使用fastAPI框架打包

在FastAPI中，我们将模型封装成可调用的函数并打包成API的主要步骤如下：

1. **安装FastAPI**：
首先确保已经安装了Python环境，并使用pip安装FastAPI，如：`pip install fastapi uvicorn`

2. **导入所需模块**：
引入FastAPI的核心模块以及用于处理HTTP请求和响应的模块：

   from fastapi import FastAPI, HTTPException

3. **初始化FastAPI应用**：
创建一个FastAPI应用实例：

   app = FastAPI(title="Your Model API")

4. **定义模型函数**：
将之前定义的模型预测函数转换为FastAPI的路由，加上适当的请求体解析：

   @app.post("/predict", response_description="返回预测结果")
   async def predict_answer(question: str):
       # 确保question字段包含问题文本
       if not question:
           raise HTTPException(status_code=400, detail="请输入问题")

       try:
           result = predict_function(question)  # 将predict_answer替换为实际模型函数
           return {"answer": result}
       except Exception as e:
           return {"error": str(e)}

5. **启动服务器**：
使用uvicorn来运行你的应用：

   if __name__ == "__main__":
       uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

这样，你的模型就作为API服务运行起来了，可以在localhost:8000/predict上发送POST请求，传递问题来得到预测结果。

6. **部署**：
如果你需要部署到云服务器，可以考虑使用Docker、AWS Lambda或其他支持FastAPI的平台。