Deploying a PyTorch Model as a REST API using FastAPI_pytorch restful-程序员宅基地

技术标签: 语言模型  编程实践  人工智能  自然语言处理  架构设计  Python实战  开发语言  

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2021年,随着技术的飞速发展,越来越多的企业开始采用人工智能(AI)、机器学习(ML)及深度学习(DL)技术。其中,通过部署预训练模型作为RESTful API服务来实现对模型的即时推断,可以极大地提高产品的实用性、降低成本并促进科技创新,是各行各业都应该重视的方向。本文将以PyTorch作为示例模型,基于FastAPI构建一个可供访问的RESTful API接口,并通过Docker容器化部署该服务,使得它可以在不同的环境中运行,也可以方便地扩展和迁移到新的环境中。

1.1 模型选取

2021年,深度学习在图像识别、自动驾驶、自然语言处理等领域都取得了巨大的成功,而PyTorch也正是当下最热门的人工智能开源框架之一。因此,本文将使用PyTorch作为示例模型进行演示。

1.2 FastAPI介绍

FastAPI是一个现代化且快速的Web框架,旨在帮助开发者创建实时的、可伸缩的、可靠的API。其主要特性包括:

  • 声明式的路由定义语法
  • 自动文档生成
  • 可插拔的依赖注入系统
  • 高度可测试的代码
    可以通过以下命令安装FastAPI:
pip install fastapi[all]

1.3 Do

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