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 檢視當前apache版本
  redis-server -v 檢視當前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元件後，我們可以先測試一下，開啟apache2的服務

service apache2 start
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預設的訪問埠在80，開啟瀏覽器，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（這裡一般是不需要把埠號寫明的，服務控制會自動地把http類的請求轉到80埠）。 
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線）

CUDA和cuDNN的配置

在有GPU的裝置上使用深度學習框架，需要cuda和cuDNN的支援，在安裝之前，你需要到下面的網站檢視自己的GPU是不是支援cuda（有許多系列是不支援的） 
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 
到下面的網站選擇你需要的CUDA版本，找到連結後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硬體驅動，如果你確定GPU是支援CUDA的，可以去檢視一下自己的驅動版本， nvidia-smi列印的資訊中就有。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數。 
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，是一個專門用於支援深度學習的元件，CUDA安裝之後才可以安裝cuDNN，連結如下，需要填一些資訊才能下載，下載前看清楚其對硬體驅動和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環境的支援，為了隔離不同的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，我們使用更為輕便的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 中新增如下的內容：

export WORKON_HOME=/.virtualenvs
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
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不少的教程裡會讓你把WORKON_HOME設定在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許可權限制會使之後服務軟體無法呼叫其中的python直譯器，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資料夾中，用 ls -al 可以看到，.vritualenvs資料夾的許可權為755。修改.bashrc之後需要啟用操作。

source ~/.bashrc
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我們利用ubuntu中已有的python3.5編譯器建立一個虛擬環境。

mkvirtualenv --python=/usr/bin/python3.5 venv_name
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具體的直譯器執行檔案的路徑可以用 whereis python 檢視，虛擬環境建立完成後，用如下命令啟用

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

為了讓你的apache可以部署用python編寫的應用，需要一個介面：WSGI。它可以作為一個mod新增到apache中。mod_wsgi的安裝是之前環境配工作中最折騰人的一環，因為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的支援)
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pip安裝之後，mod_wsgi可以安裝後還需要將其連線到apache2中，使用命令

mod_wsgi-express module-config
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檢視當前的PythonHome與.so檔案的路徑，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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將上面內容新增到apache2的配置檔案 /etc/apache2/mods-available/wsgi.load (即使原本沒有這個檔案，你也可以自己新增)。配置檔案儲存之後，我們就可以讓apache2載入這個新的mod：

（sudo）a2enmod wsgi
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mod使能之後再重啟apache2：

（sudo）service apache2 restart
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安裝記憶體資料庫redis

安裝redis沒有經歷什麼波折，直接（sudo）apt-get redis-server 即可，之後要啟動資料庫就直接redis-server即可。redis預設的埠號是6379，當程式非正常關閉時，這個埠會被持續地佔用，想要在開就要kill掉之前的程序，釋放這個埠。
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作者：hikkilover 
來源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/hikkilover/article/details/80899133 
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