Web_app_fastai.md

Deploy do seu modelo fastai no Heroku (Web App)

Agradecimento

Texto de introdução e tutorial...

• (muito, muito, muito) inspirado do trabalho do Welton Rodrigo Torres Nascimento (até cópias/colas de seus textos porque não fazia sentido modificá-los)
• (muito, muito) inspirado do trabalho do Anurag Goel
• (muito) inspirado do trabalho do Nikhil

Muito obrigado a eles!

Colocar na Internet o seu modelo baseado em fastai

Existem várias formas de colocar na Internet o seu modelo baseado em fastai. A página de informações do curso mostra diversas opções:

• Render
• Google App Engine
• AWS Lambda
• Amazon SageMaker
• AWS BeanStalk
• Microsoft Azure Functions

Com certeza, uma opção que se destaca é o Render.com (tutorial online), que é uma plataforma criada pelo mesmo criador do Crestle mas uma outra opçao é usar gratuitamente o Heroku.

1) Exporte o modelo treinado

Gere o seu modelo normalmente e salve o export.pkl com learn.export().

Coloque que arquivo no google drive ou dropbox (porque é de graça). É necessário gerar um link para o arquivo usando um dos dois serviços abaixo:

• Google Drive: Use este gerador de links.
• Dropbox: Use este gerador de links.

2) Ajuste a aplicação pré-pronta

Faça um fork no github deste repositório base, que contém uma aplicação pré-pronta e customizável.

Edite, no próprio Github, o arquivo app/server.py para incluir:

1. O endereço do export.pkl em export_file_url.
2. Troque o nome das classes geradas pelo seu modelo em classes = ['with_glasses', 'without_glasses'].
3. Lembre-se de usar a opção "Commit directly to the master branch".
4. Edite também o texto que aparece para os usuários da sua aplicação, no arquivo app/views/index.html:
   1. O título (tag <title>)
   2. O cabeçalho (div class='title') e a explicação (tag <p>)
5. E pronto!

3) Deploy no Heroku

Apesar de ser gratuito, o deploy no Heroku exige passos adicionais, que devem ser repetidos manualmente sempre que o código da aplicação for alterado na Github.

Normalmente o deploy no Heroku exige apenas o código da aplicação, mas, no caso dos modelos do fastai, ela é grande demais para o método tradicional e exige o deploy em containers docker. Para isso, é necessário executar os comandos numa máquina com docker instalado.

No entanto, como estamos usando uma máquina do Google Cloud para gerar o modelo, podemos usar o Cloud Shell para fazer o deploy.

3.1) Acesse o console do Google Cloud

Os passos a seguir consideram que você já tem uma conta no gcloud.

1. Acesse o dashboard em https://console.cloud.google.com/home/dashboard.

2. Abra o Cloud Shell no topo da página:

   

3. Ative o modo de otimização. Ele faz com que o Cloud Shell rode numa máquina mais potente e permita o build do container.

   

4. Instale o cliente da heroku:

   curl https://cli-assets.heroku.com/install.sh | sh

   

5. Faça o clone da aplicação modificada e entre no diretório. Note que o seu endereço vai ser diferente do meu.

   git clone https://github.com/piegu/glasses-or-not.git

   

6. Entre na pasta do seu modelo. Note que o nome da sua pasta vai ser diferente do meu.

   cd glasses-or-not

   

7. Faça o login no heroku:

   heroku login

   O cliente heroku vai pedir que você aperte enter e depois apresentar um link para ser aberto na internet. Esse link vai te levar para a página de login. Nessa tela você pode fazer seu cadastro se ainda não tiver. Depois da autenticação bem sucedida, o cliente vai informar que está logado.

   

8. Crie um novo app no Heroku para receber sua aplicação:

   heroku create -a <app-name>

   O nome da aplicação também vai ser o endereço dela na Internet. No exemplo acima, seria nome-da-aplicacao.app.herokuapp.com. Caso você não queira um nome específico, ele vai criar um nome aleatório.

   

9. É necessário informar ao cliente docker como fazer o login no heroku, mas o próprio cliente toma conta disso:

   heroku container:login

   

10. Agora para construir e enviar o container para o heroku. Isso deve levar em torno de 5 minutos. O print abaixo mostra só o começo do texto de saída gerado pelo comando.

    heroku container:push web -a <app-name>

    

    Se a construção e envio forem bem sucedidos, deve gerar uma saída parecida com esta:

    

11. Agora é necessário informar o keroku que faça o deploy propriamente dito do container criado:

    heroku container:release web -a <app-name>

    

12. Acesse seu aplicativo.

    heroku open

    Se isso não abrir a janela do navegador, seu aplicativo já estará disponível em https://<nome_da_aplicação>.herokuapp.com. No nosso exemplo em https://glasses-or-not.herokuapp.com/