FastAPI是用于在Python中构建API的高性能异步框架。 它提供了对Swagger UI开箱即用的支持。...我们可以定义Pydantic模型，并且FastAPI将为这些模型处理请求-响应。 让我们创建一个COVID-19症状检查器API来理解这一点。...我们将使用Tensorflow创建图像分类模型。...使用Tensorflow进行图像分类的教程 我们创建一个函数load_model，该函数将返回具有预先训练的权重的MobileNet CNN模型，即，它已经过训练，可以对1000种独特的图像类别进行分类...from tensorflow.keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions decode_predictions用于解码预测对象的类名称
说明： - 如无特殊说明，接口输入输出均使用json - 输入输出的图像，均使用base64格式 印章类型： - circle：圆形（包含圆形和椭圆） - rectangle: 矩形 """ app...算法工程师只需要实现具体的功能，如seal_extract实现的是印章提取，可以独立实现，外部使用FastAPI进行包装，相互解耦： IT工程师：使用FastAPI实现接口，定义好输入输出格式，其实算法工程师完全可以自己实现也不难...FastAPI在启动的时候可以指定一些基础信息，如页面标题，描述，版本等，而每个接口还可以指定summary。...，jpg，base64格式") class SealExtractParams(BaseModel): image: str = Field(..., title="待检测图像，base64格式字符串...): image: str = Field(..., title="印章提取的图像(相当于抠图)，jpg，base64格式") box: List[int] = Field(..., title
我将使用它作为调用 REST API（来验证它确实正在工作）的示例图像。 最后，我们将使用 stress_test.py 来压力测试我们的服务器并衡量所有图像的分类。...如第二部分所介绍的，我们在 Flask 服务器上有一个终点（endpoint）「/predict」。此方法位于 run_web_server.py 中，并将根据需要计算输入图像的分类。...这个脚本非常重要，因为它会加载我们的 Keras 模型，并从 Redis 的图像队列中抓取图像进行分类。...我们将通过开发 500 个并发线程来完成这个任务，这些线程将把图像发送到服务器进行并行分类。我建议启动时在服务器本地主机上运行，然后从离线的客户端运行它。 建立我们的深度学习 web 应用 ?...模型服务器接收到带有类预测 + 概率的格式化的 JSON 输出。
别急~ 今天这篇文章，我们就来实战部署一套完整的 AI 图像生成服务，核心使用 Transformers 和 Diffusers 库，配合 Gradio 或 FastAPI 实现本地接口调用，关键还要教你避开常见的大坑...HuggingFace 下载 & 加载图像模型 如何用最少显存成功推理 如何部署一个支持 API + WebUI 的本地图像生成服务✨ 《用 Transformers + Diffusers 部署 AI.../ FastAPI 快速部署为 Web 或 API 服务 简单易用，部署快 小提示：很多 HuggingFace 上的图像模型其实都是基于 diffusers 封装的，适合本地离线使用。...）： （请自行部署后截图用于展示） 方法 2：FastAPI 接口部署（适合前后端联调） from fastapi import FastAPI, Request; import base64;...服务 ✅ 优化推理速度和显存，避免 OOM 报错 ✅ 一键加载 Stable Diffusion / SDXL 模型并输出图片 ✅ 遇到常见坑也能优雅解决 本项目可用于简历生成图像、AIGC 图像接口服务
解码 Base64 编码的 JSON 响应 你刚刚已经将一个 PNG 图像以 Base64 编码的字符串形式保存在了 JSON 文件中。...接下来，脚本会从 JSON 数据中提取 Base64 编码的字符串，解码它，并将解码后的图像数据保存为 PNG 文件到指定目录。如果目录不存在，Python 会为你创建它。...请注意，即使你一次获取多张图片，这个脚本同样有效。for 循环会逐个解码每张图片并分别保存为新文件。...如果答案是肯定的，那就太棒了！但如果得到的图像与你要找的差不多，但又不完全一样，那么你可以通过 API 再次提交你的图像作为输入，并创建它的一些变体。...创建图像的变体 如果你手头有一张图像——无论它是机器生成的还是其他来源——它与你想要的相似，但又不完全符合要求，那么你可以利用 OpenAI 的 DALL·E 2 潜在扩散模型来创建它的变体。
