前陣子參考一份外文的教程（https://www.pyimagesearch.com/2018/02/05/deep-learning-production-keras-redis-flask-apache/）在雲端部署了一項深度模型web服務，其中反反覆覆最繁瑣的就是環境配置（中間出了一點波折，還曾經在在winServer上配了一次），下面撿其中重要的記錄一下。
環境：ubuntu 16.04 + apache 2.4.18 + redis 3.0.6 +
mod_wsgi 4.6.4 + flask 1.0.2(based on python 3.5.2)
apachectl -v 查看當前apache版本
redis-server -v 查看當前redis版本
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Apache2在Ubuntu下的安裝和測試
ubuntu系統一般會自帶apache2，但注意這是一個非完整版的apache，其中剔除了如asxp這樣的編譯工具，在測試apache的hello world的時候不涉及這些，但到了要安裝mod_wsgi的時候就會報錯，告訴你缺少asxp，要解決這個問題，需要安裝額外的部件apache-dev。
(sudo) apt-get apache2-dev
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安裝了完整的apache組件後，我們可以先測試一下，開啓apache2的服務
service apache2 start
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默認的訪問端口在80，打開瀏覽器，鍵入 http://localhost/ 或者 http://xxx.xxx.xxx.xxx/，正常的話應該可以看到apache2的測試頁面（這裏一般是不需要把端口號寫明的，服務控制會自動地把http類的請求轉到80端口）。
apache2存放測試頁面的目錄是 /var/www/html，之後我們自己的web應用或是頁面一般也是放在這個目錄下。（直接放進去或是用軟連接）
CUDA和cuDNN的配置
在有GPU的設備上使用深度學習框架，需要cuda和cuDNN的支持，在安裝之前，你需要到下面的網站查看自己的GPU是不是支持cuda（有許多系列是不支持的）
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
到下面的網站選擇你需要的CUDA版本，找到鏈接後wget下載。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安裝的時候有可能報出警告，告訴你找不到GPU硬件驅動，如果你確定GPU是支持CUDA的，可以去查看一下自己的驅動版本， nvidia-smi打印的信息中就有。CUDA在Linux下的安裝過程比較簡潔，到了windows可能還要配一配環境變量。
如果你的驅動版本確實有問題，可以到nvidia官網更新你的驅動：
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
cuDNN，是一個專門用於支持深度學習的組件，CUDA安裝之後纔可以安裝cuDNN，鏈接如下，需要填一些信息才能下載，下載前看清楚其對硬件驅動和CUDA版本的要求。
https://developer.nvidia.com/cudnn
python虛擬環境
我們的web應用是用python編寫的，需要python環境的支持，爲了隔離不同的py版本和環境，我們構建一個虛擬環境。實際測試中發現，anaconda的體量略大，且安裝耗時，所以，我們使用更爲輕便的virtualenv。
virtualenv可以使用pip來安裝
pip install virtualenv
pip install virtualenvwrapper （額外工具，可以理解成virtualenv的一個補丁）
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安裝完成，在 ~/.bashrc 中添加如下的內容：
export WORKON_HOME=/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
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不少的教程裏會讓你把WORKON_HOME設置在root目錄（即 ~/）下，但由於我們是要提供web服務，root目錄本身嚴格的訪問權限限制會使之後服務軟件無法調用其中的python解釋器，apache會報錯：
(13)Permission denied: mod_wsgi (pid=6099): Unable to stat Python home /root/.virtualenvs/web_app. Python interpreter may not be able to be initialized correctly. Verify the supplied path and access permissions for whole of the path.
Fatal Python error: Py_Initialize: Unable to get the locale encoding
ImportError: No module named 'encodings'
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所以，我們選擇將python虛擬環境安裝在根目錄下的一個隱藏文件夾中，用 ls -al 可以看到，.vritualenvs文件夾的權限爲755。修改.bashrc之後需要激活操作。
source ~/.bashrc
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我們利用ubuntu中已有的python3.5編譯器創建一個虛擬環境。
mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3.5 venv_name
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具體的解釋器執行文件的路徑可以用 whereis python 查看，虛擬環境創建完成後，用如下命令激活
workon venv_name
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激活了環境後，你就可以隨意地用pip安裝需要的包了，退出環境使用：
deactivate
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mod_wsgi安裝與配置
爲了讓你的apache可以部署用python編寫的應用，需要一個接口：WSGI。它可以作爲一個mod添加到apache中。mod_wsgi的安裝是之前環境配工作中最折騰人的一環，因爲它有各種各樣的安裝方法，你不知道哪一種對於你來說是合適的，關於這些安裝方法，pypi上有一篇十分完整的說明：https://pypi.org/project/mod_wsgi 在嘗試了幾乎所有的安裝方法後，我發現pip安裝是最高效穩定的,安裝命令如下：
pip install mod_wsgi (雖然是pip安裝，但還是需要gcc5和asxp的支持)
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pip安裝之後，mod_wsgi可以安裝後還需要將其連接到apache2中，使用命令
mod_wsgi-express module-config
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查看當前的PythonHome與.so文件的路徑，在我的雲主機上，這條命令的返回結果是：
LoadModule wsgi_module "/.virtualenvs/keras_flask/lib/python3.5/site-packages/mod_wsgi/server/mod_wsgi-py35.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so"
WSGIPythonHome "/.virtualenvs/keras_flask"
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將上面內容添加到apache2的配置文件 /etc/apache2/mods-available/wsgi.load (即使原本沒有這個文件，你也可以自己添加)。配置文件保存之後，我們就可以讓apache2加載這個新的mod：
（sudo）a2enmod wsgi
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mod使能之後再重啓apache2：
（sudo）service apache2 restart
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安裝內存數據庫redis
安裝redis沒有經歷什麼波折，直接（sudo）apt-get redis-server 即可，之後要啓動數據庫就直接redis-server即可。redis默認的端口號是6379，當程序非正常關閉時，這個端口會被持續地佔用，想要在開就要kill掉之前的進程，釋放這個端口。
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作者：hikkilover
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/hikkilover/article/details/80899133
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