模型部署fastapi

模型部署是指将训练好的模型应用到实际的生产环境中，使其能够对外提供预测服务。FastAPI是一个异步框架，可以用于构建高并发的机器学习API服务。使用FastAPI可以轻松地将模型封装成API，并且具有出色的性能和可扩展性。下面是使用FastAPI部署模型的一般步骤：

1. 导入必要的库和模块：
使用FastAPI需要导入相应的库和模块，例如`fastapi`、`uvicorn`等。

2. 创建一个FastAPI应用程序：
使用FastAPI创建一个应用程序，定义路由和处理函数。例如，可以创建一个根路由，用于接收请求并进行处理。

3. 加载训练好的模型：
使用pickle库加载预训练好的模型。可以使用`pickle.load()`方法加载保存的模型。

4. 定义API路由和请求处理函数：
在FastAPI应用程序中，定义API的路由和请求处理函数。可以使用`@app.post`装饰器定义一个POST请求的处理函数，接收请求参数并使用加载的模型进行预测。

5. 运行FastAPI应用程序：
使用`uvicorn`命令运行FastAPI应用程序，并指定应用程序的入口模块和端口号。例如，可以使用`uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000`命令运行应用程序，并监听8000端口。

使用以上步骤，就可以使用FastAPI将训练好的模型部署为一个高并发的机器学习API服务。通过调用API接口，可以向模型发送请求并获取预测结果。这样，模型就可以在生产环境中提供实时的预测服务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [通过FastAPI框架部署Torchvision预训练模型](https://blog.csdn.net/qq_28520897/article/details/120861312)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Python】fastapi框架之Web部署机器学习模型](https://blog.csdn.net/l782060902/article/details/121992959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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