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作者：韩信子@ShowMeAI

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本篇内容 ShowMeAI 将带咱们学习，从头开端构建机器学习管道，运用 Flask 结构构建 Web 运用程序，并布置到云服务器上的进程。具体包括：

何为机器学习运用布置
根据 PyCaret 开发机器学习全流程
根据 Flask 搭建简易前端 Web 运用程序
在 Heroku 云上布置机器学习运用

本示例中的运用为保险金额预估，布置好的云端服务页面如下图所示，能够点击这里体验。

环境&东西

PyCaret

PyCaret 是一个开源的低代码机器学习库，用于在生产中练习和布置机器学习管道/流水线和模型。咱们能够经过pip装置 PyCaret。

# 装置pycaret
pip install pycaret

Flask

Flask 是一个用于在 Python 中构建 Web 运用程序的轻量化结构。咱们本次的运用需求布置成Web端可交互操作运用的形态，会用到这个东西库，咱们同样能够经过pip装置它。

# 装置flask
pip install flask

Heroku

Heroku 是一个渠道即服务（PaaS），它支持根据托管容器系统布置 Web 运用程序，具有集成的数据服务和强大的生态系统。咱们将根据它将运用程序布置到云端，进而咱们能够直接经过 URL 在浏览器端拜访运用。

布置机器学习服务

在企业的实践生产中，咱们常常会把机器学习模型构建成服务形态，这样协作的开发同事能够经过接口（API）来拜访模型服务，完结预估任务，这被称为布置机器学习运用进程。

更全一点说，生产中运用机器学习管道有两种广泛的方式：

批量猜测

将模型或管道存储在磁盘中，定时运转脚本，加载模型和数据，生成猜测并将输出写入磁盘。这种情况下，多个猜测会并行。它对于时效性要求不高。

在线猜测

需求实时猜测，咱们运用到的许多 app，其实都是输入信息，然后在单击提交按钮时，实时预估生成猜测的。比如你在电商渠道输入搜索词，点击查询，能够看到模型排序好的成果列表回来。

本教程中，咱们解说的是『在线猜测』这种形式。咱们将首先运用 PyCaret 在 Python 中构建机器学习管道，然后运用 Flask 构建 Web 运用程序，最终将所有这些布置在 Heroku 云上。

整个机器学习管道（pipeline）如下图所示：

场景事例&手把手

本事例中用作示例的数据来自保险场景，保险公司期望经过运用人口统计学信息和根本患者健康危险特征，更精确地猜测患者保单费用，以优化其运用的现金流猜测的精确性。数据是 PyCaret 自带的，数据的简略速览如下：

下面咱们逐步完结机器学习管道构建与云端布置的进程。

第一步：构建机器学习流水线

咱们把整个建模进程构建为一个流水线，这里咱们运用 PyCaret，简直能够自动化地完结这个进程。

# 加载数据
from pycaret.datasets import get_data
data = get_data('insurance')
# 初始化设置
from pycaret.regression import *
s = setup(data, target = 'charges', session_id = 123, normalize = True, polynomial_features = True, trigonometry_features = True, feature_interaction=True, bin_numeric_features= ['age', 'bmi'])

上述的代码会自动化完结数据转化，转化后的数据集有 62 个用于练习的特征，这些特征由原始数据集的 7 个特征变换而来。以下为对应的特征列表：

运用PyCaret进行建模和评价十分简略，下面示例代码中，咱们挑选逻辑回归模型，并进行10折穿插验证：

# 模型练习
lr = create_model('lr')

# 绘制练习模型的残差 
plot_model(lr, plot='residuals')

上述流程之后，咱们能够运用该save_model函数保存整个建模流水线。

# 保存转化流水线和模型
save_model(lr, model_name='/username/ins/deployment')

这样咱们就快速完结了第 1 步，留意，实践业务场景下，咱们会做更精细化的数据清洗、特征工程和模型调优，咱们本次的方针是给咱们演示从建模到布置的全流程办法，因而这个部分相对简略。

PyCaret 自动化建模的输出是一个流水线/pipeline，包括几个数据转化过程（如特征工程、缩放、缺失值插补等）和机器学习模型。流水线保存为pkl格局的文件，咱们在后续构建 Flask 运用程序会运用到它。

第二步：运用 Flask 构建前端运用程序

在完结咱们的机器学习流水线和模型之后，咱们要开端开发 Web 运用程序，它由两个部分组成：

前端（根据 HTML 构建网页端可显现和交互的内容）
后端（根据 Flask 开发完结接纳恳求后能够进行预估的程序）

① Web 运用前端

许多 Web 运用程序的前端都是运用 HTML 构建的，咱们在本篇内容中不会深化解说前端相关的内容。为了构建一个输入表单（以接纳用户实时预估时输入的字段取值），咱们根据一个根本的 HTML 模板完结前端网页，然后包括一个 CSS 款式表。

