scikit通过datalab或计算引擎在google云平台上学习？答案

【问题标题】：scikit learn on google cloud platform through datalab or compute engine?scikit通过datalab或计算引擎在google云平台上学习？
【发布时间】：2016-07-18 20:38:23
【问题描述】：

我正在 GCP 中运行一个 Django 应用程序。我的想法是从“view.py”中调用一个python脚本来获取一些机器学习算法，然后在页面上显示结果。

但现在我知道在 GAE 上运行像 Scikit-learn 这样的机器学习库是不可能的（阅读 Tim 的回答 here 和 this thread）。

但假设我仍然需要这样做，我相信有两种可能的方法，但我不确定我的猜测是对还是错

1) 由于 Google-Datalab 提供了类似 anaconda 的整个发行版，如果我们有任何可以从 Django 应用程序中的 python 文件调用的 datalab api，我能实现我的目标吗？

2) 如果我可以在 GCP 上在任何计算引擎上安装 scikit-learn 库 并以某种方式向它发送运行我的代码的请求，然后返回输出到 Django 应用程序中的 python 文件？

总的来说，我对客户端-服务器和云计算非常陌生，因此请提供示例（如果可能）以获取任何建议/指针以寻求帮助。

问候，

【问题讨论】：

标签： django google-app-engine scikit-learn google-compute-engine google-cloud-datalab

【解决方案1】：

我相信您想要的是使用 App Engine Flex environment 而不是标准的 App Engine 环境。

App Engine Flex 使用计算引擎虚拟机来运行您的代码，因此它没有标准 App Engine 所具有的库限制。

具体来说，您需要添加'requirements.txt' file 来指定您要安装的scikit-learn 版本，然后添加'vm: true' clause to your app.yaml file。

【讨论】：

【解决方案2】：

现在 ML Engine 支持 sklearn。

因此，现在的另一种选择是在 Cloud ML Engine 上使用在线预测，并将您的 scikit-learn 模型部署为网络服务。

这是一个使用完全托管的 scikit-learn 训练、在线预测和超参数调整的完整示例：

https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst/blob/master/blogs/sklearn/babyweight_skl.ipynb

【讨论】：