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Tutorial: Bereitstellen eines vortrainierten Bildklassifizierungsmodells für Azure Functions mit PyTorch

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python, PyTorch und Azure Functions verwenden, um ein vortrainiertes Modell für die Klassifizierung eines Bilds auf der Grundlage des Bildinhalts zu laden. Da Sie alle Aufgaben lokal ausführen und keine Azure-Ressourcen in der Cloud erstellen, fallen für das Durcharbeiten dieses Tutorials keine Kosten an.

  • Initialisieren einer lokalen Umgebung zum Entwickeln von Azure Functions in Python
  • Importieren eines vortrainierten PyTorch-Machine Learning-Modells in eine Funktions-App
  • Erstellen einer serverlosen HTTP-API, um ein Bild als eine von 1.000 ImageNet-Klassen zu klassifizieren
  • Verwenden der API aus einer Web-App

Voraussetzungen

Prüfen der Voraussetzungen

  1. Führen Sie in einem Terminal oder Befehlsfenster func --version aus, um zu überprüfen, ob mindestens Version 2.7.1846 der Azure Functions Core Tools verwendet wird.
  2. Führen Sie python --version (Linux/Mac OS) oder py --version (Windows) aus, um zu überprüfen, ob Python-Version 3.7.x verwendet wird.

Klonen des Tutorial-Repositorys

  1. Klonen Sie in einem Terminal oder Befehlsfenster mit Git das folgende Repository:

    git clone https://github.com/Azure-Samples/functions-python-pytorch-tutorial.git

  2. Navigieren Sie in den Ordner, und überprüfen Sie dessen Inhalt.

    cd functions-python-pytorch-tutorial
    • start: Dies ist der Arbeitsordner für das Tutorial.
    • end: Dies ist das Endergebnis und die vollständige Implementierung zu Referenzzwecken.
    • resources: Enthält das Machine Learning-Modell und Hilfsbibliotheken.
    • frontend: Eine Website, über die die Funktions-App aufgerufen wird.

Erstellen und Aktivieren einer virtuellen Python-Umgebung

Navigieren Sie zum Ordner start, und führen Sie die folgenden Befehle aus, um eine virtuelle Umgebung mit dem Namen .venv zu erstellen und zu aktivieren.

cd start
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Führen Sie den folgenden Befehl aus, wenn über Python das venv-Paket auf Ihrer Linux-Distribution nicht installiert wurde:

sudo apt-get install python3-venv

Sie führen alle nachfolgenden Befehle in dieser aktivierten virtuellen Umgebung aus. (Führen Sie deactivate aus, um die virtuelle Umgebung zu beenden.)

Erstellen eines lokalen Funktionsprojekts

In Azure Functions handelt es sich bei einem Funktionsprojekt um einen Container für eine oder mehrere individuelle Funktionen, die jeweils auf einen bestimmten Trigger reagieren. Für alle Funktionen eines Projekts werden die gleichen lokalen Konfigurationen und Hostkonfigurationen gemeinsam genutzt. In diesem Abschnitt erstellen Sie ein Funktionsprojekt mit einer Bausteinfunktion mit dem Namen classify, über die ein HTTP-Endpunkt bereitgestellt wird. In einem späteren Abschnitt fügen Sie spezifischeren Code hinzu.

  1. Verwenden Sie im Ordner start die Azure Functions Core Tools, um eine Python-Funktions-App zu initialisieren:

    func init --worker-runtime python

    Nach der Initialisierung enthält der Ordner start verschiedene Dateien für das Projekt, z. B. die Konfigurationsdateien local.settings.json und host.json. Da local.settings.json aus Azure heruntergeladene Geheimnisse enthalten kann, wird die Datei in der GITIGNORE-Datei standardmäßig aus der Quellcodeverwaltung ausgeschlossen.

    Tipp

    Da ein Funktionsprojekt an eine bestimmte Runtime gebunden ist, müssen alle Funktionen des Projekts in derselben Sprache geschrieben werden.

  2. Fügen Sie dem Projekt eine Funktion hinzu, indem Sie den unten angegebenen Befehl verwenden. Hierbei ist das --name-Argument der eindeutige Name Ihrer Funktion, und mit dem --template-Argument wird der Trigger der Funktion angegeben. Mit func new wird ein Unterordner passend zum Funktionsnamen erstellt. Er enthält eine geeignete Codedatei für die gewählte Sprache des Projekts und eine Konfigurationsdatei mit dem Namen function.json.

    func new --name classify --template "HTTP trigger"

    Mit diesem Befehl wird ein Ordner erstellt, der mit dem Namen der Funktion classify übereinstimmt. In diesem Ordner befinden sich zwei Dateien: __init__.py enthält den Funktionscode, und function.json enthält eine Beschreibung des Triggers der Funktion sowie der zugehörigen Eingabe- und Ausgabebindungen. Ausführliche Informationen zum Inhalt dieser Dateien finden Sie im Python-Entwicklerhandbuch unter Programmiermodell.

