使用 Flask 部署机器学习模型

Flask 是一个基于 Python 的微 Web 框架，它可以帮助程序员快速搭建 Web 应用程序。而部署机器学习模型在 Web 上，就需要用 Flask 来实现。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Flask 部署机器学习模型。

步骤一：准备数据集和模型文件

在部署机器学习模型之前，首先需要准备数据集和模型文件。数据集是用于训练模型和测试模型的数据集，而模型文件则是使用训练数据集生成的模型。

步骤二：编写 Flask 程序

编写 Flask 程序的第一步是导入必要的库和模块。比如，要使用 Flask 框架，我们需要导入 Flask 包；要使用数据集和模型，我们需要导入 pandas 和 sklearn 等包。

from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
import pickle

接下来，在程序中定义 Flask 应用程序：

app = Flask(__name__)

然后，我们需要为应用程序定义一个路由。路由是指用于响应 HTTP 请求的 URL 地址。例如，我们可以定义一个路由 /predict ，用于接收 POST 请求并返回预测结果。路由可以通过 Python 装饰器实现：

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # TODO: add code here
    pass

接下来，我们需要在 predict 函数中编写代码，用于加载模型文件、预处理输入数据、进行预测并返回结果。示例代码如下：

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # load data
    data = request.get_json(force=True)
    X = pd.DataFrame.from_dict(data)

    # load model
    model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

    # make prediction
    predictions = model.predict(X)

    # return result
    return jsonify(predictions.tolist())

这段代码中，我们使用 request.get_json() 方法从 HTTP 请求中获取 JSON 格式的数据，并将其转换为 pandas.DataFrame 对象。接着，我们使用 pickle.load() 方法加载训练好的模型，用于进行预测。最后，我们将预测结果转换为列表并使用 jsonify() 函数将其返回。需要注意的是，我们需要将预测结果转换为列表格式，因为 jsonify() 函数只能处理 JSON 格式的数据。

步骤三：运行 Flask 应用程序

Flask 程序编写完成后，我们需要将其运行起来。使用以下命令即可启动 Flask 应用程序：

export FLASK_APP=app.py
flask run

运行成功后，我们就可以使用 HTTP POST 请求 /predict 路由来获取预测结果了。示例代码如下：

import requests
import json

data = {'x': [1, 2, 3, 4]}
url = 'http://127.0.0.1:5000/predict'
response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers={'Content-Type': 'application/json'})
print(response.json())

这段代码中，我们使用 requests.post() 方法向 /predict 路由发送 POST 请求，并在请求正文中包含 JSON 格式的输入数据。需要注意的是，我们需要在请求头中添加 Content-Type: application/json 以指定请求的内容类型为 JSON。

至此，使用 Flask 部署机器学习模型的流程已经完整介绍了。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。