FastAPI FastAPI是一个现代的web框架，可以用于基于OpenAPI标准使用Python 3.6+构建api。FastAPI提供的代码只需进行最小的调整即可用于生产环境。...如果你有自己的图像并想要创建一个数据集，你也可以在Roboflow上手动注释它们。...它计算图像的宽度和高度，并确定调整因子以适应指定的max_size。Resized_image是通过根据计算的尺寸调整输入图像的大小来创建的，确保它不超过最大大小。...你可以通过点击try it out并执行来检查，输出如下: /object-to-json 处理图像中对象的检测，并以JSON格式返回结果。它需要一个图像文件作为输入。.../object-to-img 执行对象检测并返回带有注释对象的图像。它还需要一个图像文件作为输入，并将带注释的图像作为响应发送。
文字特征解码：结合语义信息生成最终文本结果，修正或补全字符。这种分解方法尤其适用于复杂场景文本识别，如弯曲文本、艺术字体或不规则文本行的识别。...领域自适应与定制化：面向特定领域（如金融、医疗、保险）的文档进行模型微调，使模型在特定格式或特定语言风格下也能获得高精度的结构化提取。...接口（RESTful API）或 gRPC 接口 │ │ ├─ __init__.py │ │ ├─ api.py # Flask/FastAPI等Web框架对外提供API...customer_service.py：客服与投诉流程中需要OCR识别一些证据类图片或记录时，可调用对应的OCR模块协助分类和信息提取。...interfaces/： 提供对外服务的统一接口层（API层）。 api.py：例如使用FastAPI/Flask框架定义HTTP接口，通过RESTful方式对外提供识别请求入口。
LitServe是一款易于使用且灵活的服务引擎，适用于基于 FastAPI 构建的 AI 模型。批处理、流式处理和 GPU 自动扩缩等功能让你无需为每个模型重建 FastAPI 服务器。...你可以在此处重现完整的基准（越高越好）。 LitServe提供的结果基于图像和文本分类 ML 任务，但性能优势扩展到其他机器学习任务，例如嵌入、LLM 服务、音频处理、分割、对象检测和摘要。...各种优秀的功能都具备，而不是简单的炒作 具有非常方便简洁的服务化部署方式（根据不同AI模型定义不同的服务器） litserve包安装也非常简单： 从大模型到语音以及视频、图像各种的模型部署示例都有：...它可以部署各种模态的模型，从声音到图像再到视频。...如果你喜欢这系列文章请以 点赞 / 分享 / 在看 的方式告诉我，以便我用来评估创作方向。
: 接口参数配置文件，如输入输出参数等。...将图像转为base64格式 可以看这里：https://github.com/ibbd-dev/python-image-utils/blob/master/image_utils/convert.py...', description='base64格式') class RegItem(BaseModel): """单个人脸图像的识别结果...，如： 默认值：如果在请求的时候，不传该值，则会使用默认值。...标题title 描述description 还有一些参数校验的，如限制取值范围的：ge, le, gt, lt等 我们看一下人脸检测接口输入参数的文档效果： 其他的部分就不展示了。
函数使用requests库向Google图像搜索发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析返回的HTML内容。然后，它提取图像URL，并下载图像内容，最后返回一个包含图像内容的列表。...四、实践示例：图像分类 接下来，我们将使用DeepSeek构建一个图像分类模型，并使用前面抓取的图像数据进行训练。 1. 数据预处理 首先，我们需要对抓取到的图像数据进行预处理。...构建并训练模型 接下来，我们使用DeepSeek（假设它提供了用于实体识别的模型）来构建并训练模型。...现在，我们将使用Flask框架将该模型部署为一个Web服务，允许用户通过HTTP请求发送图像数据并获取分类结果。...('/predict', methods=['POST']) def predict(): # 从请求中获取图像数据（假设图像数据以base64编码的形式传递） image_data =
