Tag: flask

  • การสร้าง RESTful API สำหรับใช้งานจริง ง่าย ๆ ด้วย Flask และ Waitress

    จาก From LAB to Production – จาก Machine Learning Model สู่ Flask RESTful ซึ่งได้นำ Machine Learning แบบ Statistical Approach อย่าง Logistic Regression ที่สร้างโมเดล และ Train กับข้อมูลเรียบร้อยแล้ว (บนเครื่อง Development) จากนั้น ได้นำโมเดลออกมาใช้งาน โดยใช้ วิธีการ Serialization ด้วย joblib ในภาษา Python ได้เป็นไฟล์ออกมา แล้วจึงนำไปใช้เพื่อใช้ในการทำนาย (predict) ชนิดของดอก Iris บนเครื่อง Production โดยรับ Input จากผู้ใช้ผ่าน HTTP Protocol ทั้ง GET/POST ที่ TCP/5000

    ตัวอย่างดังกล่าว ยังเป็นเพียงการ “ทดสอบ” แต่ในบทความนี้ จะเป็นวิธีการ ซึ่งนำไปสู่การใช้งานจริง ๆ ซึ่ง Flask แนะนำให้ใช้งานกับ “waitress” (น่าจะเลียนแบบจาก Server) ซึ่งเป็น WSGI (Web Server Gateway Interface) อีกตัวหนึ่ง ใช้งานง่าย เพราะไม่ต้องติดตั้ง Apache/Nginx เลย

    ติดตั้ง waitress

    pip install waitress

    predict.py

    from flask import Flask, request, jsonify
from flask_restful import Resource, Api, reqparse
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
# Enable CORS
CORS(app)

@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict():
	result = 0
	if request.method == "POST":    		
		input_value = request.form["input_value"]
		# ประมวลผล
		# ...
		# ตัวอย่างเช่น รับค่ามา แล้ว คูณ 2
		result=input_value * 2
		# ###
	return jsonify(
		prediction=result
	),201

    ไฟล์ predict.py เป็นตัวอย่าง python ซึ่งรับค่า input_value จาก HTML form ผ่าน POST method เข้ามา ที่ /predict ซึ่งเขียนด้วย Flask ที่จะไปเรียกใช้ฟังก์ชั่น prediction() แล้วก็ทำการคำนวณที่ต้องการ จากนั้น ตอบค่ากลับไปเป็น JSON ด้วยฟังก์ชั่น jsonify โดยสามารถกำหนด key ชื่อ prediction และ value เป็น result ที่คำนวณได้ และแจ้ง Response Code เป็น 201

    waitress_server.py

    from waitress import serve
import predict
serve(predict.app, host='0.0.0.0', port=8080)

    ไฟล์ waitress_server.py ก็เพียงแค่ import serve จาก waitress ที่ติดตั้งไป และ import predict ซึ่งก็คือไฟล์ predict.py ข้างต้น (อยู่ในไดเรคทอรีเดียวกัน) จากนั้น ก็เรียก predict.app โดยรับได้จากทุก IP (0.0.0.0) ที่ TCP port 8080

    วิธีใช้งาน

    ก็แค่เปิด Command Prompt (ตัวอย่างนี้ทำบน Windows Server) แล้วใช้คำสั่ง

    python waitress_server.py

    จากนั้น ก็พัฒนา web application หรือ จะใช้ postman ทดสอบติดต่อเข้ามาก็ได้ ที่ http://server-ip-address:8080/predict แล้ว POST ข้อมูลเข้ามา ก็จะได้ผลลัพธ์กลับไปเป็น JSON

    หวังว่าจะเป็นประโยชน์ครับ

  • From LAB to Production – จาก Machine Learning Model สู่ Flask RESTful

    จาก Kaggle – วิธีการใช้ Logistic Regression บนข้อมูล Iris เราได้ Model มาแล้ว แต่ จะนำสู่ Production ได้อย่างไร ?

