FastAPI(24)- 详解 File,上传文件

本文详细介绍了如何在 FastAPI 中使用 File 进行文件上传,包括安装 python-multipart、上传单个文件和多个文件的示例,重点讨论了 UploadFile 的异步方法和优势,如避免内存消耗、提供元数据和异步接口。

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前言

可以使用 FastAPI 提供的 File 定义客户端要上传的文件

学习 File 前最好先学习 Form:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15311533.html

安装 python-multipart

要用 File,需要先安装这个库

pip install python-multipart

FIle

File 是继承 Form,所以可以定义和 Form 相同的元数据以及额外的验证

上传单个文件的栗子

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
# author: 小菠萝测试笔记
# blog:  https://www.cnblogs.com/poloyy/
# time: 2021/9/22 9:52 上午
# file: 21_File.py
"""
import u
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何将Wav2Vec2与Dify结合使用的问题,并获取FastAPI的相关教程或示例代码。首先,我需要回顾之前的对话历史,确保我的回答符合用户的需求,并参考之前的引用内容。 用户的上一个问题询问了如何将Wav2Vec2与Dify集成,我之前已经提供了一个详细的指南,包括架构设计、分步实现流程、性能优化技巧、应用场景和错误排查。现在用户的当前问题再次询问相同的内容,但可能希望得到更简化的步骤或更多关于FastAPI的示例。 首先,我需要确认用户的需求是否发生了变化。当前用户提到参考了站内引用,其中引用[1]和[2]提供了Wav2Vec2的应用和Wav2Vec 2.0的技术细节。这可能意味着用户对技术背景有一定了解,但更关注实际集成步骤和代码示例。 接下来,我需要确保回答的结构清晰,按照用户的要求分为集成步骤和FastAPI教程两部分。之前的回答已经包含了FastAPI的示例代码,但可能需要更详细的解释,特别是关于如何处理文件上传、音频预处理和模型推理的部分。 用户可能需要更具体的代码示例,例如如何加载预训练的Wav2Vec2模型,如何处理不同采样率的音频文件,以及如何将结果返回给Dify。同时,用户可能需要了解如何将FastAPI服务部署到生产环境,而不仅仅是本地测试。 另外,用户可能关心如何验证和测试整个集成流程,例如如何通过curl或Python脚本测试API端点,以及如何在Dify中配置工作流。需要确保这些步骤详细且易于跟随。 还需要考虑潜在的问题,例如音频格式转换、服务超时处理、错误处理等,这些在之前的回答中已经提到过,但可能需要再次强调或提供更具体的解决方案。 最后,用户要求获取FastAPI的相关教程或示例代码,除了提供自己的示例外,可能需要推荐官方文档或第三方资源,帮助用户进一步学习FastAPI的其他功能。 总结来说,我需要整理之前的回答,提取核心步骤,补充更多代码细节和验证方法,并确保引用相关文档作为参考。同时,保持回答结构清晰,分点说明,便于用户逐步实施。</think>### 如何将 Wav2Vec2 与 Dify 集成(精简版) --- #### **一、核心集成步骤** 1. **FastAPI 服务搭建** ```python # main.py from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor import torchaudio import torch app = FastAPI(title="Wav2Vec2 ASR API") # 模型加载(支持本地或Hugging Face Hub) MODEL_PATH = "facebook/wav2vec2-base-960h" # 或自定义微调模型路径 processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_PATH) model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_PATH) @app.post("/transcribe") async def transcribe(file: UploadFile = File(...)): # 音频预处理 waveform, sample_rate = torchaudio.load(file.file) if sample_rate != 16000: resampler = torchaudio.transforms.Resample(sample_rate, 16000) waveform = resampler(waveform) # 推理 inputs = processor(waveform.squeeze().numpy(), sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True) with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits # 解码 predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) text = processor.batch_decode(predicted_ids)[0] return {"text": text} ``` **启动命令**: ```bash uvicorn main:app --reload --port 8000 ``` 2. **Dify 配置** - **创建API工具**: ```yaml # dify_api_config.yaml name: "Wav2Vec2 ASR" endpoint: "http://localhost:8000/transcribe" method: POST headers: Content-Type: multipart/form-data parameters: - name: file type: file required: true ``` - **构建语音工作流**: ```python # dify_workflow.py from dify_client import WorkflowBuilder workflow = WorkflowBuilder() \ .add_trigger("audio_input", type="audio") \ .add_api_step("asr", tool_id="wav2vec2_asr", input_mapping={"file": "audio_input.file"}) \ .add_llm_step("response", model="gpt-3.5-turbo", prompt="用户语音内容:{{asr.output.text}},请生成响应") ``` --- #### **二、FastAPI 关键功能详解** 1. **文件上传处理** - 支持 `wav/mp3` 格式自动检测: ```python ALLOWED_TYPES = {'audio/wav', 'audio/mpeg'} @app.post("/transcribe") async def transcribe(file: UploadFile = File(...)): if file.content_type not in ALLOWED_TYPES: raise HTTPException(400, "仅支持 WAV/MP3 格式") ``` 2. **音频预处理** - 自动统一采样率至 16kHz(Wav2Vec2 标准输入) - 动态张量维度处理: ```python waveform = waveform.squeeze() # 处理多声道音频 if waveform.dim() == 1: waveform = waveform.unsqueeze(0) ``` 3. **异步处理(提升并发能力)** ```python from fastapi import BackgroundTasks async def async_inference(waveform): # 推理代码... @app.post("/async_transcribe") async def async_transcribe( file: UploadFile, background_tasks: BackgroundTasks ): waveform = process_upload(file) background_tasks.add_task(async_inference, waveform) return {"status": "processing_started"} ``` --- #### **三、验证与测试方法** 1. **API 测试(CURL)** ```bash curl -X POST "http://localhost:8000/transcribe" \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F "file=@test.wav" ``` 2. **Python 客户端测试** ```python import requests with open('test.wav', 'rb') as f: response = requests.post( "http://localhost:8000/transcribe", files={'file': f} ) print(response.json()) # 输出转录文本 ``` 3. **性能监控(Prometheus 集成)** ```python from fastapi import Request from prometheus_client import Counter, generate_latest REQ_COUNTER = Counter('api_requests', 'Total API requests') @app.middleware("http") async def monitor_requests(request: Request, call_next): REQ_COUNTER.inc() return await call_next(request) @app.get("/metrics") async def metrics(): return Response(generate_latest()) ``` --- ### FastAPI 学习资源推荐 1. **官方文档** [FastAPI 中文文档](https://fastapi.tiangolo.com/zh/) 包含完整的请求处理、中间件、数据库集成示例 2. **实战案例库** GitHub 搜索关键词: `fastapi wav2vec2` `fastapi audio processing` 3. **部署指南** - **Docker 部署**: ```dockerfile FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9 COPY ./requirements.txt /app/ RUN pip install -r requirements.txt COPY ./app /app ``` - **生产环境配置**: ```bash # 启动命令(4 worker进程) gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app ``` --- ### 相关问题 1. 如何处理 Wav2Vec2 对长音频的输入限制? 2. 在 Dify 中如何实现语音流的分段实时转录? 3. 如何将 Whisper 模型与 Wav2Vec2 结合使用? [^1]: Hugging Face 官方文档 - Wav2Vec2 模型使用指南 [^2]: FastAPI 官方教程 - 文件上传最佳实践 [^3]: Dify 开发者文档 - 自定义工具链配置
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