特征工程也很重要，它涉及选择最相关的变量并对其进行格式化，以便AI/ML算法构建有用的模型。例如，在预测房价的模型中，位置、面积和卧室数量等特征可能是关键。...数据增强是另一种有用的技术，它涉及修改现有数据以创建新信息，例如翻转图像或向音频文件添加噪音，从而可以增加可供AI/ML算法使用的训练数据量。...Scikit-Learn是一种流行的Python机器学习库，提供各种用于分类、回归和聚类任务的算法。...类用于封装ChatGPT对话式AI模型。...generate_response方法使用openai库向ChatGPT API发出API请求并返回生成的响应。
常见的 Google 登陆就是基于 OpenID Connect 实现的。 1.3 OpenAPI OpenAPI 是一套构建 API 的开放标准。FastAPI 是基于 OpenAPI 构建而成。...5.完成解码并验证签名通过后，对 Token 中的 exp、nbf、aud 等信息进行验证 6.全部通过后，根据获取的用户的角色权限信息，进行对请求的资源的权限逻辑判断 如果权限逻辑判断通过则通过 Response...Token 是被签名的，所以我们可以认为一个可以解码认证通过的 Token 是由我们系统发放的，其中带的信息是合法有效的 4 获取 Token 实战 在写代码之前我们先来了解一下 OAuth2PasswordBearer...这个类的功能。...点赞、分享 都是我继续创作下去的动力，我希望能在推广 python 技术的道路上尽我一份力量，欢迎在评论区向我提问，我都会一一解答，记得一键三连支持一下哦！
CML模型API接收图像数据，并使用经过训练的模型对图像最有可能在哪个数字上进行预测，并返回结果。 移动设备上的Web应用程序更新显示内容以显示预测结果。...如您所见，部署起来并不难，机器学习的魔力在于在CML中训练和提供模型以进行准确的预测。 训练模型 对于此演示，我研究了如何使用由PyTorch构建的卷积神经网络训练和提供模型。...我没有注意到用于模型服务的GPU和基于非GPU的模型之间的任何显着性能差异，但是我没有运行任何时序测试。 文件的第一部分创建类并加载先前训练的模型。...将图像转换为PyTorch模型期望的形式的图像处理使用Pillow 库。 CML中的模型API使用的预测函数将获取图像数据并进行一些图像处理，以获取PyTorch模型进行预测所需的形式的图像数据。...这些图像是： • 基于base64解码 • 边缘略微模糊，看起来更像MNIST样本 • 调整为28×28 • 转换为8位灰度 • 转换为numpy数组并重整为MNIST格式 • 转换为浮点并从0-255
在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。...VGG-16 在SSD出现时是图像分类任务中最准确的模型，所以 SSD 中使用它时几乎没有进行修改。...Anchor Boxes 注：Anchor Boxes这里我把它翻译成锚框。 锚框是用于帮助检测器预测默认边界框。与 YOLO 不同，在 SSD 中锚框的高度和宽度不是固定的，而是具有固定的纵横比。...匹配策略 本节我们将介绍如何为计算模型的损失解码真实的边界框。还有就是ssd 如何为其检测器做了一些特殊的操作。 上面的架构图中能够看到，SSD 为每个图像预测大约 8700 个框。...对于匹配的正例框，SSD 计算分类和回归损失。对于负框，它只计算分类损失并忽略回归损失。在结果中还有有一些预测框既不是背景也没有高 IOU 需要匹配。这种框被称为中性框（neutral boxes）。
在本文提到的示例中，我会在我的iMac电脑上运行代码。 ? 基本的设置 Jeremy Howard提供了一个Python实用文件，帮助我们获取已封装的基础函数。我们要做的第一步就是使用这个实用文件。...VGG是一个非常容易创建和理解的模型，它赢得了2014年的“ImageNet挑战赛”。VGG imagenet团队创建了两个模型——VGG 19和VGG 16。...Keras使用一个固定的目录结构来分批查看大量的图像和标签，在这个目录结构下，每一类训练图像都必须放置在单独的文件夹里。 下面是我们从文件夹中随意抓取的数据： ? ? 第四步：预测猫、狗 ?...第五步：将图像和代码文件汇总 为了汇总这些图像和文件，我推荐的方法如下图： ? 总结： 阅读到这里，就证明你就已经采纳了我们在上一篇文章中讨论的理论，并做了一些实际的编程。...如果你按照上面的指示和说明完成了两个示例，那么你就已经成功建立了你的第一个预测模型，并完成了图像分析。
