C_Flask_4.2_软件需求规格说明书_ver2.0.11
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更新于2022-08-08
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**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。
是因为太久
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