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怎样在 Heroku 上部署 PyTorch 模型

PyTorch入门实战教程

Heroku 是一个平台即服务(platform as a service, PaaS),可以让开发者方便得在云端编译、部署自己的应用程序。本片教程展示了如何在 Heroku 上安装运行自己的 PyTorch 模型,并且提供给别人使用。

部署前的准备

在开始部署到 Heroku 之前,我们要做以下几项准备工作:

  1. Git
  2. Flask
  3. 网页端应用需要的 HTML,CSS,JavaScript
  4. Heroku 账户

我们分开每一步来讲解。

Git

在本地环境安装好 Git 的开发环境,参考链接:https://git-scm.com/downloads

Flask

用下列命令安装 Flask:

下面是我们将要用到的 Flask 应用目录结构:

其中 templates 包含了会用到的 HTML 文件。文件夹 static 用于存储静态文件,比如 css 或 javascript。文件 model.pt 是我们训练好的 PyTorch 模型。文件 application.py 是我们应用程序的主要逻辑文件。

下面是 application.py 文件的主要结构:

下面的代码是一个接收用户上传图像,然后返回预测结果的方法:

网页端应用需要的 HTML, CSS, JavaScript

如果需要用到 CSS 文件,可以这样引入:

同理,JavaScript 可以这样引入:

Heroku 账户

如果你还没有 Heroku 账户,可以到官网注册一个,然后下载并安装 Heroku CLI

接下来我们安装 gunicorn:

然后在我们刚才的 Flask 项目 web-app 下创建三个文件:runtime.txtProcfilerequirements.txt,新的目录结构如下:

我们刚才创建的三个文件分别如下:

Runtime.txt

Procfile

这个命令里 application 是你的 .py 文件的文件名。

requirements.txt

这个文件里是 Python 需要的依赖包,可以用下面的命令获取:

好,现在可以开始准备部署到 Heroku 了。

部署到 Heroku

首先在 Heroku CLI 里登陆并创建一个新的应用(也可以在网页端完成):

然后用下列命令部署:

然后就可以用 Heroku 给的应用链接打开自己的应用了。

参考资料

Flask 文档:http://flask.pocoo.org/docs/0.12/

本文由 PyTorch中文网 编译整理自 Medium

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