基于FastAPI、Docker和Kubernetes的开源机器学习部署项目介绍

基于FastAPI、Docker和Kubernetes的开源机器学习部署项目介绍

ml-deployment-k8s-fastapi This project shows how to serve an ONNX-optimized image classification model as a web service with FastAPI, Docker, and Kubernetes. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-deployment-k8s-fastapi

1. 项目基础介绍及主要编程语言

该项目（GitHub 仓库地址：https://github.com/sayakpaul/ml-deployment-k8s-fastapi）是一个开源的机器学习模型部署项目，主要使用了 FastAPI、Docker 和 Kubernetes 技术栈。项目旨在展示如何将经过 ONNX 优化的图像分类模型作为一个 RESTful Web 服务进行部署。主要编程语言为 Python，同时也涉及到 Dockerfile 的编写。

2. 项目核心功能

项目的核心功能包括：

• Docker化API：将 FastAPI 应用的代码和其依赖项封装到 Docker 容器中，确保在不同环境中的一致性和可移植性。
• Kubernetes集群部署：利用 Kubernetes 进行容器编排，将 Docker 容器部署到 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群上。
• 持续集成与自动部署：通过 GitHub Actions 实现持续集成和自动部署流程，自动构建和推送 Docker 镜像到 Google Container Registry (GCR)，并自动部署到 Kubernetes 集群。
• 模型优化：项目包含将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式的优化过程，以提高在 CPU 基础设施上的性能。

3. 项目最近更新的功能

根据项目最新更新，以下是一些新增或改进的功能：

• 性能优化：通过负载测试，项目团队对工作节点、内存和 CPU 等进行了优化，确定了最佳的节点配置，以提高吞吐量和降低延迟。
• Kubernetes部署管理：使用 Kustomize 进行 Kubernetes 部署管理，提高了配置的灵活性和管理效率。
• 安全性增强：对服务账户的权限进行了精细管理，仅授予必要的角色，以增强系统的安全性。

项目的这些更新进一步提升了模型服务的稳定性和性能，使其更加适合生产环境部署。

ml-deployment-k8s-fastapi This project shows how to serve an ONNX-optimized image classification model as a web service with FastAPI, Docker, and Kubernetes. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-deployment-k8s-fastapi