基于Flask的深度学习自动化部署系统需求规格

"C_Flask_4.9_软件需求规格说明书_ver2.1.01" 基于Flask的深度学习自动化部署系统是一款专为2020春季学期《软件工程综合实验》课程设计的软件，由C组成员开发。这个系统旨在简化深度学习模型的部署流程，降低算法研究人员的部署难度，提升模型的研发和部署效率。通过使用Python的Flask框架和容器技术，系统构建了一个包含前端、后端和模型部署模块的Web服务，使得用户可以通过直观的Web界面上传和部署深度学习模型，然后获取RESTful API来在不同场景下调用模型。 1. 软件目标与背景 - 目标：降低深度学习模型部署的门槛，提升模型迭代和部署的效率，使非工程背景的研究人员也能便捷地部署模型。 - 背景：Flask作为Python的轻量级Web框架，因其灵活性、易用性和可扩展性而被选用。其允许用户根据需求定制功能，同时拥有丰富的插件库支持。 2. 总体架构 - 软件概述：系统主要由三个部分组成——前端页面、后端模块和模型部署模块。前端用于用户交互，后端处理业务逻辑，模型部署模块负责模型的容器化和上线。 - 功能描述：用户可以上传模型，系统会自动处理模型的容器化，生成RESTAPI供用户调用，以提供模型的预测服务。 3. 技术栈 - Flask：作为Web应用框架，Flask提供基础的路由、模板渲染和HTTP请求处理功能。 - 容器技术：可能是Docker，用于模型的隔离部署，确保模型运行环境的一致性和可移植性。 - RESTAPI：模型部署后，用户可以通过统一的RESTful接口调用模型进行预测，符合现代Web服务的标准。 4. 用户群体与使用场景 - 目标用户：深度学习算法研究人员，需要快速将模型转化为在线服务的开发者。 - 使用场景：模型训练完成后，研究人员可以通过系统快速部署模型，将模型应用于实际问题，如图像识别、语音识别等场景。 5. 需求分析 - 功能需求：模型上传、模型部署、RESTAPI生成、模型状态监控等。 - 性能需求：系统需要具备高可用性、可扩展性，处理大量并发请求的能力。 - 环境需求：支持常见的深度学习框架，适应不同的计算资源。 6. 文档用途 - 为设计人员提供系统设计的依据。 - 作为开发人员的参考指南，明确开发任务。 - 作为测试人员的依据，定义测试标准。 - 项目验收时，作为评估是否达到预定目标的文档。 7. 开发与维护 - 开发过程遵循敏捷或瀑布模型，根据实际情况选择合适的开发流程。 - 文档需随着项目的进展持续更新，确保与实际产品同步。 总结，C_Flask_4.9_软件需求规格说明书详细阐述了基于Flask的深度学习自动化部署系统的功能、设计目标、技术选型和用户需求，为项目的开发、测试和维护提供了全面的指导。