深度学习自动化部署：基于Flask的系统分析与总结

"C_Flask_6.11_综合实验分析与总结_ver1.0.01" 本文是对2020春季学期《软件工程综合实验》课程中C组成员开发的一个深度学习自动化部署系统的分析和总结。该系统基于Python的Flask框架构建，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，提升模型研发和部署的效率。 深度学习自动化部署系统由三部分构成：网站前端页面、网站后端模块和模型部署模块。用户可以通过友好的Web界面上传和部署深度学习模型，并获取到模型的REST API，用于在不同场景下进行远程调用和图像识别。通过使用REST API，客户端可以将待处理的图片发送给服务器，服务器经过模型处理后，返回识别结果。 实验的第一阶段，即软件需求分析，是项目的基础。在这个阶段，团队对项目预期功能进行了评估，明确了用户需求，确定了软件的功能需求、性能需求以及运行环境要求。需求分析过程产出软件需求规格说明书，经历了多次迭代和完善，如表2.1所示，反映了需求分析制品的数量和文档版本控制。 实验制品目录包含多个版本的软件需求规格说明书，这些文档详细描述了系统的功能需求，如模型上传、部署和REST API的提供。此外，这些文档还可能涵盖了系统性能指标、用户界面设计、安全性要求以及与其他系统集成的考虑。 通过这个项目，C组成员不仅实践了使用Flask框架构建Web服务，还深入了解了如何将深度学习模型与Web应用相结合，实现了数据即服务（DaaS）的概念。此外，他们还体验了软件开发生命周期中的需求分析阶段，学习了如何撰写和管理需求规格说明书，这对于软件工程实践来说是非常重要的技能。 C组的这个综合实验展示了如何利用Flask和深度学习技术来构建一个高效、便捷的自动化部署系统。这一实践不仅提升了团队成员在软件工程领域的专业能力，也为深度学习模型的快速部署提供了新的解决方案。