[PyConAfrica2020] Serving Deep Neural Networks through Django

一言でいうと

深層学習モデルを訓練し、DjangoでWebアプリとしてサーブするWorkshop （keras製モデルをDjango・DRFでサーブ）

発表資料リンク

https://africa.pycon.org/speakers/psalms-kalu#talk

発表資料：https://github.com/psalmskalu/pycon-africa-2020-workshop
YouTube：[TODO: ここにリンクを入れる]

発表者/所属

Psalms Kalu

発表日付

2020/08/05

概要

問題：スマートフォンの価格帯分類 https://www.kaggle.com/iabhishekofficial/mobile-price-classification Tableデータで20カラム、2000行程度

1. 深層学習モデルの構築

上記リポジトリにJupyter Notebookあり

説明変数XはStandardScaler
目的変数yはcategorical→OneHotEncoder

# 4層のMLP（重みの数は目算〜10000→過学習しにくいモデル選択になっている）
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=20, activation="relu"))
model.add(Dense(12, activation="relu"))
model.add(Dense(4, activation="softmax"))

accuracy: 90%超え model.saveで保存

2. 深層学習モデルをDjangoでサーブ

model_serverプロジェクト
pagesアプリケーション

pages/urls.py

admin/
api/
上記以外

スマホの情報を入力する画面フォームを表示するのはpages:indexページフォームはapi:predictへPOSTリクエストを送信する

api:predictはDRFで実装。モデルの予測結果を返す（画面にポップアップが出る）

[以下はオプション]

新規性・差分

Djangoでも機械学習モデルのサーブができることを示すトーク。 Djangoならではのメリット・ノウハウの紹介というよりは、少ないDjangoの例を補強する意図とのこと

モデルのロードを1度だけにする（ビューの中だとリクエストのたびに読み込む０ →apps.pyに書き込む ApiConfig.model （TODO：積ん読）ref: https://docs.djangoproject.com/en/3.0/ref/applications/#how-applications-are-loaded

トークで知って試したいこと

Djangoのコードが荒削りなので、makeoverしたい

.gitignoreがないので、トラックすべきでないファイルのアップロード
DRFを使ったapiはいるのだろうか？（pagesアプリだけで完結させられるのではないか）
apiのビューはtryが巨大すぎる。そもそもエラーは発生しないのでは？
- XXXField(require=True): https://docs.djangoproject.com/en/3.0/ref/forms/fields/#required
- デフォルトがTrue。一部だけFlaseにして実装
- →フォームから呼ばれていればエラーにはならないと思う
- （フォームから呼ばずにエンドポイントを直接呼び出した時、CSRFが機能するのでビュー関数が呼ばれることもないのではないか）
Formではなく、ModelFormを使えば、送信されたデータがDBに残せる
- ビューの中のコードではなく、モデルのメソッドからpredictに渡す形式に変換できそう
フロントエンドは凝っている（待っている間ぐるぐるまわる。JSでポップアップを出すためにエンドポイントが必要だった？）TODO：要コード確認
StandardScalerは学習に使ったもののと同じものが必要と思う
- apps.pyで読み込む

感想

タイトルがややミスリーディングで、モデルをDjangoでサーブするノウハウが聞けると期待に齟齬があった。 Djangoのコードは荒削りで、多々気になる（やってみた系の範疇に留まる印象）。とはいえ、Djangoでの例を示すという意図には納得でき、Django開発者も他のフレームワークを学び直さなくても機械学習モデルをサーブできると背中を押す内容ではある

ftnext / PyConTalkSummary