Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd stappenplan met codevoorbeelden om je Scikit-learn model te exporteren en te integreren in een webservice, zodat je een betrouwbare en schaalbare deployment hebt. Stap 1: Train je pipeline (als dat nog niet gedaan is) ```python import pandas as pd from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression # Voorbeeld: laad je dataset # df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Definieer je features en target # X = df.drop('doelvariabele', axis=1) # y = df['doelvariabele'] # Bouw je pipeline pipeline = Pipeline([ ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')), ('scaler', StandardScaler()), ('classifier', LogisticRegression()) ]) # Train je model # pipeline.fit(X, y) ``` Stap 2: Exporteer je pipeline met joblib ```python import joblib # Sla je getrainde pipeline op joblib.dump(pipeline, 'model_pipeline.joblib') ``` Stap 3: Maak een eenvoudige webservice (bijvoorbeeld met Flask) ```python from flask import Flask, request, jsonify import joblib import pandas as pd import numpy as np app = Flask(__name__) # Laad het model bij startup model = joblib.load('model_pipeline.joblib') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): # Veronderstel dat de input JSON een dict met features bevat data = request.get_json() # Zet input om naar DataFrame input_df = pd.DataFrame([data]) # Voer voorspelling uit prediction = model.predict(input_df) # Optioneel: krijg waarschijnlijkheid prob = model.predict_proba(input_df) return jsonify({ 'prediction': int(prediction[0]), 'probability': prob[0].tolist() }) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` Stap 4: Deployment - Plaats je `model_pipeline.joblib` en je Flask script op een server. - Gebruik bijvoorbeeld een WSGI-server zoals Gunicorn voor productie: ```bash gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 your_flask_app:app ``` Stap 5: Integratie en schaalbaarheid - Koppel je webservice aan je frontend of API gateway. - Gebruik load balancing en containerisatie (bijvoorbeeld Docker) voor schaalbaarheid: ```dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY . /app RUN pip install --no-cache-dir flask scikit-learn joblib CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:5000", "your_flask_app:app"] ``` Stap 6: Automatisering - Automatiseer het trainen en exporteren van je model met CI/CD pipelines (bijv. Jenkins, GitHub Actions). - Zorg dat je pipeline automatisch wordt getraind, geëxporteerd en gedeployed. Met deze stappen heb je een betrouwbare, schaalbare en automatische deployment van je Scikit-learn model in een webservice-opzet.

Zeker, hier is een gedetailleerd stappenplan met codevoorbeelden voor het automatiseren van de deployment van uw Scikit-learn model als webservice. --- ### Stap 1: Trainen en exporteren van de pipeline (joblib) ```python # train_en_exporteer_model.py import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression import joblib # Laad uw dataset (vervang met uw eigen dataloading logica) # df = pd.read_csv('uw_klantgegevens.csv') # Voorbeeld: splitsing in features en target (pas aan naar uw dataset) # X = df.drop('target_column', axis=1) # y = df['target_column'] # Voorbeeld: splitsing in train en test # X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Definieer de pipeline pipeline = Pipeline([ ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')), # Vervang missing values met gemiddelde ('scaler', StandardScaler()), # Standardiseer features ('classifier', LogisticRegression(random_state=42, max_iter=1000)) ]) # Train de pipeline (uncomment wanneer uw data klaar is) # pipeline.fit(X_train, y_train) # Exporteer de volledige pipeline naar joblib bestand joblib.dump(pipeline, 'klant_voorspeller_pipeline.joblib') print("Pipeline succesvol getraind en geëxporteerd naar 'klant_voorspeller_pipeline.joblib'") ``` --- ### Stap 2: Opzetten van een Flask webservice ```python # app.py from flask import Flask, request, jsonify import pandas as pd import joblib import numpy as np # Laad de gepickle pipeline pipeline = joblib.load('klant_voorspeller_pipeline.joblib') app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): try: # Ontvang JSON data data = request.get_json() # Converteer naar DataFrame (vervang kolomnamen met uw eigen features) input_data = pd.DataFrame([data]) # Maak voorspelling prediction = pipeline.predict(input_data) prediction_proba = pipeline.predict_proba(input_data) # Bereid response voor response = { 'prediction': int(prediction[0]), 'probability': float(np.max(prediction_proba)), 'class_probabilities': prediction_proba[0].tolist() } return jsonify(response) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 400 @app.route('/health', methods=['GET']) def health_check(): return jsonify({'status': 'healthy'}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000) ``` --- ### Stap 3: Vereisten bestand voor deployment ```txt # requirements.txt flask==2.3.3 scikit-learn==1.3.0 pandas==2.0.3 numpy==1.24.3 joblib==1.3.2 gunicorn==21.2.0 ``` --- ### Stap 4: Docker containerisatie voor betrouwbare deployment ```dockerfile # Dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY klant_voorspeller_pipeline.joblib . COPY app.py . EXPOSE 5000 CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:5000", "app:app"] ``` --- ### Stap 5: Deployment stappen 1. **Bouw de Docker image:** ```bash docker build -t klant-voorspeller-api . ``` 2. **Run de container:** ```bash docker run -p 5000:5000 klant-voorspeller-api ``` 3. **Test de API:** ```bash curl -X POST http://localhost:5000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"feature1": 25, "feature2": 50000, "feature3": 2}' ``` --- ### Stap 6: Productie deployment opties **Optie A: Cloud deployment (bijv. AWS Elastic Beanstalk)** ```bash # Install EB CLI pip install awsebcli # Initialize EB eb init -p docker klant-voorspeller-app eb create production-env eb deploy ``` **Optie B: Kubernetes deployment** ```yaml # deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: ml-model-deployment spec: replicas: 3 template: spec: containers: - name: ml-model image: klant-voorspeller-api ports: - containerPort: 5000 ``` --- ### Stap 7: Monitoring en logging ```python # Voeg logging toe aan app.py import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) # In de predict functie: logger.info(f"Ontvangen verzoek: {data}") logger.info(f"Voorspelling gemaakt: {prediction[0]}") ``` --- ### Belangrijke best practices: 1. **Versionering:** Houd versies bij van zowel model als code 2. **Validatie:** Implementeer input validatie in de API 3. **Beveiliging:** Voeg authenticatie toe voor productie gebruik 4. **Monitoring:** Implementeer health checks en performance monitoring 5. **Schaling:** Gebruik load balancing voor hoge beschikbaarheid Deze setup biedt een schaalbare en betrouwbare foundation voor uw machine learning model in productie.