前后端大作业——机器学习模型服务

TODO List

前端

• 登录页面

• 主页（也可以不要，直接导航栏接功能应该也行）

• 模型管理界面

  列出所有部署在平台上的模型的列表

• 上传/修改模型窗口

  名称，简介，类型，文件传输窗口

• 模型测试页面/窗口

  用户输入数据，输出预测结果

• 部署模型页面/窗口（也可以融合在模型管理页面里）

  支持启动，暂停服务，监控模型的服务状态（如接受了多少次服务，性能如何，响应时间之类的）

• 部署模型测试界面/窗口

  类似模型测试界面，不同的是要加上批量化处理的内容

• 部署模型后任务id查看结果的界面

  这个可以用模板，最好是针对每个模型都能显示单独的一页，上面有一个列表标出所有id，不过所有模型一个也可以

• 任务管理查看界面（可选）

备注：上述界面可以采取每个界面当作一个组件的形式，这样在切换界面时可以只切换组件，不用切换任务栏等每个界面都一样的东西。

后端

• 登录并核对用户名，密码的接口

• 接收并存储模型的接口

  用于接收上传的模型，并存储在当前模型的列表中

• 删除模型的接口

• 修改模型信息的接口

• 查看模型信息的接口

• 部署模型的接口

• 运行模型的接口

• 模型批量处理的接口（返回id）

  注意尽量使用多线程，不要造成阻塞

• 通过id查询结果的接口

• 返回运行信息的接口

• 任务管理接口（可选）

规范

文件结构

├── frontend
├── backend
│   ├── model : 存放模型的文件夹，最好有一个不会重复的命名方式命名文件
│   ├── app.py : 接口
│   └── database.py : 数据库交互相关函数
└── README.md

接口

包括接口路径，传递的参数和意义，传递方法，接口作用等

注意用formdata传递参数

/login

登录接口

接收：

user : str - 用户名

password : str - 密码

返回：

status : bool - 一个布尔值表示是否登陆成功

报错信息

包括错误描述，错误码，错误提示信息等，用于错误处理

一些其他的想法

可以做一个管理员身份的用户，可以对数据库进行删除等工作，方便管理。