华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别【进阶】

产品官网：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html

今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，我们将在华为云耀云服务器L实例上配置使用 Scikit-learn 进行鸢尾花分类的识别，作为使用云服务器进行深度学习环境配置的进阶

以下是一个简单的Sklearn鸢尾花分类项目的部署步骤。在这个例子中，我们将使用Flask作为Web框架，通过HTTP请求调用Sklearn模型进行鸢尾花分类。

### 步骤概览：

1. **安装必要的库：** 确保服务器上已经安装了Python和相关依赖。

2. **编写Flask应用：** 创建一个简单的Flask应用，用于接收HTTP请求，并使用Sklearn模型进行鸢尾花分类。

3. **导出Sklearn模型：** 如果还没有训练好的Sklearn模型，首先训练一个，并将其导出保存。

4. **设置虚拟环境：** 可选但推荐，使用虚拟环境隔离项目依赖。

5. **部署Flask应用：** 使用一个Web服务器（比如Gunicorn）来部署Flask应用。

6. **配置反向代理：** 配置反向代理（比如Nginx或Apache），以便将用户请求传递给Flask应用。

### 具体步骤：

#### 1. 安装必要的库：

“`bash

pip install flask scikit-learn gunicorn

“`

#### 2. 编写Flask应用：

“`python

from flask import Flask, request, jsonify

import joblib

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

app = Flask(__name__)

# Train and save the Sklearn model in the current directory

iris = load_iris()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

joblib.dump(model, 'sklearn_model.pkl')

# Load the trained Sklearn model

model = joblib.load('sklearn_model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])

def predict():

    try:

        data = request.json  # Assuming JSON input like {“sepal_length”: 5.1, “sepal_width”: 3.5, “petal_length”: 1.4, “petal_width”: 0.2}

        features = [[data['sepal_length'], data['sepal_width'], data['petal_length'], data['petal_width']]]

        prediction = model.predict(features)[0]

        return jsonify({'prediction': int(prediction)})

    except Exception as e:

        return jsonify({'error': str(e)})

if __name__ == '__main__':

    app.run(debug=True)

“`

“`python

# app.py

from flask import Flask, request, jsonify

import joblib

app = Flask(__name__)

# Load the trained Sklearn model

model = joblib.load('path/to/your/sklearn/model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])

def predict():

    data = request.json  # Assuming JSON input like {“sepal_length”: 5.1, “sepal_width”: 3.5, “petal_length”: 1.4, “petal_width”: 0.2}

    features = [[data['sepal_length'], data['sepal_width'], data['petal_length'], data['petal_width']]]

    prediction = model.predict(features)[0]

    return jsonify({'prediction': int(prediction)})

if __name__ == '__main__':

    app.run(debug=True)

“`

#### 3. 导出Sklearn模型：

“`python

# train_sklearn_model.py

# Assuming you have a trained model

import joblib

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Load Iris dataset

iris = load_iris()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Train a simple RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

model.fit(X_train, y_train)

# Save the trained model

joblib.dump(model, 'path/to/your/sklearn/model.pkl')

“`

#### 4. 设置虚拟环境：

“`bash

# Create a virtual environment (optional but recommended)

python -m venv venv

source venv/bin/activate  # On Windows, use “venvScriptsactivate”

“`

#### 5. 部署Flask应用：

使用Gunicorn启动Flask应用：

“`bash

gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app

“`

#### 6. 配置反向代理：

使用Nginx作为反向代理（示例配置）：

“`nginx

server {

    listen 80;

    server_name your_domain.com;

    location / {

        proxy_pass http://127.0.0.1:5000;

        proxy_set_header Host $host;

        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;

        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

    }

}

“`

这样，我们就可以通过访问 `http://your_domain.com/predict` 来调用Sklearn模型进行鸢尾花分类了。确保替换其中的 `your_domain.com` 为你的实际域名或IP地址。

通过这些步骤，我们成功在 华为云耀云服务器L实例上成功配置并运行使用 Scikit-learn 进行鸢尾花分类识别的进阶操作，使用Flask作为Web框架，通过HTTP请求调用Sklearn模型进行鸢尾花分类。