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用CodeBuddy开发 AI模型部署脚本：TensorFlow模型转ONNX并部署到Python服务

一、提出目标这次的使用场景是在我们航道系统中船舶图片智能分类子系统中，原TensorFlow图像分类模型（.h5格式）因推理速度不足（单张图片处理需1200ms）导致用户体验下降。...我想着把这个性能提升一下，于是决定将模型转换为ONNX格式（预期推理速度提升30%），并开发Python Flask服务提供标准化推理接口。.../predict 接口，支持接收图片 Base64 编码作为输入；结果输出：接口需返回结构化 JSON 数据，包含分类类别（如 "小型船"）与置信度（如 0.98），且推理响应时间控制在 1 秒内。...：开发 POST 接口 /predict，流程包含四步：接收请求中的图片 Base64 编码→解码为 PIL 图像→预处理（resize 至 224x224、转 RGB 通道、归一化处理、调整维度为 (...，且分类准确率与原模型完全一致（如小型船类图片返回{"class": "小型船", "confidence": 0.98}）。

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    现代的高性能API框架：FastAPI入门实践

    说明： - 如无特殊说明，接口输入输出均使用json - 输入输出的图像，均使用base64格式 印章类型： - circle：圆形（包含圆形和椭圆） - rectangle: 矩形 """ app...算法工程师只需要实现具体的功能，如seal_extract实现的是印章提取，可以独立实现，外部使用FastAPI进行包装，相互解耦： IT工程师：使用FastAPI实现接口，定义好输入输出格式，其实算法工程师完全可以自己实现也不难...FastAPI在启动的时候可以指定一些基础信息，如页面标题，描述，版本等，而每个接口还可以指定summary。...，jpg，base64格式") class SealExtractParams(BaseModel): image: str = Field(..., title="待检测图像，base64格式字符串...): image: str = Field(..., title="印章提取的图像(相当于抠图)，jpg，base64格式") box: List[int] = Field(..., title

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    教程 | 如何使用Keras、Redis、Flask和Apache把深度学习模型部署到生产环境？

    我将使用它作为调用 REST API（来验证它确实正在工作）的示例图像。 最后，我们将使用 stress_test.py 来压力测试我们的服务器并衡量所有图像的分类。...如第二部分所介绍的，我们在 Flask 服务器上有一个终点（endpoint）「/predict」。此方法位于 run_web_server.py 中，并将根据需要计算输入图像的分类。...这个脚本非常重要，因为它会加载我们的 Keras 模型，并从 Redis 的图像队列中抓取图像进行分类。...我们将通过开发 500 个并发线程来完成这个任务，这些线程将把图像发送到服务器进行并行分类。我建议启动时在服务器本地主机上运行，然后从离线的客户端运行它。 建立我们的深度学习 web 应用 ?...模型服务器接收到带有类预测 + 概率的格式化的 JSON 输出。

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    FastAPI开发AI应用教程七：新增文生图、图生图功能

    本文将深入讲解如何在 FastAPI AI 聊天应用中实现文生图和图生图功能，重点介绍豆包 Seedream 4.0 图像生成模型的强大能力。...4K 高清输出：支持最高 4K 分辨率的图像生成 秒级生成体验：借助先进推理加速技术实现快速图像生成 技术栈 后端框架：FastAPI（高性能异步 Web 框架） 图像生成模型：豆包 Seedream...4.0（支持 4K 多模态生图） 图片处理：Pillow（Python 图像处理库） 数据编码：Base64（图片数据传输编码） 前端交互：HTML5 File API + JavaScript（图片上传和预览...） 数据存储：Redis（消息持久化） 豆包 Seedream 4.0 模型介绍 豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 是字节跳动正式发布的新一代图像生成模型，是集生成与编辑于一体的一站式图像创作解决方案...图像生成响应模型 class ImageGenerationAPIResponse(BaseModel): """图片生成API响应模型""" success: bool = Field

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    用 Transformers + Diffusers 部署 AI 图像生成服务（含 Stable Diffusion 报错处理大全）

