Una revisión de todo el camino necesario para publicar nuestro primer Producto de Datos. Ejemplo disponible en https://facemask-udd.herokuapp.com/
- Para poder realizar este laboratorio se necesita una cuenta en GitHub y Heroku. Ambas son gratuitas y les serán muy útiles en el futuro.
- Se asume que el computador de cada estudiante tiene Python y Jupyter Notebook instalados (requisitos de varios cursos anteriores del programa). Si no es el caso, recomiendo seguir algún tutorial como esta guía para instalar Jupyter Notebook en Windows 10.
- Seguir las instrucciones oficiales seleccionando el sistema operativo correspondiente.
fastai (instrucciones)
pip install fastai
Flask (instrucciones)
pip install Flask
Si se desea modificar aún más la aplicación web, se recomienda usar un ambiente virtual (además es una muy buena práctica al momento de programar en Python)
- Se deben seguir las instrucciones explicadas en este notebook.
- Abrir "app.py" y buscar la variable llamada
classesy cambiar su contenido con las clases del clasificador propio.
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Modificar los archivos en los directorios
templatesystatic. -
index.htmlmaneja la parte gráfica ymain.jsel comportamiento.
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El primer paso es crear una aplicación y darle un nombre.
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En "Deployment Method" escoger "Connect to Github" y seguir las instrucciones.
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Una vez que esté listo, aparecerá un link para revisar la aplicacion en el navegador, como este: https://facemask-udd.herokuapp.com/
- La construcción del modelo está basada en las clases de Francisco Ingham y Jeremy Howard. La aplicacion web está inspirada en el trabajo de Shankar Jha.