(Remarque) Remarques sur la création de l'environnement TensorFlow + Flask + Nginx avec Docker Compose
introduction
Pour mon mémorandum: sueur: Ceci est un mémo lors de la création d'un environnement de TensorFlow + Flask + Nginx avec Docker Compose. Juste Notes sur les applications utilisant TensorFlow Je faisais, mais j'ai décidé de le découper et de l'organiser. .. .. Après avoir effectué cette procédure, l'API Web utilisant TensorFlow devrait fonctionner: suer: Veuillez noter que c'est un article que j'ai fait pour moi-même, il peut donc être difficile à comprendre, les informations et la technologie peuvent être obsolètes: bow_tone1:
Matériel de référence
Je l'ai utilisé comme référence lors de la création de cet article: bow_tone1:
- Une histoire sur le déplacement de gunicorn + nginx + flask avec docker-compose
- Reconstruisez l'environnement de développement de Django avec Docker! !! !! !!
- Introduction à Docker (6th) ~ Docker Compose ~
- Recherche arrière de la commande docker-compose pour les débutants
- Résumé de la commande Docker-compose
- Commande Docker fréquemment utilisée
- Résumé de la commande de suppression par lots Docker
Environnement * Je pense que cela fonctionnera même si ce n'est pas la version suivante, mais veuillez noter qu'elle est ancienne: no_good_tone2: </ sup>
Version Ubuntu
$ cat /etc/os-release
NAME="Ubuntu"
VERSION="18.04.4 LTS (Bionic Beaver)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.4 LTS"
VERSION_ID="18.04"
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
VERSION_CODENAME=bionic
UBUNTU_CODENAME=bionic
Version Docker
$ docker version
Client: Docker Engine - Community
Version: 19.03.8
API version: 1.40
Go version: go1.12.17
Git commit: afacb8b7f0
Built: Wed Mar 11 01:25:46 2020
OS/Arch: linux/amd64
Experimental: false
Server: Docker Engine - Community
Engine:
Version: 19.03.8
API version: 1.40 (minimum version 1.12)
Go version: go1.12.17
Git commit: afacb8b7f0
Built: Wed Mar 11 01:24:19 2020
OS/Arch: linux/amd64
Experimental: false
containerd:
Version: 1.2.13
GitCommit: 7ad184331fa3e55e52b890ea95e65ba581ae3429
runc:
Version: 1.0.0-rc10
GitCommit: dc9208a3303feef5b3839f4323d9beb36df0a9dd
docker-init:
Version: 0.18.0
GitCommit: fec3683
Docker-Compose version
$ docker-compose version
docker-compose version 1.25.5, build unknown
docker-py version: 4.2.0
CPython version: 3.7.4
OpenSSL version: OpenSSL 1.1.1c 28 May 2019
* Pour une raison quelconque, build inconnu. J'ai abandonné parce que cela semblait prendre du temps: sanglot: </ sup>
Structure du répertoire
Je le fais correctement $ \ tiny {* Ne le fixez pas} $: no_good_tone1: Il y a beaucoup de fichiers inutiles, mais ils sont sur Github. Source
Structure du répertoire
dk_tensor_fw
├── app_tensor
│ ├── Dockerfile
│ ├── exeWhatMusic.py
│ ├── inputFile
│ │ └── ans_studyInput_fork.txt
│ ├── mkdbAndStudy.py
│ ├── requirements.txt
│ ├── studyModel
│ │ ├── genre-model.hdf5
│ │ ├── genre-tdidf.dic
│ │ ├── genre.pickle
│ ├── tfidfWithIni.py
│ └── webQueApiRunServer.py
├── docker-compose.yml
├── web_nginx
├── Dockerfile
└── nginx.conf
Fichiers requis pour créer un environnement local avec docker-compose
docker-compose.yml
version: '3'
services:
###########Paramètres du serveur d'applications###########
app_tensor:
container_name: app_tensor
#Politique de redémarrage du service
restart: always
#Répertoire contenant le fichier docker à construire
build: ./app_tensor
volumes:
#Répertoire à monter
- ./app_tensor:/dk_tensor_fw/app_tensor
ports:
#Port côté hôte: port côté conteneur
- 7010:7010
networks:
- nginx_network
###########Paramètres du serveur d'applications###########
###########Paramètres du serveur Web###########
web-nginx:
container_name: web-nginx
build: ./web_nginx
volumes:
#Répertoire à monter
- ./web_nginx:/dk_tensor_fw/web_nginx
ports:
#Transfert de port du PC hôte 7020 au conteneur 7020
- 7020:7020
depends_on:
#Spécifiez la dépendance. la toile-app avant de démarrer le serveur-Va démarrer le serveur
- app_tensor
networks:
- nginx_network
###########Paramètres du serveur Web###########
networks:
nginx_network:
driver: bridge
- (Référence) Le numéro de port est spécifié ci-dessus, mais vous pouvez le vérifier avec la commande suivante.