    别急~ 今天这篇文章，我们就来实战部署一套完整的 AI 图像生成服务，核心使用 Transformers 和 Diffusers 库，配合 Gradio 或 FastAPI 实现本地接口调用，关键还要教你避开常见的大坑...HuggingFace 下载 & 加载图像模型 如何用最少显存成功推理 如何部署一个支持 API + WebUI 的本地图像生成服务✨ 《用 Transformers + Diffusers 部署 AI.../ FastAPI 快速部署为 Web 或 API 服务 简单易用，部署快 小提示：很多 HuggingFace 上的图像模型其实都是基于 diffusers 封装的，适合本地离线使用。...）： （请自行部署后截图用于展示） 方法 2：FastAPI 接口部署（适合前后端联调） from fastapi import FastAPI, Request; import base64;...服务 ✅ 优化推理速度和显存，避免 OOM 报错 ✅ 一键加载 Stable Diffusion / SDXL 模型并输出图片 ✅ 遇到常见坑也能优雅解决 本项目可用于简历生成图像、AIGC 图像接口服务

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    Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(2)

    解码 Base64 编码的 JSON 响应 你刚刚已经将一个 PNG 图像以 Base64 编码的字符串形式保存在了 JSON 文件中。...接下来，脚本会从 JSON 数据中提取 Base64 编码的字符串，解码它，并将解码后的图像数据保存为 PNG 文件到指定目录。如果目录不存在，Python 会为你创建它。...请注意，即使你一次获取多张图片，这个脚本同样有效。for 循环会逐个解码每张图片并分别保存为新文件。...如果答案是肯定的，那就太棒了！但如果得到的图像与你要找的差不多，但又不完全一样，那么你可以通过 API 再次提交你的图像作为输入，并创建它的一些变体。...创建图像的变体 如果你手头有一张图像——无论它是机器生成的还是其他来源——它与你想要的相似，但又不完全符合要求，那么你可以利用 OpenAI 的 DALL·E 2 潜在扩散模型来创建它的变体。

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    基于多复杂交通场景采集帧图片的目标识别技术方案应用与实践

    文字特征解码：结合语义信息生成最终文本结果，修正或补全字符。这种分解方法尤其适用于复杂场景文本识别，如弯曲文本、艺术字体或不规则文本行的识别。...领域自适应与定制化：面向特定领域（如金融、医疗、保险）的文档进行模型微调，使模型在特定格式或特定语言风格下也能获得高精度的结构化提取。...接口（RESTful API）或 gRPC 接口 │ │ ├─ __init__.py │ │ ├─ api.py # Flask/FastAPI等Web框架对外提供API...customer_service.py：客服与投诉流程中需要OCR识别一些证据类图片或记录时，可调用对应的OCR模块协助分类和信息提取。...interfaces/： 提供对外服务的统一接口层（API层）。 api.py：例如使用FastAPI/Flask框架定义HTTP接口，通过RESTful方式对外提供识别请求入口。

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    使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型

    FastAPI FastAPI是一个现代的web框架，可以用于基于OpenAPI标准使用Python 3.6+构建api。FastAPI提供的代码只需进行最小的调整即可用于生产环境。...如果你有自己的图像并想要创建一个数据集，你也可以在Roboflow上手动注释它们。...它计算图像的宽度和高度，并确定调整因子以适应指定的max_size。Resized_image是通过根据计算的尺寸调整输入图像的大小来创建的，确保它不超过最大大小。...你可以通过点击try it out并执行来检查，输出如下: /object-to-json 处理图像中对象的检测，并以JSON格式返回结果。它需要一个图像文件作为输入。.../object-to-img 执行对象检测并返回带有注释对象的图像。它还需要一个图像文件作为输入，并将带注释的图像作为响应发送。

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    闪电般快速部署AI模型的服务引擎！灵活、简单、企业级（比FastAPI快2倍）

