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使用Heroku部署機器學習API

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範例程式碼

這一個repo以手寫數字辨識為例，拿一個先已經訓練好的模型進行Python Flask API的開發與部署到Heroku。以下簡要說明Heroku雲端部署所需要的設定檔。

Procfile 設定檔

Procfile 這個檔案是要告訴 Heroku 要如何啟動這個 web app，在 Heroku 裡，執行 Python 要使用 Gunicorn 來啟動 web server。所以在 requirements.txt 裡，請記得要輸入 gunicorn。Procfile 檔案，的內容如下。

web gunicorn run:app

Aptfile 設定檔

由於我們的 AI 專案內需要使用 OpenCV 的套件，因此我們需要在Heroku中安裝 OpenCV 相關的套件。因為 Heroku 採 Linux 系統，因此我們要透過 apt 來安裝以下函式庫：

libsm6
libxrender1
libfontconfig1
libice6

部署專案

確認以下事情都完成後就可以部署程式囉！記得我們有跟GitHub連動，當你的專案git push後Heroku就會幫你自動部署了。你可以從Activity內看到部署狀態，也能從右上角 More -> View logs 觀看後台Log訊息。或者你也可以從Deploy內手動部署也行。

• Python Flask API程式撰寫 ✅
• 專案內建立Procfile與Aptfile設定檔 ✅
• Heroku建立專案 ✅
• Heroku與GitHub連動 ✅
• Heroku設定Buildpacks ✅

測試API

• API測試
• API文件

Getting Started

Clone Project

you can create a new project based on heroku-flask-api-example by doing the following:

git clone https://github.com/1010code/heroku-flask-api-example.git
cd heroku-flask-api-example

Installation

When that's done, install the project dependencies.

python install -r requirements.txt

Running the Project

After completing the installation step, you're ready to start the project.

script	Description
start	Serves your app at localhost:5001

python run.py running locally! Your app should now be running on localhost:5001.

Contribute

Report Issues and Improvement Suggestions

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