本地部署的AI能生成API吗·
时间: 2025-06-28 13:19:06 浏览: 13
### 创建和生成基于本地部署人工智能模型的API
将本地部署的人工智能模型转化为可访问的API接口能够极大提升开发效率并简化集成过程[^1]。对于具体操作流程,以Windows环境下使用Ollama部署名为qwen2:0.5B的大规模语言模型为例说明。
#### 准备工作
确保环境满足最低硬件需求以及软件依赖项已妥善配置完毕。下载对应版本的预训练权重文件与配套脚本资源包,并解压至指定目录下以便后续调用[^2]。
#### 构建RESTful风格的服务端程序
采用Flask框架构建简易Web服务器来承载自定义业务逻辑处理单元:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
app = Flask(__name__)
model_name_or_path = 'path_to_your_model/qwen2_0.5b'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path).eval()
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
input_text = request.json.get('text')
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(inputs)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
response_data = {'generated_text': result}
return jsonify(response_data)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=8080)
```
上述代码片段展示了如何利用Python中的`flask`库搭建HTTP服务监听来自客户端发出的数据请求;同时借助Hugging Face提供的`transformers`工具加载预先训练好的神经网络架构实例化对象用于执行推理计算任务。
启动该应用程序之后,在局域网内的任意一台计算机上都可以通过发送HTTP POST消息携带待预测字符串参数给定地址http://<server_ip>:8080/predict完成一次完整的交互体验。
阅读全文
相关推荐


