虽然我很喜欢为自己建立数据科学和编程项目，但我同样乐于与世界上的任何人在线分享它。幸好，我们以使用AWS(Amazon Web Services)，这样我们可以在几分钟内免费将Python Web应用程序部署给全世界。

在本文中，我们将了解如何在免费的EC2实例上将深度学习Web应用程序部署到AWS。本文将使用在Python中使用在RNN示例项目从开发到部署(一)：详解使用RNN撰写专利摘要一文中开发的模型，建立在RNN示例项目从开发到部署(二)：将Keras深度学习模型部署为Web应用程序一文中构建的应用程序上。当然你现在可以不用管它们，只要知道我们的应用程序使用RNN生成新的专利摘要。项目的所有代码都可以在文末的GitHub链接上找到。

AWS EC2

AWS是亚马逊云计算产品系列的总称。我们需要使用Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)，这是一种我们在云中租用虚拟计算机来运行应用程序的服务。AWS EC2有提供免费套餐，因此我们可以在不花费一分钱的情况下进行部署。

首先，请创建一个AWS账户，然后访问https://console.aws.amazon.com/ec2上的EC2控制台。单击Launch Instance按钮，你可以选择Amazon Machine Instance(AMI)，“这是包含启动实例所需的软件配置(操作系统)的模板。”你可以使用你熟悉的任何操作系统(尽管一些不符合免费套餐的条件)，而我使用的是Ubuntu Server 18.04：

AMI类型(Ubuntu 18.04)

点击Select，然后在下一页上选择符合条件的免费套餐t2.micro实例(实例是我们AMI的硬件)。这只有1个CPU和1 GB的RAM，但足以运行我们预训练的RNN应用程序！如果你希望有更多流量或运行cpu密集型应用程序，你可能需要付钱。

安全组

选择所需的实例类型，然后转到选项卡6。在页面顶部配置安全组。安全组过滤进出我们实例的流量，一般来说，谁可以访问我们的虚拟计算机。

你(并且只有你)需要通过ssh访问实例，因此要为SSH添加Source下的“My IP” 规则。我们希望其他人能够在Web浏览器中访问我们的应用程序，因此添加规则允许所有源的进行HTTP访问。最终的安全配置是：

安全组规则

接下来，点击Review and Launch然后点击Launch。然后会显示密钥对的选项。你需要通过ssh访问服务器，因此请确保创建一个新的密钥对，并将私钥保存在你能记住的地方。如果丢失了，你将无法再次访问你的实例！

最后，点击Launch Instances，Amazon将启动完全属于你自己的虚拟机，它物理上位于……我也不知道在哪儿。等待几分钟使实例启动，然后进入到下一步：连接到你的实例。

通过SSH连接到服务器

实例启动并运行后，在EC2 实例仪表板(Services > EC2 > Running Instances)上选择它，然后单击Connect。这将为我们提供连接到实例的确切命令。

从EC2运行实例仪表板连接对话框。

复制示例代码，并将其粘贴到Bash或使用私钥在文件夹中运行的命令提示符中(在启动实例时生成)。如果一切顺利，你将登录到你的实例并查看熟悉的终端命令提示符。

安装要求

这个AMI预装了Python 3.6，因此我们只需要克隆存储库并安装应用程序依赖项。首先，获取存储库：

git clone https://github.com/WillKoehrsen/recurrent-neural-networks.git

然后安装pip，移动到存储库，并安装需求。

sudo apt-get update

sudo apt-get install python3-pip

cd recurrent-neural-networks

pip3 install --user -r requirements.txt

运行和访问Web应用程序

运行应用程序很简单(对于第二个命令，你可能需要sudo)：

cd deployment

python3 run_keras_server.py

你应该在终端中看到以下输出：

这个应用程序实际运行在localhost：80 /，这是在虚拟机上。要让我们可以访问Web应用程序，我们必须使用可在运行的实例仪表板上找到的实例的Public DNS IPv4 。

Public DNS

将地址复制并粘贴到你的浏览器中，你就会看到该应用程序！

Web应用程序的主页。

随意使用RNN应用程序。它正在做的是生成新的专利摘要，其中使用一个用关键词“神经网络”的数千个摘要训练的RNN。你可以输入random生成随机起始序列，或键入你自己的序列。

RNN应用。

现在，世界上任何人都可以通过IPv4访问你的应用程序。如果你想让应用程序在退出实例后仍然运行，请在Screen 会话中运行它。(Screen 是一个方便的程序，它让你可以使用虚拟控制台从单个终端窗口运行终端会话。)

# From within recurrent-neural-networks/deployment

screen -R deploy

python3 run_keras_server.py

我的(如果我没有关闭它或遇到错误)应用程序应该运行在http://54.173.255.177/。因为我使用的是t2.micro实例，所以永久运行这个Web应用程序的成本为零！如果你想要域名，可以从域名注册商(如Hover)中选择一个域名。

下一步

虽然这是快速部署个人项目的一个不错的解决方案，但这不是生产就绪的部署！想要就绪，你需要确保使用适当的安全性(使用HTTPS和认证证书)。您还需要确保应用程序能够处理预期的流量。这用于没有敏感数据的小型项目使用的特定解决方案。

结论

我们真正生活在令人难以置信的时代：使用Flask，我们可以在几分钟内开发一个Python Web应用程序，然后我们可以通过AWS免费部署到全球。我们遵循流程是：开发Web应用程序(最好是Python)，从云提供商那里租用商品硬件，并将web应用程序部署到世界各地。

GitHub：https://github.com/WillKoehrsen/recurrent-neural-networks

相关内容：