概述
基于flask和docker技术的机器学习模型上线实现（一）
之前一直想写博客，一是看到博客上很多好的文章，给我很多可资之用，因此萌生进行技术传播的想法，二是也是对自己的学习做总结，督促自己学习进展。是为前言。
自己做的课题是基于重症监护室（ICU）数据的病人死亡率预测，简而言之，是对ICU数据做分析处理，搭建机器学习模型，预测病人在住院期间死亡的概率，从而为医生决策做支持。在完成MATLAB 模型搭建工作之后，根据项目需要，需要对模型进行上线，以便可以进行Web展示。
这里涉及技术路线选择问题。选择主要基于两点考虑：（1）方便调用机器学习模型，搭建过程简单，不必过分受限于复杂的技术；（2）搭建好的模型便于部署和扩展。基于上述考虑，我选择了两种技术：flask和docker。（1）flask技术是基于Python的微服务器框架，可以方便实现 restful api调用。同时，Python有很多机器学习开源社区，提供很多学习资源，常见的工具有scikit-learn，方便后续机器学习模型搭建；（2）docker是基于容器的虚拟化技术，可以方便部署运行环境，避免不同平台（PC，笔记本等）配置差异带来的运行问题。只需要简单的从docker hub上pull或者push就可以实现运行环境的上传或者部署。
本博客分为三部分：1）docker，virtual machine环境搭建；2）基于flask和docker容器技术的微服务器搭建；3）机器学习模型上线实现；
下面简单介绍docker，virtual machine环境搭建。本电脑为win7 professional系统，在window环境下搭建系统，推荐使用docker toolbox，提供了安装工具箱，网上有一个比较好的教程：安装教程。
安装好之后，电脑桌面上出现：
Docker Quickstart Terminal
Oracle VM VirtualBox
Kitematic (Alpha)
其中，目录
C:UsersLiuJiankang.dockermachinemachinesdefault
存放disk文件，将dockerfile或者docker-compose文件放置这个路径下，可以方便执行该文件从docker hub 上pull镜像，从而显现环境搭建过程。
环境搭建好之后，下面简要对上述三个软件进行介绍。先从Docker Quickstart Terminal 开始。
一、Docker Quickstart Terminal
Docker Quickstart Terminal提供了虚拟linux执行环境，可以执行常见的Linux指令，例如，当定位到dockerfile或者docker-compose文件位置时（本机），需要指令有：
cd
cd Users
cd ~
cd .dockermachinemachinesdefaultdocker psdocker exec
-it bc2a50a92b21
/bin/bash 
点击标注的位置-》编辑即可出现相关操作。
二 、 Oracle VM VirtualBox
下面介绍Oracle VM VirtualBox，Oracle VM VirtualBox执行默认操作就可以了，一般不需要变动。
三 、 Kitematic (Alpha)
在初始运行时，需要注册docker hub账户，当然，也可以skip。注册账户后，可以对镜像的自我管理，上传自己的镜像。
下面是Kitematic (Alpha)功能介绍，如图：
1：镜像，现在下载的镜像。
2：点击该按钮，可以根据需要下载库中的镜像，例如，1中的镜像可以通过搜索scikit-learn找到，安装非常简单。
3：对镜像进行操作，例如stop ,restart等，在1中，点击×号可以移除镜像。
4：日志，可以监测相应容器运行是否正常，根据日志检查错误。
5：volume挂载，点击可以找到本机目录下文件位置，通过该位置添加文件，可以挂载代码或者数据，并且可以做到热启动，相关的改变可以实时反映在容器上。
6：Docker CLI，负责指令执行，功能和Docker Quickstart Terminal 几乎相同。
总结：
本篇博客总结了安装过程，对三个软件即Docker Quickstart Terminal， Oracle VM VirtualBox，Kitematic (Alpha)进行了简要介绍，为下文安装镜像打好基础。
参考资料：
Docker学习系列（一）：windows下安装docker
最后
以上就是大方美女为你收集整理的基于flask和docker技术的机器学习模型上线实现的全部内容，希望文章能够帮你解决基于flask和docker技术的机器学习模型上线实现所遇到的程序开发问题。
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