    LitServe是一款易于使用且灵活的服务引擎，适用于基于 FastAPI 构建的 AI 模型。批处理、流式处理和 GPU 自动扩缩等功能让你无需为每个模型重建 FastAPI 服务器。...你可以在此处重现完整的基准（越高越好）。 LitServe提供的结果基于图像和文本分类 ML 任务，但性能优势扩展到其他机器学习任务，例如嵌入、LLM 服务、音频处理、分割、对象检测和摘要。...各种优秀的功能都具备，而不是简单的炒作 具有非常方便简洁的服务化部署方式（根据不同AI模型定义不同的服务器） litserve包安装也非常简单： 从大模型到语音以及视频、图像各种的模型部署示例都有：...它可以部署各种模态的模型，从声音到图像再到视频。...如果你喜欢这系列文章请以 点赞 / 分享 / 在看 的方式告诉我，以便我用来评估创作方向。

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    我的人工智能产品

    ：与高德搜索，获取天气预报 本文采用FastAPI+Python 使用阿里千问开发人工智能产品产品，界面如下： 支持文本对话、图像生成、图像识别、语音输入（仅适用PC环境） 后端 func_calling.py...Base64格式大致为：data:image/jpeg;base64,9j/4AAQSkZJRgA # 如果发送给千问VL图像识别模型，则可以直接发送 # 如果要保存到本地，则需要提取其中的...助手，可以帮助用户解答任何问题，也能以精准简洁的语言识别并描述出图像的内容。"}...API**，专为构建类 ChatGPT 的 Web/移动端 AI 助手而设计 from fastapi import APIRouter, Body from fastapi.responses import...我是多模态AI助手，支持文本对话、图像识别、图像生成和语音输入。请问有什么可以帮助您的？

    37310

    使用Python和DeepSeek进行联网搜索的实践指南

    函数使用requests库向Google图像搜索发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析返回的HTML内容。然后，它提取图像URL，并下载图像内容，最后返回一个包含图像内容的列表。...四、实践示例：图像分类 接下来，我们将使用DeepSeek构建一个图像分类模型，并使用前面抓取的图像数据进行训练。 1. 数据预处理 首先，我们需要对抓取到的图像数据进行预处理。...构建并训练模型 接下来，我们使用DeepSeek（假设它提供了用于实体识别的模型）来构建并训练模型。...现在，我们将使用Flask框架将该模型部署为一个Web服务，允许用户通过HTTP请求发送图像数据并获取分类结果。...('/predict', methods=['POST']) def predict(): # 从请求中获取图像数据（假设图像数据以base64编码的形式传递） image_data =

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    DeepSeek生成的图片如何导出使用

    与传统图像处理软件不同，DeepSeek（或其他扩散模型）生成的图片本质上是从噪声中逐步去噪而成的像素集合。...用户通过输入文本提示词（Prompt）和参数（如风格、尺寸、迭代步数等），驱动模型在潜在空间中探索并生成图像。当图片生成完成后，它通常存在于DeepSeek的服务器或本地运行环境的临时存储中。...技术细节：浏览器通过HTTPGET请求从服务器获取图片资源。图片通常以Base64编码或直接的文件流形式传输到客户端。...技术细节：首先，通过API调用DeepSeek的图片生成服务，获取到图片的URL或Base64编码的图片数据。...生成后的图片会直接写入文件系统，通常在outputs或log文件夹下，并按日期、模型或Prompt进行分类。

    14210

    使用CDSWCML构建交互式机器学习应用程序

    CML模型API接收图像数据，并使用经过训练的模型对图像最有可能在哪个数字上进行预测，并返回结果。 移动设备上的Web应用程序更新显示内容以显示预测结果。...如您所见，部署起来并不难，机器学习的魔力在于在CML中训练和提供模型以进行准确的预测。 训练模型 对于此演示，我研究了如何使用由PyTorch构建的卷积神经网络训练和提供模型。...我没有注意到用于模型服务的GPU和基于非GPU的模型之间的任何显着性能差异，但是我没有运行任何时序测试。 文件的第一部分创建类并加载先前训练的模型。...将图像转换为PyTorch模型期望的形式的图像处理使用Pillow 库。 CML中的模型API使用的预测函数将获取图像数据并进行一些图像处理，以获取PyTorch模型进行预测所需的形式的图像数据。...这些图像是： • 基于base64解码 • 边缘略微模糊，看起来更像MNIST样本 • 调整为28×28 • 转换为8位灰度 • 转换为numpy数组并重整为MNIST格式 • 转换为浮点并从0-255

