【保姆级教程】搭建一个机器学习应用

最近在玩streamlit，不但实现一些好玩的应用，还可以直接部署，比如我之前开发的决策树挑西瓜就是使用了streamlit，入门可以参考我的这篇教程。

前文我介绍了用streamlit+bar_chart_race实现条形竞赛图的方法，今天咱们就讲一下如何部署，如何白嫖heroku的服务器。

https://bar-chart-race-app.herokuapp.com/

Heroku

Heroku平台的灵活性极高且支持多种编程语言。若想把程序部署到Heroku上,开发者要使用Git把程序推送到Heroku的Git服务器上。在服务器上,git push命令会自动触发安装、配置和部署程序。

大家可以先在heroku注册一个用户，登录之后完全可以在dashboard部署应用:https://heroku.com

安装Heroku CLI

# Windows
https://devcenter.heroku.com/articles/heroku-cli
# mac
brew tap heroku/brew && brew install heroku
# Ubuntu / Debian apt-get
curl https://cli-assets.heroku.com/install-ubuntu.sh | sh

配置文件

导出项目当前开发环境的包信息

pip freeze > requirements.txt

requirements.txt内容如下

base58==2.1.1
graphviz==0.19
matplotlib==3.5.0
matplotlib-inline==0.1.3
numpy==1.21.4
pandas==1.3.4
plotly==5.4.0
streamlit==1.2.0

项目下新建setup.sh内容如下：

mkdir -p ~/.streamlit/
echo "\
[server]\n\
headless = true\n\
port = $PORT\n\
enableCORS = false\n\
\n\
" > ~/.streamlit/config.toml

项目下新建Procfile（注意，该文件无任何后缀）内容如下：

web: sh setup.sh && streamlit run app.py

创建app

登录heroku

heroku login

新建APP

heroku create bar-chart-race-website

以上两部也可直接在dashboard直接操作：

https://dashboard.heroku.com/apps

https://dashboard.heroku.com/apps/bar-chart-race-app/settings