31、机器学习操作（MLOps）：模型部署实战

机器学习操作（MLOps）：模型部署实战

在机器学习的开发生命周期中，模型部署是至关重要的一环。本文将详细介绍如何使用 Flask 构建 REST API 进行模型部署，以及如何利用 Gradio 构建交互式 Web 应用进行模型展示。

1. 使用 Flask 部署神经网络模型

Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，可用于快速搭建 REST API 服务。以下是使用 Flask 部署文本到图像生成模型的具体步骤：

• 定义端点 ：创建一个名为 /text-to-image 的端点，该端点可以处理 POST 和 GET 请求。以下是代码示例：

# 假设已经有了 sd_pipe 管道
from flask import Flask, request, send_file, abort
import io

app = Flask(__name__)

@app.route('/text-to-image', methods=['POST', 'GET'])
def text_to_image():
    if request.method in ['POST', 'GET']:
        prompt = request.json.get('prompt') if request.method == 'POST' else request.args.get('prompt')
        if prompt:
            image = sd_pipe(prompt=pr