uvicorn部署图生图模型

### 如何使用 Uvicorn 部署生成图像的机器学习模型 Uvicorn 是一个高性能的 ASGI 服务器，通常与 FastAPI 结合使用来部署机器学习模型。以下是关于如何使用 Uvicorn 部署生成图像的机器学习模型的详细说明。 在部署生成图像的模型时，可以参考以下内容[^4]： 1. **创建文件夹用于保存和返回图片** 在代码中创建一个文件夹以存储用户上传的图片，并确保该文件夹存在。 ```python import os dir_name = "images_uploaded" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) ``` 2. **定义 FastAPI 应用程序** 使用 FastAPI 定义一个 API 路由，允许用户上传图片并接收生成的图片。 ```python from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import FileResponse import uuid app = FastAPI() @app.post("/generate_image/") async def generate_image(file: UploadFile = File(...)): # 保存上传的图片到指定文件夹 file_path = os.path.join(dir_name, f"{uuid.uuid4()}.jpg") with open(file_path, "wb") as buffer: buffer.write(await file.read()) # 使用模型生成新图片（此处为伪代码） generated_image_path = process_image(file_path) return FileResponse(generated_image_path, media_type="image/jpeg") ``` 3. **运行 Uvicorn 服务器** 使用 Uvicorn 启动 FastAPI 应用程序。可以通过命令行或 Python 脚本启动。 - 命令行方式： ```bash uvicorn main:app --reload ``` - Python 脚本方式： ```python import uvicorn if __name__ == "__main__": uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True) ``` 4. **模型推理部分** 在 `process_image` 函数中实现模型推理逻辑，将输入图片传递给模型并生成输出图片。例如，如果使用的是 YOLOv3 模型，则可以参考以下代码： ```python def process_image(input_image_path): # 加载预训练模型 model = load_model("yolov3_weights.pth") # 执行推理 output_image_path = f"output_{uuid.uuid4()}.jpg" model.predict(input_image_path, output_image_path) return output_image_path ``` 通过上述步骤，可以成功使用 Uvicorn 部署一个生成图像的机器学习模型。 ### 注意事项 - 确保模型权重文件已正确加载并配置。 - 对于较大的图片文件，建议优化上传和下载过程，例如使用流式处理。 - 如果模型需要 GPU 支持，可以在 Uvicorn 启动时指定 CUDA 设备。