(Référence) Comment vérifier les ports libres
#Vérifiez les ports libres (gratuits si rien n'est affiché)
netstat -an | grep 7010
Dockerfile ← Côté serveur Ap(Gunicorn)
FROM ubuntu:18.04
WORKDIR /dk_tensor_fw/app_tensor
COPY requirements.txt /dk_tensor_fw/app_tensor
RUN apt-get -y update \
&& apt-get -y upgrade \
&& apt-get install -y --no-install-recommends locales curl python3-distutils vim ca-certificates \
&& curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py \
&& python3 get-pip.py \
&& pip install -U pip \
&& localedef -i en_US -c -f UTF-8 -A /usr/share/locale/locale.alias en_US.UTF-8 \
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
&& pip install -r requirements.txt --no-cache-dir
ENV LANG en_US.utf8
CMD ["gunicorn", "webQueApiRunServer:app", "-b", "0.0.0.0:7010"]
requirements.txt
Flask==1.1.0
gunicorn==19.9.0
Keras>=2.2.5
numpy==1.16.4
pandas==0.24.2
pillow>=6.2.0
python-dateutil==2.8.0
pytz==2019.1
PyYAML==5.1.1
requests==2.22.0
scikit-learn==0.21.2
sklearn==0.0
matplotlib==3.1.1
tensorboard>=1.14.0
tensorflow>=1.14.0
mecab-python3==0.996.2
Par analogie avec la source python suivante utilisant un modèle appris par machine, Le corps de l'API Web qui renvoie la réponse Json. Module d'analogie réelle (exeWhatMusic) Lit de l'extérieur: sweat_smile:
webQueApiRunServer.py
import flask
import os
import exeWhatMusic
#numéro de port
TM_PORT_NO = 7010
# initialize our Flask application and pre-trained model
app = flask.Flask(__name__)
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False # <--Évitez les caractères japonais brouillés
@app.route('/recommend/api/what-music/<how_music>', methods=['GET'])
def get_recom_music(how_music):
recoMusicInfos = getRecoMusicMoji(how_music)
return flask.jsonify({'recoMusicInfos': recoMusicInfos})
#Renvoie le nom du morceau recommandé
def getRecoMusicMoji(how_music):
recMusicName, predict_val = exeWhatMusic.check_genre(how_music)
#Création JSON
recoMusicInfoJson = [
{
'id':1,
'recoMusicMoji':recMusicName,
'predict_val':predict_val,
'how_music':how_music
}
]
return recoMusicInfoJson
if __name__ == "__main__":
print(" * Flask starting server...")
app.run(threaded=False, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", TM_PORT_NO)))
Dockerfile ← Côté serveur Web(Nginx)
FROM nginx:latest
RUN rm /etc/nginx/conf.d/default.conf
COPY nginx.conf /etc/nginx/conf.d
nginx.conf
upstream app_tensor_config {
#Si vous spécifiez le nom de service du conteneur, le nom sera résolu
server app_tensor:7010;
}
server {
listen 7020;
root /dk_tensor_fw/app_tensor/;
server_name localhost;
location / {
try_files $uri @flask;
}
location @flask {
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_redirect off;
proxy_pass http://app_tensor_config;
}
# redirect server error pages to the static page /50x.html
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root /usr/share/nginx/html;
}
#Les demandes de fichiers statiques sont acheminées de manière statique ← Cela n'est pas nécessaire car il n'est pas utilisé.
