快速部署ML模型：FastAPI与Celery集成示例

资源摘要信息:"ServingMLFastCelery是一个使用FastAPI和Celery来服务机器学习模型的工作示例。FastAPI是一个用于构建API的现代、快速（高性能）的Web框架，基于Python 3.6+类型提示。Celery是一个异步任务队列/作业队列，基于分布式消息传递。在这个示例中，FastAPI被用来构建API，而Celery则用于处理后台任务，例如模型预测等耗时操作。 要运行这个示例，首先需要安装以下依赖包，可以通过pip安装命令来执行： pip install -r requirements.txt 这个命令会根据requirements.txt文件中列出的所有依赖包，自动下载并安装到当前Python环境中。 环境变量的设置是本示例的关键步骤之一。环境变量的设置可以通过export命令来完成： export MODEL_PATH=... export BROKER_URI=... export BACKEND_URI=... 其中，MODEL_PATH是腌制（保存）机器学习模型的路径。在Linux或Mac系统中，使用export命令来设置环境变量。在Windows系统中，可以使用set命令替代export命令来设置环境变量。 BROKER_URI指的是Celery使用的消息代理服务的URI，Celery通过消息代理来传递任务。常见的消息代理服务有RabbitMQ等。 BACKEND_URI指的是Celery后台存储的URI，Celery会使用这个后台存储来保存任务的状态信息。常见的后台存储有Redis等。 启动API的过程包括运行FastAPI框架，可以通过以下命令来启动API： uvicorn app:app 这里使用的是uvicorn，这是一个轻量级的ASGI服务器，用于运行基于Python的异步Web应用程序，如使用FastAPI框架的应用程序。app:app是指定要运行的模块和应用程序实例。 启动工作程序节点的过程则是运行Celery工作程序，可以通过以下命令来启动： celery -A celery_task_app:worker worker -l info 这里使用的是celery命令行工具来运行工作节点。-A celery_task_app:worker指定Celery应用的模块和工作节点，-l info则是设置工作节点的日志级别为info，用于显示详细的工作节点日志信息。 以上就是ServingMLFastCelery的主要知识点，包括了FastAPI和Celery的基础知识、如何安装依赖包、设置环境变量、启动API和工作程序节点等操作。通过这个示例，可以学习到如何使用FastAPI和Celery来服务机器学习模型，实现高性能的模型预测服务。"