◉ HTML 代码完结

以下是咱们 Web 运用程序主页的 HTML 代码。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Predict Insurance Bill</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 type="text/css" rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='./style.css') }}">
</head>
<body>
 <div class="login">
    <h1>Predict Insurance Bill</h1>
     <!-- Form to enter new data for predictions  -->
    <form action="{{ url_for('predict')}}"method="POST">
      <input type="text" name="age" placeholder="Age" required="required" /><br>
        <input type="text" name="sex" placeholder="Sex" required="required" /><br>
        <input type="text" name="bmi" placeholder="BMI" required="required" /><br>
        <input type="text" name="children" placeholder="Children" required="required" /><br>
        <input type="text" name="smoker" placeholder="Smoker" required="required" /><br>
        <input type="text" name="region" placeholder="Region" required="required" /><br>
        <button type="submit" class="btn btn-primary btn-block btn-large">Predict</button>
    </form>
   <br>
   <br>
 </div>
 {{pred}}
</body>
</html>

咱们假如要构建简略的运用程序，不需求专门去学一遍 HTML 的高级常识。咱们在互联网上能够找到大量 HTML 和 CSS 模板，甚至有些 在线渠道 能够经过运用拖拽构建用户界面，并快速生成对应的 HTML 代码。

◉ CSS 款式表 CSS 负责描绘 HTML 元素在屏幕上的出现款式，借助 CSS 能够十分有效地控制运用程序的布局。存储在款式表中的信息包括边距、字体大小和色彩以及背景色彩。这些信息以 CSS 扩展名的文件格局存储在外部位置，主 HTML 文件包括对 CSS 文件的引用。

② Web 运用后端

下面咱们完结这个运用的后端，咱们在 Python 中能够运用 Flask 东西库完结。关于 Flask 的具体常识咱们能够参阅 官方网站。咱们的部分代码如下：

在云端布置之前，咱们需求在本地测验运用是否正常作业。咱们在命令行运转 python app.py：

python app.py

上图中咱们能够在最终一行看到本地的测验 URL，咱们把它粘贴到浏览器能够查看 Web 运用程序是否正常。咱们还能够经过输入一些测验数据来查看猜测功能是否正常运转。如下例中，咱们输入信息：19 岁、吸烟、西南地区、没有孩子、女性，模型猜测住院费用为 20900 美元。

好啦，测验完毕，完全能够正常作业，咱们在下一步把它布置到云端。

第三步：在 Heroku 上布置 ML 流水线和运用程序

模型练习完结后，机器学习流水线现已准备好，且完结了本地测验，咱们现在准备开端布置到 Heroku。有多种办法能够完结这个过程，最简略的是将代码上传 GitHub ，并衔接 Heroku 帐户完结布置。

下图是上传好的截图，咱们能够在 www.github.com/pycaret/dep… 查看。

将所有文件上传到 GitHub 后，咱们就能够开端在 Heroku 进步行布置了。如下为操作过程：

① 注册并点击『创立新运用』

在 heroku 上能够完结上述操作，如下图所示

② 输入运用称号和地区

③ 衔接到托管代码的 GitHub 存储库

④ 布置分支

⑤ 等候布置完结

布置完结后，在有网络的情况下，就都能够拜访对应的运用程序了 https ://pycaret-insurance.herokuapp.com/。

参阅资料

PyCaret：www.pycaret.org/
Flask：flask.palletsprojects.com/en/2.2.x/
Heroku：www.heroku.com/
HTML 和 CSS 模板在线渠道：www.vvveb.com/vvvebjs/edi…
Flask 的具体常识：dormousehole.readthedocs.io/en/latest/

工业场景全流程！机器学习开发并部署服务到云端

环境&东西

PyCaret

Flask

Heroku

布置机器学习服务

场景事例&手把手

第一步：构建机器学习流水线

第二步：运用 Flask 构建前端运用程序

① Web 运用前端

② Web 运用后端

第三步：在 Heroku 上布置 ML 流水线和运用程序

① 注册并点击『创立新运用』

② 输入运用称号和地区

③ 衔接到托管代码的 GitHub 存储库

④ 布置分支

⑤ 等候布置完结

参阅资料

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PyCaret

Flask

Heroku

布置机器学习服务

场景事例&手把手

第一步：构建机器学习流水线

第二步：运用 Flask 构建前端运用程序

① Web 运用前端

② Web 运用后端

第三步：在 Heroku 上布置 ML 流水线和运用程序

① 注册并点击 『 创立新运用 』

② 输入运用称号和地区

③ 衔接到托管代码的 GitHub 存储库

④ 布置分支

⑤ 等候布置完结

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