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。

• frontend
• backend

如何贡献

参考contribute.md文档。