【限时免费】生产力升级：将bleurt-tiny-512模型封装为可随时调用的API服务-优快云博客

生产力升级：将bleurt-tiny-512模型封装为可随时调用的API服务

【免费下载链接】bleurt-tiny-512 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/lucadiliello/bleurt-tiny-512

引言：为什么要将模型API化？

在现代软件开发中，AI模型的本地化使用往往面临诸多挑战。例如，模型与业务逻辑的强耦合会导致代码难以复用，尤其是在多语言或多平台环境下，直接调用本地模型可能会增加开发和维护的复杂性。将模型封装为RESTful API服务，可以带来以下优势：

解耦：API化后，模型与业务逻辑分离，前端或其他服务只需通过HTTP请求调用，无需关心模型的具体实现。
复用性：同一API可以被多个应用或服务共享，避免重复开发。
跨语言支持：任何支持HTTP请求的语言都可以调用API，无需依赖特定语言的库。
易于扩展：API服务可以独立部署和扩展，适应高并发场景。

本文将指导开发者如何将开源的bleurt-tiny-512模型封装为一个标准的RESTful API服务，使其能够随时被调用。

技术栈选择

为了实现这一目标，我们推荐使用FastAPI作为Web框架。FastAPI是一个基于Python的现代、高性能Web框架，具有以下优势：

高性能：基于Starlette和Pydantic，性能接近Node.js和Go。
自带文档：自动生成交互式API文档（Swagger UI和ReDoc），方便开发者调试和测试。
简单易用：代码简洁，学习成本低，适合快速开发。

核心代码：模型加载与推理函数

首先，我们需要将bleurt-tiny-512模型的加载和推理逻辑封装为一个独立的Python函数。以下是核心代码：

import torch
from bleurt_pytorch import BleurtConfig, BleurtForSequenceClassification, BleurtTokenizer

def load_bleurt_model():
    """加载bleurt-tiny-512模型和分词器"""
    config = BleurtConfig.from_pretrained('lucadiliello/bleurt-tiny-512')
    model = BleurtForSequenceClassification.from_pretrained('lucadiliello/bleurt-tiny-512')
    tokenizer = BleurtTokenizer.from_pretrained('lucadiliello/bleurt-tiny-512')
    return model, tokenizer

def predict_similarity(model, tokenizer, references, candidates):
    """计算参考文本和候选文本的相似度分数"""
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        inputs = tokenizer(references, candidates, padding='longest', return_tensors='pt')
        res = model(**inputs).logits.flatten().tolist()
    return res

# 示例调用
model, tokenizer = load_bleurt_model()
references = ["a bird chirps by the window", "this is a random sentence"]
candidates = ["a bird chirps by the window", "this looks like a random sentence"]
scores = predict_similarity(model, tokenizer, references, candidates)
print(scores)  # [0.8606632947921753, 0.7198279500007629]

API接口设计与实现

接下来，我们使用FastAPI将上述逻辑封装为一个API服务。以下是一个完整的服务端代码示例：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import torch
from bleurt_pytorch import BleurtConfig, BleurtForSequenceClassification, BleurtTokenizer

app = FastAPI()

# 加载模型和分词器
model, tokenizer = None, None

@app.on_event("startup")
async def load_model():
    global model, tokenizer
    config = BleurtConfig.from_pretrained('lucadiliello/bleurt-tiny-512')
    model = BleurtForSequenceClassification.from_pretrained('lucadiliello/bleurt-tiny-512')
    tokenizer = BleurtTokenizer.from_pretrained('lucadiliello/bleurt-tiny-512')

class TextPair(BaseModel):
    references: list[str]
    candidates: list[str]

@app.post("/predict")
async def predict(text_pair: TextPair):
    if model is None or tokenizer is None:
        raise HTTPException(status_code=503, detail="Model not loaded")
    try:
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            inputs = tokenizer(text_pair.references, text_pair.candidates, padding='longest', return_tensors='pt')
            res = model(**inputs).logits.flatten().tolist()
        return {"scores": res}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))

代码说明：

启动加载：通过@app.on_event("startup")装饰器，在服务启动时加载模型和分词器。
请求模型：使用pydantic.BaseModel定义输入数据的格式，确保输入为合法的JSON。
异常处理：捕获可能的错误并返回友好的HTTP状态码。

测试API服务

启动服务后，可以通过以下方式测试API是否正常工作：

使用curl测试

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/predict" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"references": ["a bird chirps by the window", "this is a random sentence"], "candidates": ["a bird chirps by the window", "this looks like a random sentence"]}'

使用Python requests库测试

import requests

url = "http://127.0.0.1:8000/predict"
data = {
    "references": ["a bird chirps by the window", "this is a random sentence"],
    "candidates": ["a bird chirps by the window", "this looks like a random sentence"]
}
response = requests.post(url, json=data)
print(response.json())

部署与性能优化考量

部署方案

Gunicorn：使用Gunicorn作为WSGI服务器，提升并发能力。
```
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app
```
Docker：将服务容器化，便于跨环境部署。

性能优化

批量推理：支持批量输入，减少多次调用的开销。
异步处理：对于高并发场景，可以使用异步加载和推理逻辑。

通过以上步骤，开发者可以轻松将bleurt-tiny-512模型封装为一个高效、易用的API服务，为业务提供强大的文本相似度计算能力。