解读FastAPI异步化为transformers模型打造高性能接口解析

乔丹搞IT2024-08-27 16:37

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from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import numpy as np
from starlette.responses import JSONResponse
 
 app = FastAPI()

加载模型和分词器

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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

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  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

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 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

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   @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。