Streamlit-FastAPI-Model-Serving 项目推荐

Streamlit-FastAPI-Model-Serving 项目推荐

streamlit-fastapi-model-serving Simple web app example serving a PyTorch model using streamlit and FastAPI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/streamlit-fastapi-model-serving

1、项目的基础介绍和主要的编程语言

Streamlit-FastAPI-Model-Serving 是一个简单易用的开源项目，旨在展示如何使用 Streamlit 和 FastAPI 来部署和提供机器学习模型的服务。该项目的主要编程语言是 Python，利用了 Python 在数据科学和机器学习领域的强大生态系统。

2、项目的核心功能

该项目的核心功能包括：

• 模型服务：通过 FastAPI 提供一个后端服务，用于部署和提供机器学习模型。
• 用户界面：使用 Streamlit 构建一个前端界面，方便用户与模型进行交互和实验。
• Docker 支持：通过 Docker Compose 来管理和部署整个应用，简化了开发和部署流程。

3、项目最近更新的功能包含哪些？

截至最新更新，该项目的主要更新包括：

• 优化了 Docker 配置：改进了 Docker Compose 文件，使得应用的构建和启动更加高效。
• 增加了日志记录功能：提供了详细的日志记录，方便开发者进行调试和问题排查。
• 改进了前端界面：对 Streamlit 界面进行了优化，提升了用户体验。

通过这些更新，项目在易用性和功能性上都有了显著的提升，适合开发者学习和实践如何使用 FastAPI 和 Streamlit 来部署机器学习模型。

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