第2课（Flask+Docker全栈实战）

课程核心实战模块

1. 轻量化部署四步法

• 量化训练（FP32→INT8）：模型精度仅损失1.2%，内存占用减少75%

• 剪枝优化：移除30%冗余神经元，保持98%原模型准确率

• ONNX格式转换：实现跨框架（PyTorch→TensorFlow）无缝迁移

• 案例：某智能硬件公司借量化技术，让CV模型在树莓派流畅运行

2. 工业级API开发

• 异常处理：应对非法输入/超时请求的6种防御策略

• 日志监控：ELK栈实时追踪模型性能衰减

• 实战代码：

  python

  @app.route('/predict', methods=['POST'])  
  def predict():  
      if not request.json.get('image'):  
          return jsonify(error="400 Bad Request"), 400  # 标准化错误码  
      # 异步任务队列处理（Celery+Redis方案）  

3. Docker化最佳实践

• 多阶段构建：将2.3GB镜像瘦身至230MB

• GPU支持：配置NVIDIA Container Toolkit

• 安全加固：非root用户运行+只读文件系统