import sys sys.path.append('/kaggle/input/demonews/') import os os.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.com' from flask import Flask, request, jsonify import torch import os from preprocess import preprocess_text from model import MultiModalClassifier from flask_cors import CORS # ✅ 允许跨域请求 from gevent.pywsgi import WSGIServer # 初始化 Flask 应用 app = Flask(__name__) CORS(app) # ✅ 允许所有前端访问 # 加载训练好的模型 model_path = os.path.join("/kaggle/working", "model.pth") model = MultiModalClassifier() try: model.load_state_dict(torch.load(model_path, weights_only=True)) # ✅ 安全模式 model.eval() print("✅ 模型加载成功") except Exception as e: print(f"❌ 模型加载失败: {str(e)}") exit(1) # 终止启动，避免无效运行 #model.load_state_dict(torch.load(model_path)) #model.eval() @app.route('/predict/text', methods=['POST']) def predict_text_api(): try: data = request.get_json() text = data.get('text', '').strip() if len(text) < 10: return jsonify({"error": "文本需≥10字符"}), 400 text_inputs = preprocess_text(text) # 需确保preprocess_text有异常处理 with torch.no_grad(): output = model(text_inputs, torch.zeros((1, 3, 224, 224))) prediction = torch.argmax(output, dim=1).item() print(f"🔍 预测结果: {prediction}") # ✅ 添加调试信息 return jsonify({"prediction": "AI Generated" if prediction == 1 else "Human Written"}) except Exception as e: print(f"⚠️ 预测异常: {str(e)}") return jsonify({"error": "内部处理错误"}), 500 if __name__ == '__main__':优化代码能在kaggle跑web服务

<think>嗯，用户想在Kaggle Notebook里部署一个包含Flask、PyTorch和多模态模型的Web服务，但需要优化代码来解决路径配置、依赖项和兼容性问题。首先，我得回忆一下Kaggle的环境限制。Kaggle的Notebook默认不支持外部访问，所以可能需要使用ngrok或者类似工具来暴露服务。然后，路径配置方面，Kaggle的工作目录通常是/kaggle/working，所以应该用绝对路径来确保模型和文件正确加载。 接下来是依赖项的问题。Kaggle预装了一些库，但可能没有用户需要的所有包。所以得在代码里用pip install命令安装缺失的依赖，比如flask_ngrok、pyngrok或者multimodal需要的特定库。不过要注意，Kaggle可能限制某些安装，所以需要确认是否允许。 兼容性方面，Kaggle使用的Python版本和PyTorch版本需要匹配。可能需要指定PyTorch的版本，避免版本冲突。另外，多模态模型可能比较大，Kaggle的内存和存储有限，得考虑模型加载的方式，比如使用预训练模型并确保只加载必要的部分。 Flask应用方面，通常会用app.run()，但在Kaggle里可能需要结合ngrok来启动。记得设置debug=False，避免多线程问题。另外，路由和端口配置也要调整，使用ngrok分配的公共URL。 还有，静态文件和模板的路径可能需要调整，确保Flask能找到它们。Kaggle的工作目录结构可能和本地不同，所以得用绝对路径或者正确的相对路径。 最后，测试整个流程，确保模型加载正确，依赖安装无误，并且外部能通过ngrok的URL访问服务。可能还需要处理超时问题，因为Kaggle Notebook在无操作一段时间后会休眠，所以用户需要知道这个限制。 总结步骤应该是：安装依赖、配置路径和模型加载、调整Flask应用设置、使用ngrok暴露服务，然后测试。同时提醒用户注意Kaggle的环境限制，比如资源限制和会话超时问题。</think>针对在Kaggle Notebook中部署包含Flask、PyTorch和多模态模型的Web服务需求，以下是分步优化方案： ### 一、环境适配性优化 1. **路径配置标准化** ```python import os # Kaggle默认工作路径为/kaggle/working MODEL_PATH = os.path.join('/kaggle/input/your-model-path', 'multimodal_model.pth') # 模型文件需提前上传至数据集 UPLOAD_FOLDER = '/kaggle/working/uploads' # 文件上传目录 os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True) ``` 2. **依赖项管理** ```python # 在Notebook首个单元格执行 !pip install flask_ngrok pyngrok==5.0.5 torchvision==0.15.2 transformers==4.30.2 # 注意需匹配Kaggle预装的PyTorch版本(可通过!pip freeze查看) ``` ### 二、Flask服务改造 ```python from flask import Flask, request, jsonify from flask_ngrok import run_with_ngrok # 添加ngrok支持 app = Flask(__name__) run_with_ngrok(app) # 自动配置ngrok # 初始化多模态模型 model = YourMultimodalModel() model.load_state_dict(torch.load(MODEL_PATH, map_location=torch.device('cpu'))) # 强制CPU模式 model.eval() @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): if 'file' not in request.files: return jsonify({'error': 'No file uploaded'}), 400 file = request.files['file'] if file.filename == '': return jsonify({'error': 'Empty filename'}), 400 file_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, file.filename) file.save(file_path) # 执行推理（示例） inputs = processor(Image.open(file_path), return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) return jsonify({'prediction': outputs.logits.argmax(-1).item()}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=False) # 必须关闭debug模式 ``` ### 三、Kaggle特性适配 1. **会话保持策略** - 添加周期性访问保持代码防止会话超时： ```python import threading import time import requests def keep_alive(): while True: time.sleep(60) requests.get('http://localhost:5000/') threading.Thread(target=keep_alive, daemon=True).start() ``` 2. **资源限制应对** ```python # 在模型加载后立即释放显存缓存 with torch.no_grad(): torch.cuda.empty_cache() ``` ### 四、部署验证流程 1. 将模型文件上传至Kaggle数据集并挂载 2. 在Notebook中完整执行代码 3. 获取ngrok生成的公共访问URL（自动显示在输出中） 4. 使用curl测试接口： ```bash curl -X POST -F "[email protected]" <ngrok_url>/predict ``` ### 五、注意事项 1. Kaggle Notebook**不支持持久化服务**，最长运行时间为9小时[^1] 2. 免费版ngrok**每次重启会变更URL**，付费版可固定域名[^2] 3. 建议将预处理代码封装为独立函数，避免内存泄漏： ```python def preprocess_image(image_path): # 包含完整的预处理逻辑 # 处理完成后立即删除临时文件 os.remove(image_path) return processed_tensor ```