Déployez l'application Flask sur heroku

heroku: PaaS très facile à utiliser

Essayez de déployer Deep Learning App déployé sur AWS EC2 vers précédent sur heroku ..

Puisque EC2 est IaaS, il était nécessaire d'installer et de configurer le middleware, mais avec Heroku de PaaS, la même chose peut être faite en quelques lignes sur le terminal.

Préparation: enregistrez heroku et installez les outils

1. Inscrivez-vous sur la page officielle

2. Installez Outils CLI

mac


$ brew install heroku

ubuntu


$ sudo apt-get install software-properties-common # debian only
$ sudo add-apt-repository "deb https://cli-assets.heroku.com/branches/stable/apt ./"
$ curl -L https://cli-assets.heroku.com/apt/release.key | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install heroku

3. Connectez-vous

$ heroku login

Enter your Heroku credentials:
Email: <your-email>
Password: ********
Logged in as <your-email>

Déployer l'application python

Créer un référentiel local

$ mkdir heroku-app
$ cd heroku-app
$ pyenv virtualenv 3.6.0 heroku_keras_3.6.0
$ pyenv local heroku_keras_3.6.0
$ echo .python-version >> .gitignore
$ git init

Décrivez la bibliothèque dépendante dans requirements.txt

$ pip install tensorflow keras flask h5py
$ pip install gunicorn # web app. server
$ pip freeze > requirements.txt

Spécifiez la version python dans runtime.txt

$ echo python-3.6.0 > runtime.txt

Spécifiez comment démarrer l'application Web dans Procfile

$ echo web: gunicorn app:app --log-file=- > Procfile

Déployer sur heroku

#$ heroku local web

$ heroku create <app-name>
$ heroku buildpacks:set heroku/python

$ git add -A
$ git commit -m "deploy heroku"
$ git push heroku master
$ heroku ps:scale web=1
$ heroku open

Application: https://msrks-numpred.herokuapp.com

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