基于FastAPI和Kubernetes的机器学习模型部署实战指南-优快云博客

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基于FastAPI和Kubernetes的机器学习模型部署实战指南

machine-learning :earth_americas: machine learning tutorials (mainly in Python3) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mach/machine-learning

本文将详细介绍如何将机器学习模型通过FastAPI封装成服务，并使用Docker和Kubernetes进行容器化部署的全过程。我们将以ethen8181/machine-learning项目中的模型部署实践为例，逐步讲解从模型训练到云端部署的完整流程。

一、项目概述

本项目展示了如何将机器学习模型从开发环境迁移到生产环境的完整流程，主要包含以下关键步骤：

使用LightGBM训练回归模型
通过FastAPI框架构建RESTful API服务
使用Docker容器化封装服务
在Azure Kubernetes集群上部署服务
使用JMeter进行负载测试

这种部署模式在现代机器学习工程实践中非常常见，能够实现模型的弹性扩展和高可用性。

二、模型训练阶段

在模型训练阶段，项目使用了LightGBM框架构建回归模型。关键点包括：

使用Jupyter Notebook完成模型训练和评估
将训练好的模型序列化为文件保存
模型文件将被后续API服务加载使用

对于生产环境部署，建议考虑以下几点优化：

模型版本控制：为每个训练好的模型添加版本号
模型监控：记录模型预测结果的统计分布
特征验证：在API接口中添加输入特征校验

三、FastAPI服务开发

FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架，特别适合构建机器学习API服务。本项目中的API服务具有以下特点：

提供/predict预测端点
接收JSON格式的输入特征
返回包含预测结果的JSON响应

FastAPI相比Flask的优势在于：

自动生成交互式API文档
内置数据验证和序列化
基于Starlette的高性能异步支持

服务开发时需要注意：

添加输入数据验证
实现健康检查端点
考虑添加认证机制
记录详细的请求日志

四、Docker容器化

将服务容器化是部署到Kubernetes的前提。Docker化过程包括：

编写Dockerfile定义构建步骤
构建并测试本地镜像
将镜像推送到镜像仓库

关键Dockerfile指令说明：

FROM python:3.7-slim  # 基础镜像
WORKDIR /app          # 工作目录
COPY . .              # 复制文件
RUN pip install -r requirements.txt  # 安装依赖
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]  # 启动命令

容器化最佳实践：

使用多阶段构建减小镜像体积
合理利用层缓存加速构建
添加非root用户运行服务
设置资源限制

五、Kubernetes部署

Kubernetes提供了强大的容器编排能力。在Azure上的部署流程包括：

创建资源组和AKS集群
配置kubectl连接集群
通过YAML文件定义部署和服务

关键Kubernetes概念：

Deployment：定义应用的副本数和更新策略
Service：提供稳定的访问入口
Pod：运行容器的最小单元

部署YAML文件主要配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: fastapi-deployment
spec:
  replicas: 3  # 副本数
  selector:
    matchLabels:
      app: fastapi
  template:
    spec:
      containers:
      - name: fastapi
        image: your-image:tag
        ports:
        - containerPort: 80