将算法推理函数封装成Restful API

前言

如果要快速构建一个算法应用，便于用户在线体验算法推理效果，采用gradio是个不错的选择。然而，要集成到业务程序中，比如要支持java等语言去调用（发送请求，获取到推理结果），此时便需要将算法推理函数封装成Restful API。这里，简单总结下快速封装Restful API的步骤。

假如有个需求：

业务端要做一个演示程序，里面包含一个目标检测算法，算法人员如何将自己跑在GPU服务器上的算法程序交付给业务人员呢？

解决思路：

将算法推理函数封装成Restful API；

如果算法推理用python实现，web框架可采用Flask或FastAPI；

将算法和服务运行环境封装到docker镜像中，通过docker-compose启动。

步骤

1、首先，确保安装了 FastAPI 和 Uvicorn：

pip install fastapi 
pip install uvicorn

2、创建一个 Python 文件（例如 main.py），

• 导入 FastAPI、Pydantic 和一些必要的模块：
• 定义 Pydantic 模型类，用于接收 POST 请求中的数据：
• 编写算法逻辑：
• 定义路由和处理函数，比如接收图片和字符串，并调用算法推理逻辑，返回算法推理结果：
• 使用 Uvicorn 启动应用程序：

from fastapi import FastAPI, UploadFile, File 
from pydantic import BaseModel 
app = FastAPI()

# 定义 Pydantic 模型类，