基于Flask的深度学习自动化部署系统需求规格说明书

本文档是关于C组在2020春季学期《软件工程综合实验》课程中开发的基于Flask的深度学习自动化部署系统的软件需求规格说明书，版本为Ver2.1.21。项目的主要目标是为深度学习模型提供一个用户友好的自动化部署平台，降低算法研究人员将模型转化为实际服务的复杂度，提高研发和部署效率。 1. 目的与背景 文档的主要目的是明确和定义项目的需求，以便软件设计、开发和测试团队能够根据这些规格进行工作。Flask被选为开发框架，因为它是一个轻量级且灵活的Python Web应用框架，支持MVC模式，易于定制且拥有丰富的插件库。由于深度学习模型的部署通常涉及工程开发，这使得自动化部署系统显得尤为重要，可以节省研究者的时间，专注于模型的优化。 2. 软件概述 软件的核心是将深度学习模型打包成Web服务，通过HTTP接口对外提供API，使得用户可以通过简单的Web界面上传模型并进行部署。系统主要包括三个模块：前端界面用于用户交互，后端处理逻辑负责模型管理和API提供，以及模型部署模块，利用Flask构建网站并整合容器技术如Docker进行模型容器化部署。用户可以方便地上传模型，然后通过访问REST API在其他应用程序中调用模型进行预测。 3. 需求规格 - 功能需求：系统需支持模型上传、验证、配置、部署和更新；提供直观的用户界面，便于操作和管理。 - 性能需求：考虑到模型可能的计算负荷，系统需要具备良好的并发处理能力和响应速度，保证服务稳定性。 - 环境需求：软件需要在主流的操作系统（如Windows, Linux）上运行，并支持跨平台部署。 - 安全性：保护用户数据的安全，防止未经授权的访问和恶意操作。 4. 用户角色与文档作用 本文档为软件开发者、测试人员和项目验收方提供了明确的指导，他们是需求规格说明书的主要受众。文档不仅是软件设计的基础，也是开发过程中参考的重要资料，同时还是测试团队测试标准和验收项目是否符合预期的关键依据。 5. 修订记录 说明文档自发布以来进行了多次修订，以适应项目的进展和需求变化，确保规格说明始终与实际开发状态同步。 总结，这个基于Flask的深度学习自动化部署系统的需求规格说明书详细阐述了项目的目标、技术选择、功能要求、性能指标和安全性措施，为整个项目的实施提供了清晰的蓝图。