这篇文章就带你从零搭建一个图像识别辅助的垃圾分类系统，覆盖模型选择、训练技巧、部署方式和简单 UI 演示，适合做公益项目或技术实践练手！...引言我们都知道垃圾分类好，但做起来总是各种疑问：外卖盒到底是湿垃圾还是干垃圾？奶茶杯算可回收吗？这些问题，机器视觉其实可以帮上大忙。图像识别在 AI 公益场景里最典型的应用就是“看图识物”。...项目目标用户上传垃圾照片系统识别垃圾种类（可回收、厨余、有害、其他）返回分类建议支持本地 or 云端部署所需组件前端界面（小程序或 Web）图像识别模型（建议 MobileNet 或 EfficientNet-lite...：MobileNetV2优点：轻量、适合移动端、本地部署没压力训练框架：PyTorch or TensorFlow 都可输出层：4分类（可回收、湿垃圾、干垃圾、有害垃圾）数据集推荐模型训练代码（PyTorch...总结这个垃圾识别工具是一个典型的“技术 + 公益”的结合。虽然模型简单、界面也不复杂，但对于帮助普通人养成垃圾分类习惯，还是挺有意义的。
因此，与图像分类不同，语义分割需要根据模型进行密集的像素级分类。 VOC2012 和 MSCOCO 是语义分割领域最重要的数据集。 有哪些不同的解决方案？...使用这种方法可生成任意大小的图像分割图，且该方法比图像块分类法要快上许多。之后，语义分割领域几乎所有先进方法都采用了该模型。 除了全连接层，使用卷积神经网络进行语义分割存在的另一个大问题是池化层。...它的工作原理是灰度相近的像素易被标注为同一类别。CRF 可令分值提高 1-2%。 ? CRF 示意图。（b）一元分类器作为 CRF 的分割输入。...该模块是多个不同扩张程度的空洞卷积级联而成，因此该模块可聚合多尺度背景，并改善前端模块获取的预测结果。 VOC2012 基准测试分数： ? 个人评价： 预测分割图的大小是图像大小的 1/8。...该模型与空洞卷积论文中的背景模块相似，但是它直接应用于中间特征图，而不是可信度地图（信念图是通道数与类别数相同的最终 CNN 特征图）。 该论文分别评估了这两个已提出的模型。
模型 图像描述一般由两个组成部分： a）图像编码器（image encoder），它接收输入图像并以一种对图像描述有意义的格式来表示图像； b）图说解码器（caption decoder），它接受图像表示...因此，我们不从头开始训练图像编码器，而是使用一个预训练的图像分类器，并使用它倒数第二层的激活。 你将在本文中看到许多神奇的表示示例，下面这个示例是第一个。...我使用在 ImageNet 上进行了训练的 PyTorch modelzoo 中可用的 Inception 网络来对 100 个类别的图像进行分类，并使用该网络来提供一个可以输入给循环神经网络中的表示。...这意味着我们可以使用余弦相似度的方法来构建一个按图像搜索的功能，如下所示： 步骤 1：获取数据库或目标文件夹中的所有图像，并存储它们的表示（表示由图像解码器给出）； 步骤 2：当用户希望搜索与已有图像最相似的图像时...3：假设随机生成的输入张量来自图像编码器，将其输入到图说解码器中； 步骤 4：获取给定随机输入时网络生成的图说，并将其与用户提供的图说进行比较； 步骤 5：比较生成的图说和用户提供的图说，并对二者存在损失进行计算
项目地址： https://github.com/gradio-app/gradio 1、项目介绍 Gradio旨在简化展示和测试机器学习模型的过程，它允许用户通过构建漂亮的界面来展示其模型，而无需编写复杂的前端代码...通过Gradio，可以快速地为模型创建Web界面，并支持多种类型的输入和输出，如文本、图像和音频。这个库非常适合于快速迭代开发和用户反馈获取，以及在教学和展示中与观众互动。...2、工具用途 Gradio的主要用途包括： 展示和测试机器学习模型：通过创建具有输入字段（如文本输入或图像上传）和输出字段（如模型预测结果）的界面，用户可以直接与模型进行交互，从而测试和验证模型的性能。...快速部署模型：通过自动共享链接，Gradio可以快速部署机器学习模型，并使其在互联网上可用。这使得开发者可以轻松地与团队成员、合作伙伴或用户共享模型，并收集他们对模型性能的反馈。...它的设计理念在于让开发者能够专注于模型的功能和性能，而不是耗费大量时间在界面设计和代码复杂化上。因此，无论是教学、研究还是商业演示，Gradio都是一个非常有价值的工具。
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