問題

NLP (自然言語処理)のモデルを作ってもらったが、mecab-ipadic-neologdという[mecabの拡張辞書] (https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd)がスーパー重い (3 GB以上?)
しかし、サービスの特性上新しい用語を考慮した方が良いと判断し、mecab-ipadic-neologdは外せない
人手足りないので、できればクラウド上 (現時点ではGCP) でserverlessで運用したい

アプローチ

先人の知恵を借りてmecabのweb APIをまずforkする。
(matsulibさん、ありがとうございました！！)
- [Github] (https://github.com/matsulib/mecab-service)
- [Qiita記事] (https://qiita.com/matsulib/items/5249b5f3e832f0311806)
上のmecab-ipadic-neologd辞書APIをGCPのCloud Run (serverless container deploymentできちゃうもの。GCPで現在ベータ版。AWSでいうとFargate)にデプロイしておく。
- PORT番号は必ず変更するように！
残りのモデルの部分は、辞書部分から切り離して、Dockerfileを書いてコンテナにした上で、Cloud Runにデプロイ
- ついでに requirements.txt を綺麗にしておく (コンテナのイメージサイズを小さくしたいので、

Cloud Run

ちょうど今年 (2019年)のGoogle Cloud Next 19 Tokyoで取り上げられ始めた印象。
ポート番号さえ変更しておけば、簡単にデプロイできた。

もととなっているのは Knative というGoogle+Pivotalなど各社がやっているOSS. Kubernetesをベースとしたサーバプラットホーム。Auto-scalingしてくれるので、リクエストがないときは料金が発生しないし、リクエスト数に合わせてコンテナ数を調整してくれる。

東京リージョンでも使えます！

詳しくはCloud OnAir Cloud Run Deep Dive (日本語、公式) で

利用フロー

Dockerfileを含めたrepositoryを更新 -> (optionとしてCloud Buildで自動ビルド) -> Google Container Registryにimageをpush -> Google Cloud Runでデプロイされる

注意点

ContainerはGoogle Cloudの [Container Runtime Contract] (https://cloud.google.com/run/docs/reference/container-contract) に準拠しなければならない。
- ここに書いてある"Listening for requests on PORT"は設定しておかないとcontainerがスタートしない。
- 具体的に何をやったかというと、server.pyを以下のように変えただけ。

# BEFORE
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True) 

# AFTER
app.run(host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)), debug=True)

Google Container Registryは無料枠ないかも？しかし料金体系はCloud Storageと一緒で非常に安価

Sample code

gcloud 上で Dockerを認証しておく。

gcloud auth configure-docker

先ほど説明したように mecab-service/flask-mecab/server.pyにPORT関数を入れておく。

app.run(host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)), debug=True)

次にlocalでbuildして走らせてみる。

cd flask-mecab && docker build -t mecab-service:test .
docker run -p 5000:8080 -it mecab-service:test

ここで、curlで適宜リクエスト投げて、ちゃんとレスポンスが返ってきたらOK.
良さそうだったら、GCRにpushしちゃう。
(ここは、必要があればCloud Buildで自動ビルトしても良い)

docker build -t gcr.io/$PROJECT_ID/$IMAGE_NAME .
docker push gcr.io/$PROJECT_ID/$IMAGE_NAME

Cloud Runにデプロイする。

gcloud beta run deploy --image $IMAGE_ID --region $REGION --platform managed

サービス名とか聞かれるかもしれないけど、こだわりなければそのままにしておく。
これでデプロイが成功したら、URL (https) が出力されます。

*注意：デフォルトでは非公開です。
公開APIにしたければ、Cloud Runのconsole上でサービスを選択し、右のパネルで allUsers を Cloud Run Invoker として権限を与えること。
(or: deploy時に --allow-unauthenticated フラグをつける)