Question

我正在尝试构建通过Flask + gunicorn提供的通用机器学习API。结构是：

一个Pipeline类，它具有函数（tabulate，preprocess，train等）并围绕它们提供一些通用结构（例如，计时，诊断）。 / li>
烧瓶Blueprint，它提供通用端点（/health，/about_pipeline，/train，/classify），并使用带有{{ 1}}对象作为参数。
一个应用程序脚本可以导入这两个模块，设计管道，构造蓝图，然后提供一个Flask应用程序来注册该蓝图。

说明性的应用程序脚本（可重现的示例太大，但这应该显示结构）：

Pipeline

# filename: example_app.py import json import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from flask import Flask, jsonify, Response, request # Importing our Pipeline class and Flask Blueprint constructor from pipeline import Pipeline from flask_blueprints import construct_ml_blueprint def run_app(): with open('./user_config.json', 'r') as f: user_config = json.load(f) my_pipeline = Pipeline(name='Example ML API', user_config=user_config) @my_pipeline.step('tabulate') def tabulate(json_data): return pd.DataFrame(json_data['data']) @my_pipeline.step('train') def train(df): lr = LogisticRegression() lr.fit(df[['x_1', 'x_2', 'x_3']], df['y']) return lr ml_api = construct_ml_blueprint(my_pipeline) app = Flask(__name__) app.register_blueprint(ml_api) print('App loaded') return app def main() run_app() if __name__ == '__main__': main()的说明性版本：

flask_blueprints.py

在命令行中使用gunicorn交付应用程序：

from flask import Blueprint, Flask, jsonify, Response, request

def construct_ml_blueprint(pipeline):

    ml_api = Blueprint('ml_api', __name__)

    # Health check for Kubernetes
    @ml_api.route('/health', methods=['GET'])
    def health():
        return jsonify(success=True)

    return ml_api

然后我尝试执行最简单的请求：

gunicorn example_app:run_app

...但是我收到此错误消息：

curl --request GET http://127.0.0.1:8000/health

这些位置参数来自哪里，如何解决？

（如果需要更多信息来理解问题，请在评论中让我知道，我将编辑问题。）

使用蓝图构建Flask应用程序，以通过Gunicorn交付

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