C_Flask_4.2_软件需求规格说明书_ver2.0.11

**C_Flask_4.2_软件需求规格说明书_ver2.0.11** **1 简介** 1.1 目的 本文档的主要目的是为C组成员在2020春季学期《软件工程综合实验》课程中开发的深度学习自动化部署系统提供详细的需求规范。该系统旨在简化和加速深度学习模型的部署流程，使得非技术背景的用户也能便捷地使用。 1.2 背景 随着深度学习技术的发展，越来越多的企业和研究机构需要快速、高效地部署模型以实现业务价值。传统的手动部署方式耗时且易出错，因此，构建一个基于Web应用框架Flask的自动化部署系统显得尤为必要。 1.3 参考资料 本项目的开发参考了Flask官方文档、相关深度学习框架的API以及软件工程的最佳实践。 **2 总体概述** 2.1 软件概述 本系统基于Python的Flask框架，提供了一个直观、友好的用户界面，允许用户上传预训练的深度学习模型，并自动完成模型的部署，包括模型的存储、版本控制、API接口的创建等。 2.2 软件功能 - 用户管理：用户注册、登录和登出功能。 - 项目管理：创建、查看和管理深度学习项目。 - 模型管理：上传、存储和版本控制模型。 - API接口生成：自动生成对外服务的API接口。 - 监控与日志：系统运行状态监控和操作日志记录。 2.3 用户特征 目标用户主要包括数据科学家、开发者和业务分析师，他们可能具备不同程度的技术背景，但都希望简化深度学习模型的部署过程。 2.4 假设和依赖关系 系统依赖于MySQL数据库进行数据存储，依赖于深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行模型处理，同时需要可靠的服务器环境来运行和提供服务。 **3 具体需求** 3.1 功能需求 3.1.1 账户管理：用户注册 系统需提供注册功能，用户通过输入有效的电子邮件地址、用户名和密码创建账户。注册过程需要验证邮箱并确保用户名的唯一性。 3.1.2 账户管理：用户登录 用户通过邮箱和密码登录系统，登录过程应包含密码错误次数限制和找回密码功能。 3.1.3 账户管理：用户登出 用户可以随时登出当前会话，确保账户安全。 3.1.4 项目管理：新建项目 用户可以创建新的深度学习项目，每个项目关联一组模型和相关的配置信息。 3.1.5 模型管理：上传模型 用户能够上传本地的预训练模型文件，系统自动识别模型类型并保存相关信息。 3.1.6 模型管理：版本控制 系统支持对模型进行版本控制，用户可以创建、查看和回滚模型的不同版本。 3.1.7 API接口生成 系统根据模型信息自动生成RESTful API，供外部调用模型进行预测。 3.1.8 监控与日志 系统应有实时监控功能，展示CPU、内存使用情况，以及日志记录用户的操作和系统事件。 **4 系统设计考虑** 系统设计需考虑可扩展性、安全性、性能优化及用户体验。例如，使用缓存提升API响应速度，使用HTTPS确保数据传输安全，采用权限控制保护用户数据。 **5 测试与评估** 系统需经过单元测试、集成测试和性能测试，确保功能完整性和性能指标满足需求。 **6 维护与更新** 系统应定期更新，修复已知问题，增加新功能，以适应不断变化的深度学习技术和用户需求。 本需求规格说明书2.0.11版已经包含了自1.0.0以来的所有修订，确保了对系统需求的全面和准确描述，为项目的开发提供了清晰的指导。