下面进入正文,来看基于docker和Flask如何快速部署一个深度学习模型,模型是一个基于MobileNetV2的图像分类器。用于启动REST API的app.py文件代码编写如下: 复制 importosimportsys# FlaskfromflaskimportFlask,redirect,url_for,request,render_template,Response,jsonify,redirectfromwerkzeug.utilsimportsecure_filenamefromgevent...
下面进入正文,来看基于docker和Flask如何快速部署一个深度学习模型,模型是一个基于MobileNetV2的图像分类器。用于启动REST API的app.py文件代码编写如下: import os import sys # Flask from flask import Flask, redirect, url_for, request, render_template, Response, jsonify, redirect from werkzeug.utils import ...
下面进入正文,来看基于docker和Flask如何快速部署一个深度学习模型,模型是一个基于MobileNetV2的图像分类器。用于启动REST API的app.py文件代码编写如下: importosimportsys# FlaskfromflaskimportFlask,redirect,url_for,request,render_template,Response,jsonify,redirectfromwerkzeug.utilsimportsecure_filenamefromgevent.pyw...
此项目的是基于已有深度学习环境进行迁移,利用gunicorn+flask+docker的形式进行模型部署,实现模型的高并发。 代码结构如下: ├── Dockerfile ├── keras_MuLabelClass.tar.gz ---服务器上打包好的环境 …
2、使用Keras、Flask和Docker构建深度学习模型 3、使用Kubernetes部署所述模型 4、尽情享受你新获得的知识 步骤1 -使用谷歌云创建环境 我在Google计算引擎上使用一个小虚拟机来构建、serve和dockerize一个深度学习模型。没有要求你也这样做。我试图在我的Windows 10笔记本电脑上安装最新版本的Docker CE (社区版)。但...
基于F l a s k 的 人 工 智 能 模 型 微 服 务 基于Flask的人工智能模型微服务基于Fl的人工智能模型微服务 写Docker服务分两步: 第一步:进入容器自己构建,记录自己的操作命令 第二步:将记录的命令集成到Dockerfile 第 一 步 : 进 入 容 器 自 己 构 建 , 记 录 自 己 的 操 作 命 令 第一...
🚀 基于Gunicorn+Flask+Docker模型高并发部署 摘要 在现代Web开发中,高并发处理是一个至关重要的议题。本文将深入探讨Gunicorn、Flask以及Docker在实现高并发处理中的应用和部署技巧。通过详细的代码示例和操作步骤,帮助读者全面掌握这项技术。 引言 随着互联网的快速发展,高并发处理已经成为Web应用开发的必备技能。特别...
现在,你的Flask应用已经通过Gunicorn和Docker部署完毕,并可以处理高并发请求了。你可以使用工具如Apache JMeter或LoadRunner来测试应用的并发性能。 为了进一步提高应用的扩展性和容错性,你可以考虑使用Docker Compose来管理多个容器(如应用容器、数据库容器等),并使用Kubernetes等容器编排工具来部署和管理大规模的应用集群。
Docker具有一次部署,到处运行的好处,把上述传统部署的方法,封装到docker image中,然后配合Docker Compose编排服务,在实践中更方便。 5.1 构建Flask网站的镜像 通常,镜像中包含Flask网站的运行环境,然后把Gunicorn拉起服务作为image的运行命令即可,比如,我的OctBlog的Dockerfile编写如下: ...
#退出容器后想在进入容器可以使用:docker exec -it dataservicetest(容器名) bash 2、在flask根目录下创建一个gun_config.py文件,文件内容如下: * coding: utf8 *#import gevent.monkey#import multiprocessing#gevent.monkey.patch_all()#监听本机的5000端口bind ='0.0.0.0:9000'#指定gunico...