Instrucciones para deploy en Azure

❗ Importante: ❗

El despliegue de la aplicación se conforma por dos branch.

• (1) : API Flask para utilizar la red neuronal entrenada y retornar el texto de la predicción. Dentro contiene el archivo /saved_model/saved_model.pb y la carpeta /variables.
• (2) : Frontend + consumo de API Flask en Python + Guardar registro en base de datos

Repositorio GitHub:

• (1) https://github.com/fcernafukuzaki/IATos/tree/iatos-model-app
• (2) https://github.com/fcernafukuzaki/IATos/tree/iatos-web-app

Precondiciones:

• Tener instalado Git o GitHub Desktop.
• Tener instalado LSF GitHub (https://git-lfs.github.com/)
• Tener instalado Docker Hub (https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/).

Indice - Tabla de contenidos

1. Precondiciones

2. Pasos Rama iatos-model-app

   2.1. Paso 1. Clonar repositorio

   2.2. Paso 2. Reemplazar red neuronal y subir a GitHub (opcional)

   2.3. Paso 3. Crear contenedor Docker y subir a DockerHub

   2.4. Paso 4. Desplegar contenedor en Azure (Instancias de contenedor)

3. Pasos Rama iatos-web-app

   3.1. Paso 1. Clonar repositorio

   3.2. Paso 2. Actualizar código fuente y subir a GitHub (opcional)

   3.3. Paso 3. Crear contenedor Docker y subir a DockerHub (opcional)

   3.4. Paso 4. Desplegar contenedor en Azure (App Services)

Pasos Rama iatos-model-app

Paso 1. Clonar repositorio:

• Clonar repositorio: git clone https://github.com/fcernafukuzaki/IATos.git. Y moverse a la rama: git checkout iatos-model-app
• O de lo contrario clonar sólo la rama: git clone -b iatos-model-app https://github.com/fcernafukuzaki/IATos.git
• O descargarlo desde GitHub Desktop.

Paso 2. Reemplazar red neuronal y subir a GitHub (opcional):

• En caso se desee reemplazar la red neuronal con un nuevo archivo se deberá asegurar que el nombre del archivo sea saved_model.pb y colocarlo dentro de la carpeta saved_model. De igual forma, actualizar los archivos dentro de la carpeta variables.
• Desde consola CMD ubicarse en la carpeta donde se ha clonado el respositorio.
• Ejecutar el comando git lfs install.
• Debido a que estos archivos son pesados, se deberá ejecutar las siguientes líneas git lfs track "*.pb" , git lfs track "*.data-00000-of-00001" , git lfs track "*.index" y git add .gitattributes. De esta forma se podrán subir a GitHub.
• Finalmente, subir a GitHub: git add . , git commit -m "Add new files" y git push.

Paso 3. Crear contenedor Docker y subir a DockerHub:

• Desde consola CMD ubicarse en la carpeta donde se ha clonado el respositorio.
• Iniciar sesión en Docker: docker login.
• Crear el contenedor: docker build -t iatos-model-app .
• Iniciar el contenedor: docker run -it -p 5000:5000 iatos-model-app
• Identificar el ID para subir a DockerHub: docker ps -a
• Confirmar cambios para subir a DockerHub: docker commit 88b9ef6501a8 fcernafukuzaki/iatos-model-app. Para este ejemplo se usa el ID "88b9ef6501a8" y nombre de usuario "fcernafukuzaki".
• Subir contenedor a DockerHub: docker push fcernafukuzaki/iatos-model-app. Para este ejemplo se usa el nombre de usuario "fcernafukuzaki".
• ❗ El proceso de subida puede tardar varios minutos dependiendo de la conexión a internet.

Paso 4. Desplegar contenedor en Azure (Instancias de contenedor):

• En Azure ubicar el servicio Instancias de contenedor.
• Luego, dar click en el botón "Agregar".
• Completar el formulario de creación con: Nombre del contenedor, Origen de imagen, Imagen y Tamaño. Para este ejemplo se usó como Imagen "fcernafukuzaki/iatos-model-app", donde "fcernafukuzaki" es el nombre del usuario donde se desplegó en DockerHub.
• ❗ El tamaño de la imagen pesa al rededor de 2.0GB. Por este motivo se debe modificar el valor por defecto de Azure y subirlo a 3.0GB.
• En la pestaña de Redes se debe habilitar el puerto 5000 como TCP.
• Finalmente, click en botón "Revisar y Crear" o "Crear". Y esperar que termine la creación.
• ❗ Para obtener el IP público del contenedor se debe dar click sobre el nombre del contenedor y dar click en "Información general". El IP se mostrará cuando la creación haya finalizado.

Pasos Rama iatos-web-app

Paso 1. Clonar repositorio:

• Clonar repositorio: git clone https://github.com/fcernafukuzaki/IATos.git. Y moverse a la rama: git checkout iatos-web-app
• O de lo contrario clonar sólo la rama: git clone -b iatos-web-app https://github.com/fcernafukuzaki/IATos.git
• O descargarlo desde GitHub Desktop.

Paso 2. Actualizar código fuente y subir a GitHub (opcional):

• En caso se actualice el código fuente, se debe ingresar a consola CMD y ubicarse en la carpeta donde se ha clonado el respositorio.
• Finalmente, subir a GitHub: git add . , git commit -m "Add new files" y git push.

Paso 3. Crear contenedor Docker y subir a DockerHub (opcional):

• Desde consola CMD ubicarse en la carpeta donde se ha clonado el respositorio.
• Iniciar sesión en Docker: docker login.
• Crear el contenedor: docker build -t iatos-web-app .
• Iniciar el contenedor: docker run -it -p 5000:5000 iatos-web-app
• Identificar el ID para subir a DockerHub: docker ps -a
• Confirmar cambios para subir a DockerHub: docker commit 88b9ef6501a9 fcernafukuzaki/iatos-web-app. Para este ejemplo se usa el ID "88b9ef6501a9" y nombre de usuario "fcernafukuzaki".
• Subir contenedor a DockerHub: docker push fcernafukuzaki/iatos-web-app. Para este ejemplo se usa el nombre de usuario "fcernafukuzaki".
• ❗ El proceso de subida puede tardar varios minutos dependiendo de la conexión a internet.

Paso 4. Desplegar contenedor en Azure (App Services):

• En Azure ubicar el servicio App Services.
• Luego, dar click en el botón "Agregar".
• Completar el formulario de creación con: Nombre del app y Pila del entorno en tiempo de ejecución. Para este ejemplo se usó como Nombre "iatos-web-app" y como Pila "Python 3.8".
• Dar click en botón "Siguiente". En la pestaña "Implementación" habilitar la opción de "Implementación continua". Luego seleccionar la cuenta de GitHub, repositorio y rama "iatos-web-app".
• Luego, click en botón "Revisar y Crear" o "Crear". Y esperar que termine la creación.
• ❗ Una vez creada la APP se debe dar click e ingresar a la opción "Configuración" y entrar a la pestaña "Configuración general". Ubicar el campo "Comando de inicio" y colocar: gunicorn --bind=0.0.0.0 --timeout 600 app:app. De esta forma se desplegará la aplicación.
• ❗ Para probar el APP se debe ingresar a la URL https://iatos-web-app.azurewebsites.net/. Donde "iatos-web-app" es el nombre de la APP Service que se creó.