Lokales Ausführen der Funktion

  1. Starten Sie die Funktion, indem Sie den lokalen Azure Functions-Runtimehost im Ordner start starten:

    func start

  2. Navigieren Sie zur URL http://localhost:7071/api/classify?name=Azure, nachdem in der Ausgabe der classify-Endpunkt angezeigt wird. Die Nachricht „Hello Azure!“ sollte in der Ausgabe angezeigt werden.

  3. Verwenden Sie STRG-C, um den Host zu beenden.

Importieren des PyTorch-Modells und Hinzufügen von Hilfscode

Um die Funktion classify für die Klassifizierung eines Bilds auf der Grundlage des Bildinhalts anzupassen, wird ein vortrainiertes ResNet-Modell verwendet. Das vortrainierte Modell stammt von PyTorch und klassifiziert ein Bild als eine von 1.000 ImageNet-Klassen. Anschließend fügen Sie dem Projekt dann Hilfscode und Abhängigkeiten hinzu.

  1. Führen Sie im Ordner start den folgenden Befehl aus, um den Vorhersagecode und die Bezeichnungen in den Ordner classify zu kopieren:

    cp ../resources/predict.py classify
cp ../resources/labels.txt classify

  2. Vergewissern Sie sich, dass der Ordner classify Dateien mit dem Namen predict.py und labels.txt enthält. Falls nicht, sollten Sie überprüfen, ob Sie den Befehl im Ordner start ausgeführt haben.

  3. Öffnen Sie start/requirements.txt in einem Text-Editor, und fügen Sie die Abhängigkeiten hinzu, die für den Hilfscode benötigt werden. Diese sollten wie folgt aussehen:

    azure-functions
requests
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
torch==1.13.0+cpu
torchvision==0.14.0+cpu

    Tipp

    Die Versionen von „torch“ und „torchvision“ müssen mit den Werten übereinstimmen, die in der Versionstabelle des vision-Repositorys für PyTorch aufgeführt sind.

  4. Speichern Sie requirements.txt, und führen Sie anschließend im Ordner start den folgenden Befehl aus, um die Abhängigkeiten zu installieren:

    pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

Die Installation kann einige Minuten dauern. Während dieses Vorgangs können Sie mit dem Ändern der Funktion im nächsten Abschnitt fortfahren.

Tipp

Unter Windows tritt unter Umständen ein Fehler der folgenden Art auf: „Pakete konnten nicht installiert werden. EnvironmentError: [Errno 2] Datei oder Verzeichnis nicht vorhanden:“. Anschließend folgt ein langer Pfadname zu einer Datei, z. B. sharded_mutable_dense_hashtable.cpython-37.pyc. Dieser Fehler tritt normalerweise auf, weil der Ordnerpfad eine zu große Tiefe hat. Legen Sie den Registrierungsschlüssel HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem@LongPathsEnabled in diesem Fall auf 1 fest, um lange Pfade zu aktivieren. Alternativ können Sie überprüfen, wo Ihr Python-Interpreter installiert ist. Falls dieser Speicherort über einen langen Pfad verfügt, sollten Sie versuchen, dafür eine erneute Installation in einem Ordner mit einem kürzeren Pfad durchzuführen.

Aktualisieren der Funktion zum Durchführen von Vorhersagen

  1. Öffnen Sie classify/__init__.py in einem Text-Editor, und fügen Sie nach den vorhandenen import-Anweisungen die folgenden Zeilen hinzu, um die JSON-Standardbibliothek und die predict-Hilfsmethoden zu importieren:

    import logging
import azure.functions as func
import json

# Import helper script
from .predict import predict_image_from_url

  2. Ersetzen Sie den gesamten Inhalt der Funktion main durch den folgenden Code:

    def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    image_url = req.params.get('img')
    logging.info('Image URL received: ' + image_url)

    results = predict_image_from_url(image_url)

    headers = {
        "Content-type": "application/json",
        "Access-Control-Allow-Origin": "*"
    }

    return func.HttpResponse(json.dumps(results), headers = headers)

    Mit dieser Funktion wird eine Bild-URL in einem Abfragezeichenfolgen-Parameter mit dem Namen img empfangen. Anschließend wird predict_image_from_url aus der Hilfsbibliothek aufgerufen, um das Bild herunterzuladen und mit dem PyTorch-Modell zu klassifizieren. Die Funktion gibt dann eine HTTP-Antwort mit den Ergebnissen zurück.

