基于Flask的深度学习自动化部署系统需求规格

C_Flask_4.2_软件需求规格说明书是北京航空航天大学计算机学院软件工程综合实验课C组在2020春季学期为他们的深度学习自动化部署系统制定的一份详细的需求规格文档。该项目的目标是利用Flask，一个流行的Python Web开发框架，简化深度学习模型的自动化部署过程，降低算法研究人员在实际部署中的技术门槛，从而提升模型的研发和部署效率。 1. **项目背景**： Flask以其灵活性、轻便性、安全性和易于使用的特点被选为项目的基石。作为MVC模式的良好结合，Flask允许开发人员根据需求定制功能，并通过丰富的插件库扩展网站能力。这个选择是为了实现快速开发，同时保持系统的模块化和可扩展性。 2. **需求分析**： 需求规格说明书详尽地列出了功能需求，如模型的自动化部署流程，包括前端用户界面和后端API管理。文档还强调了软件的性能需求，比如响应速度、稳定性以及对不同硬件和网络环境的兼容性。此外，文档符合GB/T9385-2008、GB/T8567-2006和GJB438B-2009等相关标准，确保文档编写质量。 3. **目标与目标用户**： 该文档的主要受众是软件设计人员、开发者、测试团队和项目验收方。它是后续软件设计的基础，开发过程的参考，测试的基准，以及项目验收的依据，确保项目的顺利进行和高质量交付。 4. **技术选型**： 使用Python和Flask作为技术栈，结合容器技术（可能是Docker），为模型提供了轻量级且高效的部署解决方案。前端页面的设计旨在提供直观易用的界面，方便用户上传模型、配置参数并查看部署状态。 5. **挑战与价值**： 项目解决了深度学习模型部署中的痛点，通过自动化降低了部署复杂性，使得算法研究人员能更专注于模型的研发，提高了整个研发流程的生产力。 总结来说，这份需求规格说明书为基于Flask的深度学习自动化部署系统明确了清晰的需求边界，确保了项目实施的顺利进行和最终产品的用户友好性，推动了深度学习在实际应用中的快速普及。