解读FastAPI异步化为transformers模型打造高性能接口解析
from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import numpy as np
from starlette.responses import JSONResponseapp = FastAPI()
加载模型和分词器
model = AutoModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
异步函数用于将输入文本转换为模型需要的格式
async def prepare_input_for_model(text: str):inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')return inputs
异步函数用于模型预测
async def get_prediction(inputs):outputs = model(inputs)return outputs.logits
异步接口用于处理HTTP请求并返回预测结果
@app.post("/predict")async def predict(text: str):inputs = await prepare_input_for_model(text)outputs = await get_prediction(inputs)predictions = np.argmax(outputs.numpy(), axis=-1)return JSONResponse(content={"prediction": predictions[0]})
这段代码展示了如何使用FastAPI框架的异步功能来提高性能。通过异步函数prepare_input_for_model和get_prediction，我们能够处理并行任务，有效利用服务器资源。这样的设计模式对于需要处理大量并发请求的应用程序非常有用。