第6回は、LSTMを用いた時系列処理を取り扱う。
また、総合演習に向けて、Flaskを用いたPythonサーバーの構築と機械学習アプリの基礎についても説明する。
ここでは、Google ColabをPythonサーバーにする方法について説明する。
ngrokは、ローカルマシン上で稼働しているサーバーをインターネットを経由して外部に公開するためのトンネルサービス。
これを使うことで、Google Colab上で稼働しているFlaskサーバーを外部に公開してアクセス可能になる。
まず、以下の手順でngrokにサインアップする。
次に、Google Colabに入り、以下のコマンドを入力してngrokをインストールする。
!wget https://bin.equinox.io/c/bNyj1mQVY4c/ngrok-v3-stable-linux-amd64.tgz !tar xvzf ngrok-v3-stable-linux-amd64.tgz
!./ngrok config add-authtoken [Your Authtoken]
次にFlaskのサーバー用プログラムとコンテンツを準備する。 フォルダtemplatesを作成する。
# /server.py
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return render_template( "index.html" )
if __name__ == '__main__':
app.run(port=6006,debug=True)<!doctype html>
<html>
<body>
<h1>Flask Server!</h1>
<p>This is test.</p>
</body>
</html>これが準備できたら、ngrokを起動してURLを取得し、サーバーを起動する。
get_ipython().system_raw('./ngrok http 6006 &')
!curl -s http://localhost:4040/api/tunnels | python3 -c "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['tunnels'][0]['public_url'])"!python server.py
このプロセスはずっと起動しっぱなしになる。