    ใน Python มี Object Serialization ทำให้สามารถเก็บ Object ที่สร้างขึ้น ไปไว้ในไฟล์ ซึ่ง มีให้ใช้หลายตัว ได้แก่

    1. pickle
    2. cpickle
    3. joblib

    มีคนทำการทดสอบความเร็ว พบว่า cpickle เร็วสุด (https://stackoverflow.com/questions/12615525/what-are-the-different-use-cases-of-joblib-versus-pickle) แต่ในที่นี้ จะใช้ joblib เพราะน่าจะเหมาะกับงานที่ต้องมีการ Load Data ขนาดใหญ่ ใช้งานร่วมกันหลาย Process (เท่าที่เข้าใจครับ)

    การสร้างไฟล์ .pkl บน kaggle ดังนี้

    1. เพิ่มคำสั่งต่อไปนี้ แล้ว กดปุ่ม commit and run ด้านบนขวา 
      from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model, 'myiris.pkl')
    2. กดปุ่ม รูป << ด้าน ซ้ายบน เพื่อกลับไป หน้า Kernel ของเรา คลิกที่ Output จะเห็นไฟล์ ที่เพิ่งสร้าง ให้คลิก Download ไปเก็บไว้ใน Folder ที่จะใช้งาน Productioin

    ต่อไป จะเป็นขั้นตอนการติดตั้ง และการใช้ Flask ซึ่งเป็น Python Microframework  และ ใช้ Flask RESTful เพื่อสร้าง REST API

    1. ใช้คำสั่งต่อไปนี้ ติดตั้ง flask และ flask-resetful 
      pip install flask flask-restful
    2. จากนั้น เข้าไปใน folder ที่เราวางไฟล์ myiris.pkl ไว้ แล้ว สร้างไฟล์ iris.py มี Code ดังนี้ 
      from flask import Flask, request
from flask_restful import Resource, Api, reqparse
from sklearn.externals import joblib
import pandas as pd
#from sklearn.linear_model import LogisticRegression

app = Flask(__name__)
api = Api(app)

# Model
model = joblib.load('myiris.pkl')
class Iris(Resource):
    def get(self):        
        return { "greeting":"Hello From IRIS Dataset"}
    def post(self):
        parser = reqparse.RequestParser()
        parser.add_argument('sl')
        parser.add_argument('sw')
        parser.add_argument('pl')
        parser.add_argument('pw')
        args = parser.parse_args()        
        x = pd.DataFrame([[ args['sl'],args['sw'], args['pl'],args['pw'] ]] ,\
            columns=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'])
        result = model.predict(x)
        return {"result": result[0]}, 201
api.add_resource(Iris, "/iris")
app.run(debug=True)
    3. จากนั้น ไปที่ Command Prompt พิมพ์คำสั่งต่อไปนี้ เพื่อเรียก Flask ขึ้นมาทำงาน โดยรับ Request ที่ Port 5000 
      python iris.py

      ได้ผลดังนี้

    4. หากใช้ Web Browser ติดต่อไปยัง http://localhost:5000/iris จะได้ผลดังนี้
    5. แต่ถ้าใช้ Postman ติดต่อไปยัง http://localhost:5000/iris แล้วส่งตัวแปร ความกว้าง ความยาว ของกลีบดอก ผ่าน POST ไป จะได้ผลการ Classification มาว่าเป็น Species อะไร ดังนี้
    6. จากตัวอย่างนี้ แสดงให้เห็นว่า เราสามารถสร้าง Model จากข้อมูลขนาดใหญ่ แล้วนำออกมาเป็น Pickle แล้วใช้ Flask RESTFul เพื่อรับ Request แล้วตอบกลับเป็น ผลการ Classification ได้ หรือ Prediction ต่าง ๆ ได้

    เดี๋ยวค่อยมาลงรายละเอียดเรื่อง วิธีการใช้งาน Flask และ การใช้ Machine Learning แบบต่าง ๆ กัน