基于Flask的深度学习模型自动化部署项目计划
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更新于2024-08-04
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"C_Flask_3.18_项目计划书_ver1.1.01"
本项目计划书详细阐述了一个基于Flask框架的Web应用开发任务,旨在利用Flask的灵活性和易用性,简化深度学习模型的部署过程,提高算法研究人员的工作效率。项目由多个阶段组成,包括需求分析、源码阅读、软件开发和软件测试,以确保最终交付高质量的产品。
1. Flask框架介绍
Flask是一个Python微框架,适用于快速开发Web应用。它的轻量级特性使其易于理解和上手,同时支持MVC(Model-View-Controller)模式,允许开发者根据需求定制功能,保持核心功能简洁的同时实现扩展。此外,Flask有丰富的插件库,便于实现个性化网站定制,创建功能强大的Web应用。
2. 项目目标与交付成果
项目的主要目标包括理解软件需求、阅读源码、开发自动化部署深度学习模型的系统以及进行全面的软件测试。预期的交付成果涵盖了需求规格说明书、反向UML建模、自动化部署系统和测试需求分析文档等。
3. 团队组织与协作方式
项目团队由多名成员组成,包括李坤浩、张竹君、张利鹏、崔昕宇、张文斌、许京爽和聂磊。团队协作主要通过GitHub进行文件共享,微信进行文字讨论和语音交流,返校后则改为线下交流。
4. 软件开发构想
项目计划采用Flask和容器技术,如Docker,来构建Web服务,使深度学习模型可以通过HTTP协议对外提供服务。这样可以降低模型部署的学习成本,减少对工程开发人员的依赖,从而提高研发和部署的效率。
5. 标准与约定
项目遵循一系列国家计算机软件相关的标准和规定,如GB/T13702-1992、GB/T19003-2008等,确保软件开发过程的质量控制和文档编制规范。
通过以上内容,可以看出此项目将深入探索Flask框架在深度学习模型部署中的应用,致力于优化开发流程,提升开发效率,同时体现了团队对标准的严谨遵守和良好的协作机制。
2022-08-08 上传
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2022-07-14 上传
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贼仙呐
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