    2.2K20

    15分钟详解 Python 安全认证的那些事儿～

    常见的 Google 登陆就是基于 OpenID Connect 实现的。 1.3 OpenAPI OpenAPI 是一套构建 API 的开放标准。FastAPI 是基于 OpenAPI 构建而成。...5.完成解码并验证签名通过后，对 Token 中的 exp、nbf、aud 等信息进行验证 6.全部通过后，根据获取的用户的角色权限信息，进行对请求的资源的权限逻辑判断 如果权限逻辑判断通过则通过 Response...Token 是被签名的，所以我们可以认为一个可以解码认证通过的 Token 是由我们系统发放的，其中带的信息是合法有效的 4 获取 Token 实战 在写代码之前我们先来了解一下 OAuth2PasswordBearer...这个类的功能。...点赞、分享 都是我继续创作下去的动力，我希望能在推广 python 技术的道路上尽我一份力量，欢迎在评论区向我提问，我都会一一解答，记得一键三连支持一下哦！

    2.2K131

    SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解

    在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。...VGG-16 在SSD出现时是图像分类任务中最准确的模型，所以 SSD 中使用它时几乎没有进行修改。...Anchor Boxes 注：Anchor Boxes这里我把它翻译成锚框。 锚框是用于帮助检测器预测默认边界框。与 YOLO 不同，在 SSD 中锚框的高度和宽度不是固定的，而是具有固定的纵横比。...匹配策略 本节我们将介绍如何为计算模型的损失解码真实的边界框。还有就是ssd 如何为其检测器做了一些特殊的操作。 上面的架构图中能够看到，SSD 为每个图像预测大约 8700 个框。...对于匹配的正例框，SSD 计算分类和回归损失。对于负框，它只计算分类损失并忽略回归损失。在结果中还有有一些预测框既不是背景也没有高 IOU 需要匹配。这种框被称为中性框（neutral boxes）。

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    构建AI智能体：基于OpenAI Whisper-large-v3模型的本地化部署实现语音识别提取摘要

    基础介绍 这个项目是一个基于OpenAI Whisper-large-v3模型的语音识别API服务，采用FastAPI框架构建，提供高效、可扩展的语音转文字功能。...应用app = FastAPI( title="Whisper 语音识别 API", description="基于 Whisper-large-v3 的语音转文字服务，支持 base64...：安全的文件删除操作，包含存在性检查和异常处理Base64处理：支持标准Base64和数据URI格式，自动提取有效数据部分错误抛出：Base64解码失败时抛出HTTP异常，提供清晰的错误信息2.8 API...架构说明这个Whisper语音识别API项目展示了现代深度学习服务的完整架构：模型层：基于Transformer的Whisper-large-v3模型，支持多语言语音识别服务层：FastAPI提供高性能的异步...从技术架构角度看，项目展现了多个突出优势：首先，它充分利用了Whisper-large-v3模型的先进特性，包括对99种语言的识别能力、出色的噪声鲁棒性以及准确的时序对齐功能；其次，通过智能的设备检测和内存管理机制

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    深度学习下的医学图像分析（三）

    在本文提到的示例中，我会在我的iMac电脑上运行代码。 ? 基本的设置 Jeremy Howard提供了一个Python实用文件，帮助我们获取已封装的基础函数。我们要做的第一步就是使用这个实用文件。...VGG是一个非常容易创建和理解的模型，它赢得了2014年的“ImageNet挑战赛”。VGG imagenet团队创建了两个模型——VGG 19和VGG 16。...Keras使用一个固定的目录结构来分批查看大量的图像和标签，在这个目录结构下，每一类训练图像都必须放置在单独的文件夹里。 下面是我们从文件夹中随意抓取的数据： ? ? 第四步：预测猫、狗 ?...第五步：将图像和代码文件汇总 为了汇总这些图像和文件，我推荐的方法如下图： ? 总结： 阅读到这里，就证明你就已经采纳了我们在上一篇文章中讨论的理论，并做了一些实际的编程。...如果你按照上面的指示和说明完成了两个示例，那么你就已经成功建立了你的第一个预测模型，并完成了图像分析。

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