Machine-Learning-Model-Serving
软件学院 2022夏季学期 Web前端技术实训课程 大作业
作业信息
项目要求
基本功能
- 支持模型的上传、删除、查看信息。(15 分)
- 上传:至少包括pmml与onnx格式。
- 查看模型信息:类似DaaS平台,包括输入(字段名、类型、取值[如有]、维数[如有])和目标变量。
- 测试模型。(10 分)
- 通过表单输入数据(表单项可能是文本也可能是文件,类似 postman)或使用JSON命令直接输入JSON格式的数据,提交后预测结果会显示在界面中。
- 部署模型,支持模型服务的暂停、启动、删除,并显示当前服务的状态。(25 分)
- 可在前端测试部署,界面类似于测试模型,使用快速返回接口。(25 分)
- 对外提供的api接口分两种:快速返回与等待返回。(25 分)
- 快速返回:接受json格式的输入,一次处理一条数据,直接返回预测结果。
- 等待返回:接受批量数据,先立即返回任务id,之后通过任务id查找结果。批量数据如zip文件包(里面是图片集、文本文件)、csv文件。
提交格式要求
作业文件夹需包含有src
、doc
目录,分别包含源码与文档。
- 须提交安装手册(如需)和使用手册(必须)。
成果展示
答辩演示:技术讲解-单元测试结果-项目演示。 须各自演示自己开发的功能。
随后,每人需提交个人大作业报告,说明自己的工作量及思考。
项目架构
- 前端:Vue框架+Element UI
- 后端:Flask
后端提供的API,维护于Apifox中;项目完成后导出文档。
部署
参考frontend
, backend
文件夹下的README.md
文档。
如何贡献
参考contribute.md文档。