    Wichtig

    Da dieser HTTP-Endpunkt von einer Webseite aufgerufen wird, die in einer anderen Domäne gehostet wird, enthält die Antwort einen Access-Control-Allow-Origin-Header, um die CORS-Anforderungen (Cross-Origin Resource Sharing, Ressourcenfreigabe zwischen verschiedenen Ursprüngen) des Browsers zu erfüllen.

    Ändern Sie in einer Produktionsanwendung * in den spezifischen Ursprung der Webseite, um die Sicherheit zu erhöhen.

  3. Speichern Sie Ihre Änderungen. Wenn die Installation der Abhängigkeiten abgeschlossen ist, können Sie den lokalen Funktionshost mit func start wieder starten. Achten Sie darauf, dass Sie den Host im Ordner start ausführen, während die virtuelle Umgebung aktiviert ist. Andernfalls wird der Host zwar gestartet, aber beim Aufrufen der Funktion treten Fehler auf.

    func start

  4. Öffnen Sie in einem Browser die folgende URL, um die Funktion mit der URL eines Bilds aufzurufen, das einen Berner Sennenhund zeigt. Vergewissern Sie sich, dass das Bild vom zurückgegebenen JSON-Code als Bild eines Berner Sennenhunds klassifiziert wird.

    http://localhost:7071/api/classify?img=https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/functions-python-pytorch-tutorial/master/resources/assets/Bernese-Mountain-Dog-Temperament-long.jpg

  5. Behalten Sie die Ausführung des Hosts bei, da Sie ihn im nächsten Schritt benötigen.

Ausführen des lokalen Front-Ends der Web-App zum Testen der Funktion

Der Ordner frontend des Repositorys enthält eine einfache App, mit der das Aufrufen des Funktionsendpunkts aus einer anderen Web-App getestet werden kann.

  1. Öffnen Sie ein neues Terminal bzw. eine Eingabeaufforderung, und aktivieren Sie die virtuelle Umgebung (wie weiter oben unter Erstellen und Aktivieren einer virtuellen Python-Umgebung beschrieben).

  2. Navigieren Sie zum Ordner frontend des Repositorys.

  3. Starten Sie einen HTTP-Server mit Python:

    python -m http.server

  4. Navigieren Sie in einem Browser zu localhost:8000, und geben Sie dann eine der folgenden Foto-URLs in das Textfeld ein, oder verwenden Sie die URL eines beliebigen Bilds, das öffentlich zugänglich ist.

    • https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/functions-python-pytorch-tutorial/master/resources/assets/Bernese-Mountain-Dog-Temperament-long.jpg
    • https://github.com/Azure-Samples/functions-python-pytorch-tutorial/blob/master/resources/assets/bald-eagle.jpg?raw=true
    • https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/functions-python-pytorch-tutorial/master/resources/assets/penguin.jpg

  5. Wählen Sie Senden aus, um den Funktionsendpunkt zum Klassifizieren des Bilds aufzurufen.

    Screenshot: Abgeschlossenes Projekt

    Wenn im Browser beim Senden der Bild-URL ein Fehler gemeldet wird, sollten Sie das Terminal überprüfen, in dem Sie die Funktions-App ausführen. Falls ein Fehler der Art „Kein Modul gefunden: 'PIL'“ angezeigt wird, haben Sie die Funktions-App ggf. im Ordner start gestartet, ohne zuerst die zuvor erstellte virtuelle Umgebung zu aktivieren. Falls weiterhin Fehler angezeigt werden, sollten Sie pip install -r requirements.txt bei aktivierter virtueller Umgebung erneut ausführen und auf Fehler achten.

Bereinigen von Ressourcen

Da dieses Tutorial vollständig lokal auf Ihrem Computer ausgeführt wird, müssen keine Azure-Ressourcen oder Dienste bereinigt werden.

Nächste Schritte

In diesem Tutorial wurde beschrieben, wie Sie einen HTTP-API-Endpunkt mit Azure Functions erstellen und anpassen, um mit einem PyTorch-Modell Bilder zu klassifizieren. Es wurde auch beschrieben, wie Sie die API aus einer Web-App aufrufen. Sie können die Verfahren dieses Tutorials verwenden, um APIs mit beliebiger Komplexität zu erstellen, während Sie das von Azure Functions bereitgestellte serverlose Computemodell nutzen.

Weitere Informationen:

Bereitstellen der Funktion für Azure Functions über den Azure CLI-Leitfaden