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_ver2.1.11详细描述了北京航空航天大学计算机学院2020春季学期《软件工程综合实验》课程中C组成员开发的深度学习自动化部署系统的具体需求。该系统基于Python的Web开发框架Flask构建，目的是降低深度学习模型的部署门槛，提高研发和应用的效率。以下是主要知识点： 1. **项目背景**：Flask作为一个轻量级的Web框架，以其灵活性、易用性和高度定制性深受开发者喜爱，尤其适合于开发Web服务。该项目利用Flask的这些特性，将深度学习模型打包成Web服务，通过HTTP接口提供预测功能，简化部署流程。 2. **需求规格**： - **功能需求**：软件的核心功能包括模型上传、部署和调用，用户界面允许用户上传深度学习模型，然后通过Web界面操作部署，最后通过RESTful API获取模型服务。 - **性能需求**：考虑到效率和用户体验，系统需要具备良好的响应速度和稳定的服务能力，例如支持并发请求处理和高效的数据传输。 - **运行环境**：项目依赖于Python环境和Flask框架，可能还需要容器技术（如Docker）来管理和部署模型。 3. **软件角色**：文档面向软件设计师、开发人员、测试人员和项目验收方，作为后续工作的重要参考，包括软件架构设计、开发、测试和验收的标准。 4. **目标用户**：主要服务于算法研究人员，降低他们将深度学习模型转化为实际应用的复杂度，提升研究与实践的结合效率。 5. **技术选型**：Python语言和Flask框架的选择反映了团队对简洁高效开发的追求，同时容器技术的使用也体现了现代软件部署的趋势。 通过这个需求规格说明书，开发团队可以清晰地了解项目的预期目标，确保产品设计和开发过程中满足用户需求，最终交付一个易于使用且能满足深度学习模型部署需求的自动化系统。