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Pythonでマイクロサービス(概要編)

1 はじめに 最近、Lightweight Language(LL)を利用したマイクロサービス(いわゆるREST API)の開発について調べる機会がありました。 LLといってもRuby,Go,Python等々いろいろな言語がありますが、機械学習やIoTの界隈でPythonを利用している知り合いが多かったため、今回はPythonを利用してマイクロサービスを実装する方法について備忘録として残したいと思います。 なお、Pythonは今回が初め […]

Python初心者が1日でREST APIを実装してみた

Nagoya.Swift+ 5月度勉強会へ参加させていただきました。 自分がやったことのまとめです。 経緯 普段Swiftを書いていますが、機械学習などに興味がわき、とりあえずPythonのシンタックスから慣れようと思い、他言語で実装経験のあるREST APIを実装してみました。 実装 @Morinikki様のPythonでREST APIをサクっと実装 を参考にさせていただき、GETを実装。 エンドポイントの作り方がわかったので、同様 […]

FlaskとPostgreSQLでウェブアプリを作ってHerokuで無料で運用する

概要 去年はRuby on Railsを使って開発をしていたが、最近Pythonを使う機会が増えてきたので、今年はPythonの軽量WebフレームワークFlaskを使ってWebサービスを開発する流れをまとめた。 作ったサービスをHerokuで運用するところまでやった。 前提 Pythonの基本的な使い方を理解している人 Webサービスを作ったことがある人 作るもの シンプルなメモ。本文はMarkdown記法に対応させる。 使うもの Py […]

FJCTアルバイト ~タスク振り返り感動的ダイジェスト~

この記事は 富士通クラウドテクノロジーズ Advent Calendar 2017 6日目の記事です。 5日目は @kentac55 さんの「Windows10 ProからNested Hyper-Vで遊んでみる(コンテナ付)」という記事でした。僕も遊んでみたくなりました…! 自己紹介 富士通クラウドテクノロジーズ(FJCT)のエンジニアアルバイトしてます。まっきー @makky_tw です。東京電機大学の実空間コンピューテ […]

Amazon SageMakerを使った学習済みモデルの流用 〜 ここどこサーチのデプロイまで

以前、AWS Machine Learning(以下、AWS ML)を使ってみたことがある。そこに新たなサービスが加わったということで、何がどんな風に変わって使いやすくなったのか、とかを知りたく、早速触ってみることにした。 AWSブログを辿る形ですすめるが、かなり行間を端折って記載されているので、そこを埋めつつ、デモまでデプロイした流れを記す。SageMakerについては何も予備知識ないところからスタート! デモ 今回後半で試したやった […]

herokuにFlaskアプリをデプロイする

heroku: すごく簡単に使えるPaaS 以前にAWSのEC2にデプロイしたDeep Learning アプリを herokuにデプロイしてみる。 EC2はIaaSのため、ミドルウェアのインストールや設定など色々と必要だったが、PaaSのHerokuなら同じことがterminalに数行でできちゃう。 準備:herokuの登録とツールのインストール 1.公式ページで登録する 2.CLIツールをインストール mac $ brew inst […]

docker+nginx+uwsgi+Flask+scikit-learnで機械学習予測用のWebAPIつくるまで(環境設定編)

動機 自分は普段業務アプリケーション開発をやっているので、サーバー構築の知識を付けたかった。 Dockerの使い方を知る 機械学習予測用のサーバー構成を考えてみたかった。 要件 機械学習の予測結果をWebAPI形式で返したい Python、scikit-learn、tensorflowなどをそのまま使いたい 機械学習の予測はCPUコストが高いので、複数のアプリケーションサーバで分散させたい 構成 だいたい↓こんな感じの構成をDocker […]

Python(Flask)で作った画像認識アプリのHerokuデプロイはOpenCVインストールにheroku.ymlを使おう

症状 画像認識アプリをFlaskでつくった。 一見Herokuデプロイはうまくいったかに見える。 しかし以下の画面。 ログを確認。 app[web.1]: File "/app/.heroku/python/lib/python3.6/site-packages/cv2/__init__.py", line 4, in <module> app[web.1]: from .cv2 import * app[web.1]: I […]

Tensorflowのmnistのチュートリアルで学習させたモデルにcanvasに書いた手書き数字を判別させるデモ作った

タイトルで言い切った感あるのですが、 たまたまDeepLearningネタで人前で発表をしなくてはいけなくなり、 なにか簡単なデモを交えつつ説明できればいいなーと 手軽に手元で動かせて実際に予測までできるようなサンプルないかと あれこれ探したのですが意外と見つからなかったので作ってみました。 やっていることは、TensorFlowのMNISTのチュートリアルをそのまま使い、学習させたモデルを保存しておいて、 canvasで描画した数字の […]

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