基于Flask的深度学习自动化部署系统详细设计

"C_Flask_4.11_软件详细设计说明书_ver1.1.01" 本文档详述了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春季学期开发的基于Flask的深度学习自动化部署系统。该系统旨在简化和优化深度学习模型的部署流程，利用Flask这一轻量级、灵活的Python Web应用框架，结合DaaS（数据即服务）的概念，提供高效、便捷的模型部署服务。 1.1 目的 设计说明书的主要目标是为项目团队提供一个清晰的指导，定义软件的整体架构和各模块的具体实现细节，以便于开发人员理解和实施。文档还服务于测试人员，作为评估软件性能和功能性的依据。 1.2 背景 Flask因其轻便、安全、易用的特性被选为开发框架，它支持MVC模式，并允许开发者根据需求扩展功能。系统将依赖于包括Flask、MySQL、Python3.6、Nginx、Docker等在内的软件运行环境，以及Tensorflow和PyTorch等深度学习库。 2. 总体设计 2.1 硬件和软件环境 系统要求高性能的服务器配置，如Intel Xeon Silver 4208 CPU和NVIDIA GeForce RTX 2080 GPU，以确保高效的计算能力。软件环境包括类Unix操作系统、特定版本的数据库和编程语言，以及Nginx和Docker等工具，以支持Web服务和容器化部署。 2.2 开发工具和环境 开发过程中，开发人员将使用PyCharm这样的IDE，配合文本编辑器和web server进行开发，通过Git进行版本控制。 2.3 子系统清单 系统由门户系统和部署系统两个主要子系统构成。门户系统前端和后端分别负责用户界面交互和业务逻辑处理，与部署系统协同工作，实现模型的部署和服务管理。部署系统则专注于模型的实时部署和状态管理，提供相应的接口以实现模型的生命周期管理。 3. 模块设计 尽管具体模块设计没有在摘要中详细展开，但可以推测门户系统前端可能包括用户登录注册、模型选择、请求提交等功能；后端则涉及用户请求处理、模型部署逻辑、数据库交互等。部署系统可能包含模型上传、模型验证、资源分配、模型实例监控等组件。 综上，该设计说明书为深度学习自动化部署系统提供了全面的设计蓝图，涵盖了硬件配置、软件环境、开发工具以及系统架构的详细规划，为后续的编码和测试阶段奠定了坚实的基础。