?? 作者：韓信子@ShowMeAI
?? 機器學習實戰系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41
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本篇內容 ShowMeAI 將帶大家學習，從頭開始構建機器學習管道，使用 Flask 框架構建 Web 應用程式，并部署到云服務器上的程序，具體包括：

何為機器學習應用部署
基于 PyCaret 開發機器學習全流程
基于 Flask 搭建簡易前端 Web 應用程式
在 Heroku 云上部署機器學習應用

本示例中的應用為保險金額預估，部署好的云端服務頁面如下圖所示，可以點擊 ??這里體驗，

?? 環境&工具

?? PyCaret

??PyCaret 是一個開源的低代碼機器學習庫，用于在生產中訓練和部署機器學習管道/流水線和模型，我們可以通過pip安裝 PyCaret，

# 安裝pycaret
pip install pycaret

?? Flask

??Flask 是一個用于在 Python 中構建 Web 應用程式的輕量化框架，我們本次的應用需要部署成Web端可互動操作使用的形態，會用到這個工具庫，我們同樣可以通過pip安裝它，

# 安裝flask
pip install flask

?? Heroku

?? Heroku 是一個平臺即服務（PaaS），它支持基于托管容器系統部署 Web 應用程式，具有集成的資料服務和強大的生態系統，我們將基于它將應用程式部署到云端，進而大家可以直接通過 URL 在瀏覽器端訪問應用，

?? 部署機器學習服務

在企業的實際生產中，我們經常會把機器學習模型構建成服務形態，這樣協作的開發同事可以通過介面（API）來訪問模型服務，完成預估任務，這被稱為部署機器學習應用程序，

更全一點說，生產中使用機器學習管道有兩種廣泛的方式：

批量預測

將模型或管道存盤在磁盤中，定期運行腳本，加載模型和資料，生成預測并將輸出寫入磁盤，這種情況下，多個預測會并行，它對于時效性要求不高，

在線預測

需要實時預測，大家使用到的很多 app，其實都是輸入資訊，然后在單擊提交按鈕時，實時預估生成預測的，比如你在電商平臺輸入搜索詞，點擊查詢，可以看到模型排序好的結果串列回傳，

本教程中，我們講解的是『在線預測』這種模式，我們將首先使用 PyCaret 在 Python 中構建機器學習管道，然后使用 Flask 構建 Web 應用程式，最后將所有這些部署在 Heroku 云上，

整個機器學習管道（pipeline）如下圖所示：

?? 場景案例&手把手

本案例中用作示例的資料來自保險場景，保險公司希望通過使用人口統計學資訊和基本患者健康風險特征，更準確地預測患者保單費用，以優化其使用的現金流預測的準確性，資料是 PyCaret 自帶的，資料的簡單速覽如下：

下面我們逐步完成機器學習管道構建與云端部署的程序，

?? 第一步：構建機器學習流水線

我們把整個建模程序構建為一個流水線，這里我們使用 PyCaret，幾乎可以自動化地完成這個程序，

# 加載資料
from pycaret.datasets import get_data
data = https://www.cnblogs.com/showmeai/archive/2022/11/19/get_data('insurance')

# 初始化設定
from pycaret.regression import *
s = setup(data, target = 'charges', session_id = 123, normalize = True, polynomial_features = True, trigonometry_features = True, feature_interaction=True, bin_numeric_features= ['age', 'bmi'])

上述的代碼會自動化完成資料轉換，轉換后的資料集有 62 個用于訓練的特征，這些特征由原始資料集的 7 個特征變換而來，以下為對應的特征串列：

使用PyCaret進行建模和評估非常簡單，下面示例代碼中，我們選擇邏輯回歸模型，并進行10折交叉驗證：

# 模型訓練
lr = create_model('lr')

# 繪制訓練模型的殘差 
plot_model(lr, plot='residuals')

上述流程之后，我們可以使用該save_model函式保存整個建模流水線，

# 保存轉換流水線和模型
save_model(lr, model_name='/username/ins/deployment')

這樣我們就快速完成了第 1 步，注意，實際業務場景下，大家會做更精細化的資料清洗、特征工程和模型調優，我們本次的目標是給大家演示從建模到部署的全流程方法，因此這個部分相對簡略，

PyCaret 自動化建模的輸出是一個流水線/pipeline，包含幾個資料轉換步驟（如特征工程、縮放、缺失值插補等）和機器學習模型，流水線保存為pkl格式的檔案，我們在后續構建 Flask 應用程式會使用到它，

?? 第二步：使用 Flask 構建前端應用程式

在完成我們的機器學習流水線和模型之后，我們要開始開發 Web 應用程式，它由兩個部分組成：

前端（基于 HTML 構建網頁端可顯示和互動的內容）
后端（基于 Flask 開發完成接收請求后可以進行預估的程式）

① Web 應用前端

很多 Web 應用程式的前端都是使用 HTML 構建的，我們在本篇內容中不會深入講解前端相關的內容，為了構建一個輸入表單（以接收用戶實時預估時輸入的欄位取值），我們基于一個基本的 HTML 模板完成前端網頁，然后包含一個 CSS 樣式表，

? HTML 代碼實作

以下是我們 Web 應用程式主頁的 HTML 代碼，

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Predict Insurance Bill</title>
  <link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Pacifico' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Arimo' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Hind:300' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans+Condensed:300' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link type="text/css" rel="stylesheet" href="https://www.cnblogs.com/showmeai/archive/2022/11/19/{{ url_for('static', filename='./style.css') }}">
  
</head>

<body>
 <div >
    <h1>Predict Insurance Bill</h1>

     <!-- Form to enter new data for predictions  -->
    <form action="{{ url_for('predict')}}"method="POST">
      <input type="text" name="age" placeholder="Age" required="required" /><br>
        <input type="text" name="sex" placeholder="Sex" required="required" /><br>
        <input type="text" name="bmi" placeholder="BMI" required="required" /><br>
        <input type="text" name="children" placeholder="Children" required="required" /><br>
        <input type="text" name="smoker" placeholder="Smoker" required="required" /><br>
        <input type="text" name="region" placeholder="Region" required="required" /><br>

        <button type="submit" >Predict</button>
    </form>

   <br>
   <br>
  
   
 </div>
 {{pred}}

</body>
</html>