location /static/ {
alias /dk_tensor_fw/app_tensor/satic/;
}
}
Confirmation de l'environnement terminé
Commencez avec la construction et l'arrière-plan
$ docker-compose up -d --build
docker-compose Afficher les informations sur l'image
$ docker-compose images
Container Repository Tag Image Id Size
-----------------------------------------------------------------------
app_tensor dk_tensor_fw_app_tensor latest 3b916ea797e0 2.104 GB
web-nginx dk_tensor_fw_web-nginx latest 175c2596bb8b 126.8 MB
Est-il mal fait? Il semble que la capacité soit assez grande: sueur: </ sup>
Liste des conteneurs
$ docker-compose ps
Name Command State Ports
------------------------------------------------------------------------------------
app_tensor gunicorn webQueApiRunServe ... Up 0.0.0.0:7010->7010/tcp
web-nginx nginx -g daemon off; Up 0.0.0.0:7020->7020/tcp, 80/tcp
Se connecter au conteneur (côté serveur Ap)
$ docker-compose exec app_tensor /bin/bash
root@ba0ce565430c:/dk_tensor_fw/app_tensor#
Je l'ai mis dans un conteneur côté serveur Ap. .. ..
Vérifiez le contenu pour voir si TensorFlow ou Keras est inclus
J'en ai omis car l'affichage du résultat de sortie est long: sueur: </ sup>
root@ba0ce565430c:/dk_tensor_fw/app_tensor# pip3 list
Package Version
---------------------- -----------
absl-py 0.9.0
Flask 1.1.0
gunicorn 19.9.0
Keras 2.3.1
Keras-Applications 1.0.8
Keras-Preprocessing 1.1.2
matplotlib 3.1.1
mecab-python3 0.996.2
numpy 1.16.4
pandas 0.24.2
Pillow 7.1.2
pip 20.1
python-dateutil 2.8.0
pytz 2019.1
PyYAML 5.1.1
requests 2.22.0
requests-oauthlib 1.3.0
rsa 4.0
scikit-learn 0.21.2
six 1.14.0
sklearn 0.0
tensorboard 2.2.1
tensorboard-plugin-wit 1.6.0.post3
tensorflow 2.2.0
tensorflow-estimator 2.2.0
(réduction)
Il semble que TensorFlow, Keras, etc. soient tous inclus. .. ..
Connectez-vous au conteneur côté serveur Web
$ docker-compose exec web-nginx /bin/bash
root@d6971e4dc05c:/#
Je l'ai également mis dans le conteneur côté serveur Web.
Pour le moment, vérifiez si le serveur Web (Nginx) fonctionne.
root@d6971e4dc05c:/# /etc/init.d/nginx status
[ ok ] nginx is running.
Il semble que Nginx fonctionne également. Jusqu'à présent, j'ai confirmé l'environnement d'exécution. Si vous cliquez sur l'API WEB comme indiqué ci-dessous, vous devriez avoir un environnement d'exécution du côté de l'API WEB. .. ..
Web_Exemple d'exécution d'API
http://localhost:7020/recommend/api/what-music/Une chanson qui est triste et souhaite le bonheur de quelqu'un
Exemple d'exécution d'API Web
Il existe divers outils, donc je pense que tout va bien, mais comme GIF Il sera retourné en JSON.
Autres commandes (note)
* Le matériel de référence est tel qu'il est. Veuillez consulter les documents de référence pour plus de détails: bow_tone1: </ sup>
Panne de service
$ docker-compose stop
Début du service
$ docker-compose start
Quand vous voulez nettoyer l'environnement
#Arrêter et supprimer
#Réseau de conteneurs
docker-compose down
Image du réseau de conteneurs
docker-compose down --rmi all
#Volume du réseau de conteneurs
docker-compose down -v
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