FastAPIとDockerを使用してPyTorchモデルを提供する

PyTorchモデルを提供するためのFastAPIとDockerの活用法

完全な機械学習サービスの開発方法を学ぶ

紹介

個人の機械学習/ディープラーニングプロジェクトに取り組むことは非常に楽しいです。夜には、ラップトップの前で好きなことをコーディングしたり、面白い論文を読んだりしますし、締切に追われることもありません。私たちはみんな、プログラミングは仕事のためにやらない限り、良いものだと知っています！ 😂

とにかく、個人プロジェクトであっても、あなたが行ったことが他の人々にも利用されるようになると、最大の満足感を得ることができます。したがって、他の人々にモデルを提供し、それを実現するための適切なツールを学ぶ必要があります。この記事では、PyTorchを使用して開発されたディープラーニングモデルを、FastAPIとDockerを使用して提供する方法を示します。

FastAPIを使用してサーバーをセットアップする

まず、コンピュータビジョンモデルを作成します。このモデルは、猫の画像と魚の画像を認識できるようになります。これを行うために、ResNet50タイプの事前学習済みネットワークを使用し、最後の分類層を変更して出力を2値にします。

次のコードをmodel.pyというファイルに入れました。

• 「10の方法-人工知能が安全なアプリ開発を形作る」
• 「ReactJSとChatGPTの統合：包括的なガイド」
• AIが白人を好むとき

from torchvision import modelsimport torch.nn as nnCatfishClasses = ["猫", "魚"]CatfishModel = models.resnet50()CatfishModel.fc = nn.Sequential(    nn.Linear(CatfishModel.fc.in_features, 500),    nn.ReLU(),    nn.Dropout(),    nn.Linear(500, 2))

FastAPIを使用してクライアントが接続できるようにサーバーをインスタンス化します。

from PIL import Imagefrom torchvision import transformsimport torchimport osfrom fastapi import FastAPIfrom fastapi.responses import JSONResponsefrom .model import CatfishModel, CatfishClassesfrom io import BytesIOfrom fastapi import HTTPExceptionimport requestsapp = FastAPI()def open_image(image_path):    # ここに必要な画像前処理ロジックを追加してください    image = Image.open(image_path)    return imagedef load_model():    return [email protected]("/")def status():    return {"status"…

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