基于gunicorn+flask+docker模型高并发部署

基于Gunicorn、Flask和Docker的模型高并发部署是一种常见且高效的方式，适用于需要处理大量并发请求的中大型应用。以下是一个详细的步骤指南，介绍如何实现这一部署方案：

一、环境设置

1：安装必要的软件和库：

• 确保系统上已安装Python。
• 安装Flask框架：pip install Flask 。
• 安装Gunicorn：pip install gunicorn 。

2：创建Flask应用：

• 在项目目录中创建一个名为app.py 的文件，并编写基本的Flask应用代码。

   from flask import Flask, request, jsonify

   app = Flask(__name__)

   @app.route ('/预测', methods=['POST'])
   def predict():
       data = request.get _json()
       # 这里进行模型预测逻辑
       result = model.predict (data)
       return jsonify(result)

   if __name__ == '__main__':
       app.run (debug=True)

二、编写Dockerfile

1：编写Dockerfile：

• 创建一个Dockerfile文件，在其中定义基础镜像（如alpine, centos或ubuntu），并安装所需的软件包。

   FROM alpine:latest

   # 安装Python和Flask
   RUN apk add --更新 python3 python3-pip
   RUN pip3 install Flask

   # 将应用代码复制到容器内
  COPY . /app

   # 暴露端口
   EXPOSE 5000

   # 启动应用
   CMD ["python3", "app.py "]

三、构建Docker镜像

1：构建Docker镜像：

• 使用命令构建镜像：docker build -t my-flask-app . 。
• 构建完成后，可以使用docker images查看已有的镜像。

四、运行容器

1：运行容器：

• 使用以下命令启动容器：docker run -d -p 5000:5