使用 FastAPI 快速开发 AI 服务的接口

人工智能正在改变各行各业，从自然语言处理到图像识别，AI 模型的应用场景愈发广泛。然而，如何将这些模型以高效、可扩展的方式集成到实际应用中，是开发者面临的常见挑战。

API 作为一种通用的服务暴露方式，能够让 AI 模型无缝对接前端、移动端或其他系统。FastAPI 是一个现代化的 Python Web 框架，凭借其对异步编程的原生支持、高性能以及自动生成的交互式文档，成为构建 AI 服务接口的热门工具。

小编将详细介绍如何使用 FastAPI 快速开发 AI 服务接口，帮助开发者从零开始打造一个功能强大且生产就绪的解决方案。

1、FastAPI 简介

1.1 什么是 FastAPI？

FastAPI 是一个基于 Python 3.6+ 的高性能 Web 框架，专为构建 API 而设计。它结合了 Starlette（一个轻量级 ASGI 框架）和 Pydantic（一个数据验证和序列化库），提供了简单易用且功能强大的开发体验。

FastAPI 的核心优势在于其对类型提示的充分利用，这不仅提高了代码的可读性，还能自动生成 API 文档。

1.2 FastAPI 的主要特点

● 高性能：得益于异步 I/O 和底层优化，FastAPI 的性能可媲美 Node.js 和 Go。

● 异步支持：内置对 async 和 await 的支持，适合处理高并发请求。

● 自动文档生成：基于 OpenAPI 标准，自动生成交互式 API 文档（如 Swagger UI）。

● 类型提示：利用 Python 类型注解进行数据验证和序列化，减少手动编码工作。

● 易用性：API 设计直观，开发者可以快速上手。

2、环境搭建

2.1 安装 FastAPI 和 Uvicorn

要开始使用 FastAPI，首先需要安装 FastAPI 及其运行时服务器 Uvicorn（一个高性能 ASGI 服务器）。

pip install fastapi uvicorn

2.2 创建第一个 FastAPI 应用

让我们通过一个简单示例验证环境配置是否正确：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")def read_root():    return {"Hello": "World"}

保存代码到 main.py，然后运行：

uvicorn main:app --reload

在浏览器中访问 htt