MLservice

Описание проекта

MLservice — это серверная часть системы для анализа изображений повреждений автомобилей. Она предоставляет RESTful API для взаимодействия с предобученной нейронной сетью, которая анализирует изображения и возвращает информацию о повреждениях (bounding boxes, классы повреждений).

Функционал

Сервер предоставляет следующие возможности:

• Загрузка изображений для анализа.
• Интеграция с предобученной нейронной сетью для обработки изображений.
• Возвращение результатов анализа в стандартизированном формате JSON.
• Хранение загруженных изображений и метаданных об обработке.

Основные технологии

• Язык разработки: Python
• Фреймворки: FastAPI
• База данных: PostgreSQL
• Документация API: Swagger

Установка и настройка

Требования

• Python 3.10+
• Установленные зависимости (см. requirements.txt)

Установка

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/kolya5544/MLservice.git
   cd mlservice

2. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

3. Установите рабочую директорию на папку ML

4. Установите ссылку на локальную PostgreSQL базу данных в переменной DB_URL, например как export DB_URL=postgresql+asyncpg://postgres:password@localhost:5432/database

5. Запустите сервер:

   uvicorn app.src.main:app --reload

Использование API

Сервер предоставляет следующие эндпоинты:

1. Загрузка изображения

POST /load-file

Загружает изображение на сервер для анализа. Возвращает результат обработки моделью + file_name для хранилища

2. Получение результатов анализа

GET /results/{file_name}

Возвращает сохраненные результаты анализа.

3. Получение списка изображений

GET /files

Возвращает список всех загруженных изображений с метаданными.

Лицензия

MIT

Контакты

Используйте GitHub Issues для связи с разработчиками