flask框架添加异步任务处理模型任务

• 在进行模型部署的时候, 由于后台业务和模型预测过程中, 模型进行批量预测的时候属于耗时任务, 所以在这个时候需要进行异步操作, 当预测完成之后后台在写一个定时任务, 去预测完成的地方获取结果. 这个部分的逻辑代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/7/20 下午5:19
# @Author : junzai
# @File : test_cpv_predict.py
# @Software: PyCharm

import json
from celery import Celery
from flask import Flask, jsonify, request
from celery.result import AsyncResult
from rule_ner import *
from cpv_predict import main, load_cls_model, load_entity_model_config, load_entity_model

from conf import save_path, conf_path, cls_pred_model_path, cpv_result_path, oss_up_path, save_dir, data_dir

flask_app = Flask(__name__)
flask_app.config.update(
   CELERY_BROKER_URL='redis://127.0.0.1:6379/0',
   CELERY_RESULT_BACKEND='redis://127.0.0.1:6379/0'

)

celery = Celery(flask_app.name, broker=flask_app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'],
               backend=flask_app.config['CELERY_BROKER_URL'])

redis_uuid_list = []

# 类目预测模型加载
cls_model = load_cls_model(cls_pred_model_path)

# 实体识别模型加载
label_vocab, tokenizer, trans_func, batchify_fn = load_entity_model_config(data_dir)
rank, entity_model = load_entity_model(label_vocab, save_dir)

# 加载规则词典
r_ner = Rule_NER('./userdict/bcat_3', sep='\002')


@celery.task()
def cpv_server(task_id, oss_download_path):
   print("cpv开始使用模型进行预测")
   json_data = main(task_id, oss_download_path, cls_model, label_vocab, trans_func, batchify_fn, rank, entity_model,
                    r_ner)
   print("cpv处理完成返回结果")
   return json_data

@celery.task()
def cpv_server(task_id, oss_download_path):
   print("cpv开始使用模型进行预测")
   time.sleep(10) # 模型耗时任务
   print("cpv处理完成返回结果")
   return '处理结果'

@flask_app.route('/ner', methods=['POST'])
def ner():
   task_id = request.form['task_id']
   oss_download_path = request.form['oss_download_path']
   print("准备执行耗时任务===")
   task = cpv_server.delay(task_id, oss_download_path)
   print('准备返回耗时任务结果')
   print(str(task))
   redis_uuid_list.append(str(task))
   return 'success'


@flask_app.route('/result')
def cpv_result():
   result = {}
   if redis_uuid_list:
       id = redis_uuid_list[0]
       a = AsyncResult(id=id, app=celery)
       if a.successful():
           result = a.get()  # task中return的数据
           data_dict = json.loads(result)
           data_dict['status'] = 0
           data_dict['message'] = '成功'
           result = json.dumps(data_dict)
           redis_uuid_list.pop(0)
           print('任务完成, uuid从列表中删除成功')
           return result
       elif a.failed():
           result['status'] = 1
           result['message'] = '失败'
           return json.dumps(result)
       elif a.status == 'PENDING':
           result['status'] = 2
           result['message'] = '等待执行中'
           return json.dumps(result)
       elif a.status == 'RETRY':
           result['status'] = 3
           result['message'] = '任务异常后正在重试'
           return json.dumps(result)
       elif a.status == 'STARTED':
           result['status'] = 4
           result['message'] = '任务已经开始被执行'
           return json.dumps(result)
   else:
       result['status'] = 5
       result['message'] = '无任务结果'
       return json.dumps(result)


if __name__ == '__main__':
   flask_app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

• 说明: 这个代码完成之后, 在服务启动的时候就需要启动两个服务.第一个服务是这个程序的逻辑服务:** python xxx.py启动, 或者是gunicorn -w 1 -b 0.0.0.0:5000 xxx:flask_app**启动. 这个服务启动完成之后, 会给后台提供实时服务,第二个服务是celery服务: 启动命令: celery -A cpv_celery worker --loglevel=info -P eventlet

启动问题:

• 如果gunicorn没有安装, 需要提前安装. 安装命令

pip install gunicorn
# 启动程序的命令
# -w: 代表工作的进程数
# -b: 代表绑定的ip和port
# 后年的两个app: 第一个app表示文件的名字, 第二个app代表文件中flask的实力app, 如果文件名和文件中的app和这里的不同, 根据自己的需求进行调整即可.
gunicorn -w 1 -b 0.0.0.0:5000 app:app

• 如果异步服务启动, 先要安装eventlet和celery两个包

pip install eventlet
pip install celery

# 安装完成之后开始启动异步服务
# 其中: cpv_celery为异步服务的文件的文件名
celery -A cpv_celery worker --loglevel=info -P eventlet

• 应为在异步使用的过程中, 中间件用的是redis数据库, 所以在启动celery之前需要先安装redis数据库

• redis数据库的安装

wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.8.tar.gz
tar xzf redis-6.0.8.tar.gz
cd redis-6.0.8
make

执行完 make 命令后，redis-6.0.8 的 src 目录下会出现编译后的 redis 服务程序 redis-server，还有用于测试的客户端程序 redis-cli：

下面启动 redis 服务

cd src
./redis-server

注意这种方式启动 redis 使用的是默认配置。也可以通过启动参数告诉 redis 使用指定配置文件使用下面命令启动

cd src
./redis-server ../redis.conf

redis.conf 是一个默认的配置文件。我们可以根据需要使用自己的配置文件。

启动 redis 服务进程后，就可以使用测试客户端程序 redis-cli 和 redis 服务交互了。 比如：

cd src
./redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

在redis工程化启动过程中,一般redis是以守护进行启动, 所以我们可以修改一下配置文件redis.conf

# 刚安装好的redis 这里默认是no, 将其改成yes, 即可变成守护进行启动
136 daemonize yes

然后再进行redis服务的重启即可

cd src
./redis-server ../redis.conf