はじめに
いつも心は虹色に！ nikkieです。
rettypyにお邪魔してstapyのDockerトーク準備を進めてきました。
9/12に話します：みんなのPython勉強会#38 - connpass
勉強会の概要
Pythonもくもく自習室 #13 @ Rettyオフィス - connpass
週末の昼下がりに、Pythonに関するやりたいことを各自持ち寄り、ゆるゆると「自習」を進めていく会です。
本を読む
PythonやDjangoなどのチュートリアルをすすめる
コミュニティの作業や執筆etc...
他の参加者と情報交換をしたり学んだり
おいしいご飯と共に楽しむ(?)
など、Python使いおよびエンジニアライフのオアシス&知見を身につける「自習室」としてゆるくご活用いただければと思います。
今回はPyCon準備枠が設けられ、皆さま粛々と登壇準備されていました。
主催のshinyorkeさんがまとめてくださいました。
私はトークの題材を転換することにし、以下に取り組みました。
トークの題材の転換
1週間前のトークの構成: DockerでのPythonの環境構築について
イベントレポート | 第31回 Pythonもくもく会 〜Dockerトーク準備〜 #mokupy - nikkie-ftnextの日記
docker runの使い方がメイン- メッセージ: 機械学習の環境とWeb開発の環境、どちらもDockerで省力化して構築できます
この1週間、stapy参加者で環境構築の話を聞きたい人っている？と自問を繰り返した1ところ、
あまりいないのではないかということに気づく。
- 機械学習の環境: そもそも数モジュールならpipで入る。Anacondaで入れている人には魅力がなさそう
- Webの環境: stapy参加者のメインは、エンジニアでないがPythonを始めた or 他の言語もやっているがPythonも始めた方（あくまで私の印象です）
そこで、デプロイの面を語ることで立て直しを測る。
機械学習のモデルを作る
機械学習については入門レベルなので、本を参考に。
『Python機械学習プログラミング』2の3章でscikit-learnであやめの分類器を作るのをなぞりました。
python-machine-learning-book/ch03.ipynb at master · rasbt/python-machine-learning-book · GitHub
iris = datasets.load_iris() # Petal(花びら)のlengthとwidthから品種を分類する X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=0) sc = StandardScaler() sc.fit(X_train) X_train_std = sc.transform(X_train) X_test_std = sc.transform(X_test) ppn = Perceptron(max_iter=40, eta0=0.1, random_state=0, shuffle=True) ppn.fit(X_train_std, y_train)
- scikit-learnとnumpyの他にscipyを入れる必要があった(datasetsのimportで落ちて判明)
- DeprecationWarningへの対応:
from sklearn.model_selection import train_test_split - DeprecationWarningへの対応: Perceptronにはn_iterに代えてmax_iterとtolを使う3
モデルをFlaskでAPIにする
Flaskのアプリケーション側でロードするために、モデルとScalerを掃き出しておきます。4
from sklearn.externals import joblib joblib.dump(ppn, 'ppn_iris.pkl') joblib.dump(sc, 'sc_iris_petal.pkl')
- 作ったモデルはPetal(花びら)のlengthとwidthから品種を分類
受け取ったlengthとwidthはそれぞれStandardScalerで標準化する
- 標準化した値を分類器に与える
- 分類器の返した値をAPIの返り値とする
@app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_ = request.get_json() length = float(input_['length']) width = float(input_['width']) input_std = sc.transform(np.array([[length, width]])) prediction = ppn.predict(input_std) response = jsonify({'prediction': int(prediction[0])}) response.status_code = 200 return response
FlaskアプリケーションをDockerコンテナにする
過去にAzureで動かせたアプリケーションをベースに作成。
（今後デプロイして確認します→9/2 Azure WebAppsでは動かず、復旧及び原因調査中）
参考：chhantyal/flask-docker
FROM python:3.6 RUN apt update && apt install python-dev -y COPY . /home RUN cd /home && pip install -r requirements.txt EXPOSE 5000 WORKDIR /home/app ENTRYPOINT ["gunicorn", "-b", "0.0.0.0:5000", "--access-logfile", "-", "--error-logfile", "-"] CMD ["app:app"]
残り時間はここまでをスライドに移植していました。
成果発表から
PyConが近く非常に濃い時間でした。触ってみたいものをピックアップ
- NuxtUI：きれいに動いていて一目惚れ
- Transcript：PythonをJavascriptに変換。知っているPythonでフロントエンドがどの程度作れるのか触っておきたい
- tsumiki：Jupyterのスライドでセルを横に並べる配置を可能に！GitPitchから乗り換えるまでありますね
終わりに
成果発表の時間が濃くてめちゃくちゃモチベーション上がりました。
Dockerトーク、用語の説明が課題ですが、ご指摘いただいた観点を取り込みつつ、
自分の理解を言葉にして説明してみようと思います。
参加者の皆さま、1日ありがとうございました。お疲れ様でした。
PyConで発表聞きに行くの楽しみです。
