fastapi与模型结合方式
时间: 2024-09-03 13:00:19 浏览: 22
FastAPI是一个用于构建Web API的现代高性能框架,它支持Python编写,并利用了Type hints和Pydantic库的强大功能。将FastAPI与机器学习模型结合通常有以下几种方式:
1. **装饰器模式**:你可以使用FastAPI提供的`APIRouter`装饰器,创建一个路由处理函数,该函数接受请求并将数据传递给预训练的模型进行预测。例如,可以使用`Depends`装饰器注入模型实例。
```python
from fastapi import FastAPI, Depends
from your_model_library import YourModel
app = FastAPI()
model = YourModel()
@app.post("/predict")
async def predict(request_data: YourRequestDataClass, model=Depends(model)):
prediction = model.predict(request_data)
return {"prediction": prediction}
```
2. **中间件(Middleware)**:如果需要对每个请求进行复杂的预处理(如特征提取),可以在FastAPI的生命周期回调中设置中间件来执行。
3. **异步处理**:通过使用FastAPI的异步特性,你可以将模型放在异步任务(如aiohttp.ClientSession或gevent等协程库)中,提高并发性能。
4. **集成服务端托管模型**:某些深度学习框架(如ONNX Runtime、TensorFlow Serving)提供RESTful API接口,可以直接与FastAPI集成,无需在每次请求时加载模型。
在实际应用中,选择哪种方式取决于你的具体需求、模型的大小以及对性能的要求。