好的，各位听众朋友们，欢迎来到今天的“机器学习模型部署：Flask/FastAPI + ONNX/TensorFlow Serving”主题讲座！我是今天的导游——代码界的段子手，bug界的终结者，模型部署界的指路明灯（咳咳，有点自吹自擂了😅）。 今天，咱们不搞那些高深莫测的公式，也不玩那些云里雾里的理论。咱们就用最接地气的方式，把模型部署这件事儿，给它扒个精光，让它变得像煎饼果子一样简单实在！ 一、模型部署：从实验室到餐桌，最后一公里路！ 各位想想，辛辛苦苦训练出来的机器学习模型，就像精心烹饪的一道菜。如果只是放在实验室里，或者电脑硬盘里，那它就永远只是个半成品。只有把它端上餐桌，让千家万户都能品尝到它的美味，才能真正体现它的价值！ 而模型部署，就是这“最后一公里路”。它负责把你的模型，从实验室搬到生产环境，让它能够接受用户的请求，给出预测结果，为你的业务创造价值。 二、Flask/FastAPI：搭建模型服务的“小厨房” 模型部署的第一步，就是要搭建一个模型服务的“小厨房”，也就是咱们常说的API服务。这个“小厨房”负责接收用户的请求，调用模型进行预测，然后把结果返回给用户。 在这 …
FastAPI：基于 Starlette 与 Pydantic 构建高性能 API
好嘞！各位亲爱的代码艺术家们，今天咱们不谈风花雪月，就来聊聊这个火遍全球的API界新宠——FastAPI！🚀 FastAPI：API界的法拉利，快到你怀疑人生！ 想象一下，你是一位顶级的厨师👨🍳，每天要接待来自世界各地的食客。他们对食物的要求五花八门，有的要低脂，有的要无麸质，有的甚至要指定食材的产地和年份！如果让你手写菜单，并针对每个顾客的需求定制菜谱，那简直是噩梦！ 而FastAPI，就是你厨房里的智能菜谱生成器！它能根据顾客（前端开发者）的需求，自动生成API接口，而且速度快如闪电，安全可靠，让你有更多时间去专研厨艺（写更棒的代码）。 一、 为什么选择FastAPI？难道它真的比别人优秀吗？ 在API开发的世界里，选择框架就像选对象，颜值、身材、性格、家世，一个都不能少！FastAPI之所以能脱颖而出，靠的可不是炒作，而是硬实力！ 特性 FastAPI Flask Django REST Framework 性能 非常高 (基于 Starlette 和 Pydantic) 相对较低 较高 (但通常需要更多配置) 自动文档 内置 Swagger UI 和 ReDoc 需要额外的库 …