HerokuとTensorFlowを利用した、顔画像の推論

はじめに

• Django で作成した TensorFlow のアプリケーションを、Heroku へ移植します。
• Heroku の Ubuntu 18.04 のコンテナを利用することで、OpenCV を利用出来るようになります。
• ソース一式は ここ です。
• アプリケーションは https://abe-or-ishihara.herokuapp.com/ です。

Herokuのセットアップ

• アカウントは、事前に作成しています。
• Mac でのセットアップしています。
• Heroku でコンテナを利用し、かつ yml ファイルによる Postgres のデプロイには、beta のプラグインが必要です。

$ brew install heroku/brew/heroku

$ heroku login

$ heroku update beta

$ heroku plugins:install @heroku-cli/plugin-manifest

• Procfile には、gunicorn で Django のプロジェクトを起動するように設定します。
• Heroku でコンテナを使う場合は、不要な設定です。ただし、ローカル環境でデバッグする場合は必要です。
• なので、デプロイには、必要ありません。

web: gunicorn project.wsgi --log-file -

• Heroku で利用する Python のバージョンを指定します。特にこだわりがないので、最新にしています。

runtime.txt

python-3.7.5

• ライブラリをインストールします。Heroku へデプロイするために追加したのは、django-heroku と gunicorn です。
• django-heroku は、Heroku で Django を利用するための色々な設定等をしてくれるものです。

requirements.txt

boto3
django
django-heroku
gunicorn
numpy==1.16.5
opencv-python
pillow
tensorflow==1.14.0

• .env に Heroku をローカルでデバッグする時の環境変数を設定します。

.env

AWS_ACCESS_KEY_ID='your-aws-access-key'
AWS_SECRET_ACCESS_KEY='your-aws-secret-access-key'
BUCKET=abe-or-ishihara

• 設定ファイルの末尾に、Heroku 関連の設定をします。

project/settings.py

STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = [os.path.join(BASE_DIR, 'static')]
import django_heroku
django_heroku.settings(locals())

Heroku ローカルサーバーの起動

• .env の環境変数を読み込みローカルサーバを起動します。
• http://0.0.0.0:5000/ や http://0.0.0.0:5000/admin/ へのアクセスを確認します。
• 推論API や S3 へデータが保存されることを確認しました。

$ heroku local web
[OKAY] Loaded ENV .env File as KEY=VALUE Format
22:07:55 web.1   |  [2019-12-21 22:07:55 +0900] [59955] [INFO] Starting gunicorn 20.0.4
22:07:55 web.1   |  [2019-12-21 22:07:55 +0900] [59955] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:5000 (59955)
22:07:55 web.1   |  [2019-12-21 22:07:55 +0900] [59955] [INFO] Using worker: sync
22:07:55 web.1   |  [2019-12-21 22:07:55 +0900] [59973] [INFO] Booting worker with pid: 59973

デバッグモード、許可ホストの修正

• 設定ファイルを修正します。

project/settings.py

DEBUG = False

ALLOWED_HOSTS = ['abe-or-ishihara.herokuapp.com']

Heroku へデプロイ

• Heroku のコンテナの設定をします。
• アドオンで PostgreSQL を設定しています。コンテナではない、通常の Heroku なら設定無しでOKなのですが、コンテナの場合は明示が必要です。
• AWS S3 の設定をします。これは、Heroku のコンパネに環境変数が設定され、コンテナの起動時に利用される感じです。
• languages で python を指定します。バージョンは、runtime.txt に記載のバージョンが利用されます。
• pip の opencv-python には、apt の libopencv-dev が必要なので、インストールします。

heroku.yml

setup:
  addons:
    - plan: 'heroku-postgresql:hobby-dev'
      as: DATABASE
  config:
    AWS_ACCESS_KEY_ID: 'your-aws-access-key'
    AWS_SECRET_ACCESS_KEY: 'your-aws-secret-access-key'
    BUCKET: abe-or-ishihara
build:
  languages:
    - python
  packages:
    - libopencv-dev
run:
  web: gunicorn project.wsgi --log-file -

• Heroku に環境を作ります。上記の heroku.yml 等に基づき環境が作成されます。

$ heroku create abe-or-ishihara --manifest
Reading heroku.yml manifest... done
Creating ⬢ abe-or-ishihara... done, stack is container
Adding heroku-postgresql:hobby-dev... done
Setting config vars... done
https://abe-or-ishihara.herokuapp.com/ | https://git.heroku.com/abe-or-ishihara.git

• デプロイするフォルダを git init します。
• フォルダを Heroku のリポジトリと連携します。

$ git init
Initialized empty Git repository in /Users/maeda_mikio/abe_or_ishihara/django/.git/

$ heroku git:remote -a abe-or-ishihara
set git remote heroku to https://git.heroku.com/abe-or-ishihara.git

• デプロイ対象を git add . します。

$ git add .

$ git status
On branch master

No commits yet

Changes to be committed:
  (use "git rm --cached <file>..." to unstage)

	new file:   app/__init__.py
	new file:   app/admin.py
	new file:   app/apps.py
	new file:   app/data/checkpoint
	new file:   app/data/model.data-00000-of-00001
	new file:   app/data/model.index
	new file:   app/data/model.meta
	new file:   app/font.ttf
	new file:   app/haarcascade_frontalface_default.xml
	new file:   app/migrations/0001_initial.py
	new file:   app/migrations/__init__.py
	new file:   app/models.py
	new file:   app/tests.py
	new file:   app/views.py
	new file:   heroku.yml
	new file:   manage.py
	new file:   project/__init__.py
	new file:   project/asgi.py
	new file:   project/settings.py
	new file:   project/urls.py
	new file:   project/wsgi.py
	new file:   requirements.txt
	new file:   runtime.txt
	new file:   static/abe_or_ishihara.png
	new file:   static/index.css
	new file:   static/index.js
	new file:   static/spinner.css
	new file:   static/title.png
	new file:   templates/index.html

• コミットして、デプロイします。

$ git commit -am "create tensorflow face predict app"

$ git push heroku master

• Heroku 上でデータベースの確認、マイグレーションと管理ユーザーの作成をします。

$ heroku pg
=== DATABASE_URL
Plan:                  Hobby-dev
Status:                Available
Connections:           0/20
PG Version:            11.6
Created:               2019-12-21 13:39 UTC
Data Size:             7.7 MB
Tables:                0
Rows:                  0/10000 (In compliance)
Fork/Follow:           Unsupported
Rollback:              Unsupported
Continuous Protection: Off
Add-on:                postgresql-tapered-15660

$ heroku run python manage.py migrate

$ heroku run python manage.py createsuperuser
Running python manage.py createsuperuser on ⬢ abe-or-ishihara... up, run.2569 (Free)
ユーザー名 (leave blank to use 'u49624'):
メールアドレス:
Password:
Password (again):
Superuser created successfully.

Heroku へアクセス

• https://abe-or-ishihara.herokuapp.com/ でアプリケーションを確認します。
• https://abe-or-ishihara.herokuapp.com/admin/app/log/ でログを確認します。

おわりに

• Heroku で Django TensorFlow と OpenCV を利用したアプリケーションのデプロイをしました。
• Heroku は、コンテナで Ubuntu を使えるので、大体の事ができます。今回は、OpenCV を使うため、コンテナを利用しました。
• CPU は、AVX （Advanced Vector Extensions） に対応しているので、TensorFlow もOKです。今時、AVX対応していない方が、珍しいですけどね。
• これで、一連のアプリケーション作成が終了しました。次回は、まとめをしたく思っております。