Интересно наблюдать, как компании-динозавры, как oracle, хотят стать модными, и вот выпустили в opensource инструмент для деплоймента моделей машинного обучения https://oracle.github.io/graphpipe/
Я его не опробовал, поэтому не могу ничего сказать, на сколько это сделано хорошо. Но важно отметить, что ML всё больше проникает в разные бизнесы и появление подобных инструментов необходимо.
(обратите внимание как изменился мир: MS постоянно говорит про opensource и действительно много делает, oracle публикует библиотеки на GitHub... что дальше?)
#tool #oracle #deployment
Я его не опробовал, поэтому не могу ничего сказать, на сколько это сделано хорошо. Но важно отметить, что ML всё больше проникает в разные бизнесы и появление подобных инструментов необходимо.
(обратите внимание как изменился мир: MS постоянно говорит про opensource и действительно много делает, oracle публикует библиотеки на GitHub... что дальше?)
#tool #oracle #deployment
oracle.github.io
GraphPipe -- Machine Learning Model Deployment Made Simple
GraphPipe is a protocol and collection of software designed to simplify machine learning model deployment and decouple it from framework-specific model implementations.
Следующая информация может быть полезна, если вы хотите запустить jupyter notebook на сервере, сделать сервис публично доступным и сделать это правильно, https и запрятать за каким-нибудь прокси.
Всё кажется предельно просто, запускаем jupyter (лучше в контейнере конечно), настраиваем https на вашем любимом сервере, например apache и настраиваете прокси на ваш jupyter. И всё действительно просто, но не совсем. Jupyter использует прекрасную технологию WebSocket для того, чтобы всё было максимально интерактивно и без WebSocket никак, если вы не пропишите правильно инструкции для прокси, вебсокеты у вас отвалятся, jupyter не будет работать и вообще всё плохо, вы резко перестаёте любить новые технологии.
Но всё не так печально, есть большой стрим обсуждений на github, и там у вас есть всё что надо.
https://github.com/jupyterhub/jupyterhub/issues/219
Всё кажется предельно просто, запускаем jupyter (лучше в контейнере конечно), настраиваем https на вашем любимом сервере, например apache и настраиваете прокси на ваш jupyter. И всё действительно просто, но не совсем. Jupyter использует прекрасную технологию WebSocket для того, чтобы всё было максимально интерактивно и без WebSocket никак, если вы не пропишите правильно инструкции для прокси, вебсокеты у вас отвалятся, jupyter не будет работать и вообще всё плохо, вы резко перестаёте любить новые технологии.
Но всё не так печально, есть большой стрим обсуждений на github, и там у вас есть всё что надо.
https://github.com/jupyterhub/jupyterhub/issues/219
ProxyPreserveHost OnВозможно, нужно понадобится добавить ещё эти строчки, перед <Location ... :
ProxyRequests off
ProxyPass / http://localhost:8000/
ProxyPassReverse / http://localhost:8000/
ProxyPass /api/kernels/ ws://127.0.0.1:8888/api/kernels/
ProxyPassReverse /api/kernels/ https://127.0.0.1:8888/api/kernels/
<Location ~ "/(user/[^/]*)/(api/kernels/[^/]+/channels|terminals/websocket)/?">
ProxyPass ws://localhost:8000
ProxyPassReverse ws://localhost:8000
</Location>
Header edit Origin {external address} localhost:8000Ещё нужно сконфигурировать сам jupyter, см. настройки в документации. В файле
RequestHeader edit Origin {external address} localhost:8000
Header edit Referer {external address} localhost:8000
RequestHeader edit Referer {external address} localhost:8000
jupyter_notebook_config.json
можно добавить следующее.{#jupyter #deployment #web #issues
"NotebookApp": {
"ip": "*",
"allow_origin": "*",
"open_browser": false,
"password": "sha1:yourpass hash",
"trust_xheaders": true
}
}
GitHub
Deploying behind a reverse proxy · Issue #219 · jupyterhub/jupyterhub
Has anyone worked on deploying jupyterhub behind a Reverse Proxy? I am trying to deploy it on a system that communicates with the open network through an Apache reverse proxy. Authentication works ...