * `Makefile` ---> Takes care of installing dependencies and linting * `make_prediction.sh` ---> forwards input to the running server * `.circleci` ---> contains config file for circel CI
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