ぼくはRubyエンジニアなのでWEBを書くときはRailsをよく使ってます。最近はPythonで機械学習にハマっているのですが、画面側の実装が必要なとき慣れているRailsを使ってます。
ですが、Pythonをコマンド経由で実行したりしているので、ちょっとWEB側と機械学習側のインタフェースがイケてなさすぎるので、ちょっとしたアプリケーションだったらPythonだけで実装しちゃいたいなーと思い、Python版のSinatraみたいなフレームワークのFlaskを使って、さくっとHerokuで機械学習にチャレンジしてみます。
ローカルでFlaskを動かしてみる
Flaskをインストールします。
$ pip install flask
main.rb
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return 'Hello Wolrd'
app.run()
$ python main.py
http://localhost:5000/にアクセスするとHello Worldが表示されます。簡単ですね！
Herokuへデプロイ
Heroku上にアプリケーションを作ります。
$ heroku create heroku-machine-learning $ git remote add heroku https://git.heroku.com/heroku-machine-learning.git $ g push heroku master
デプロイがはじまり、ちゃんとrequirements.txtに書いたライブラリをpipでインストールしてくれる模様。
機械学習で使用するライブラリmatplotlibとかscipyとかはインストールにめちゃめちゃ時間かかるし、pushする度にインストールするから途方も無く時間がかかる。
そもそもHeroku上ではscipyをそのまま入れることが出来ないらしい。
remote: ! Hello! It looks like you're trying to use scipy on Heroku. remote: ! Unfortunately, at this time, we do not directly support this library. remote: ! There is, however, a buildpack available that makes it possible to use it on Heroku. remote: ! You can learn more here: https://devcenter.heroku.com/articles/python-c-deps remote: ! Sorry for the inconvenience. -- Much Love, Heroku. remote: remote: ! Push rejected, failed to compile Python app remote: remote: Verifying deploy... remote: remote: ! Push rejected to heroku-machine-learning.
なのでconda-buildpackというものを使います。これはHeroku上にコンパイル済みのバイナリをインストールするためのものらしい。conda-requirements.txtの方にcondaを使ってインストールしたいライブラリを記述します。
参考: http://qiita.com/icoxfog417/items/1343395a7c42da9426b7
herokuにbuildpackの設定をして、再度デプロイにチャレンジ。
$ heroku config:add BUILDPACK_URL=https://github.com/kennethreitz/conda-buildpack.git $ git push heroku master
Flaskはconda-buildpackに未対応っぽい。
remote: -----> Installing dependencies using Conda remote: Fetching package metadata: .... remote: Solving package specifications: . remote: Error: Package missing in current linux-64 channels: remote: - flask ==0.11
flaskについては普通のreqirements.txtに移動しておく。デプロイに再挑戦。
herokuの制限であるスラッグサイズ300Mをこえてしまったらしい。
remote: -----> Compressing... remote: ! Compiled slug size: 305.6M is too large (max is 300M). remote: ! See: http://devcenter.heroku.com/articles/slug-size remote: remote: ! Push failedVerifying deploy.... remote: remote: ! Push rejected to heroku-machine-learning. remote:
conda-requiments.txtにnomklという記述を加えれば容量をおさえて版のライブラリがインストールされるみたい。再度デプロイしたら成功！
最終的にファイルはこんな感じになった。
main.py
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
# import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model, datasets
import numpy as np
from sklearn import linear_model, datasets
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # フィーチャーを2つに絞る
Y = iris.target
# 学習させる
logreg = linear_model.LogisticRegression(C=1e5)
logreg.fit(X, Y)
result = logreg.predict([6.5, 3])
app.run()
conda-requirements.txt
nomkl click==6.6 cycler==0.10.0 itsdangerous==0.24 Jinja2==2.8 MarkupSafe==0.23 numpy==1.11.0 pyparsing==2.1.4 python-dateutil==2.5.3 pytz==2016.4 scipy==0.17.1 scikit-learn==0.17.1 six==1.10.0
requirements.txt
Flask==0.11 Werkzeug==0.11.10 gunicorn==19.6.0
Procfile
web: gunicorn main:app --timeout 1200
ログを見たところRequest Timeout。手軽にWEBにのせたかったからHerokuとFlaskを選択したのにこれじゃあダメそうだ。
