Чтобы AI-модель могла принимать запросы, нужен сервер. Для этого используют
веб-фреймворки. Рассмотрим три популярных варианта.
1. Flask – лёгкий фреймворк для небольших AI-приложений
- Прост в освоении
- Хорош для небольших API
- Медленный по сравнению с FastAPI
2. FastAPI – быстрый и асинхронный фреймворк
- Поддержка асинхронных запросов (ускоряет работу)
- Удобная генерация документации API
- Идеален для высоконагруженных AI-сервисов
3. Django + Django REST Framework – мощный фреймворк для сложных проектов
- Подходит для больших AI-приложений
- Встроенная работа с базами данных
- Чуть сложнее в настройке
Какой фреймворк выбрать?
- Flask – если нужен быстрый старт и простота
- FastAPI – если важна скорость и асинхронность
- Django – если требуется мощный бэкенд с базами данных
В этом занятии мы разобрали, как AI-модель развертывается в продакшне:
- Рассмотрели серверную архитектуру AI-приложений
- Узнали, что такое Docker и зачем он нужен
- Познакомились с Django, Flask и FastAPI
В следующем занятии мы поговорим о
GPU и вычислениях, разберём, какие видеокарты нужны для AI и как выбрать сервер для развертывания.