登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
python用fastapi 制作简易web服务做ocr接口
本文将模仿后端流式输出文字，前端一块一块的显示文字。主要的实现路径是：- `LLM` 采用 `qwen3` ，使用 `stream` 方式输出- 后端使用 `langchain` 框架- 使用 `fastapi` 实现后端接口- 前后端之间使用 **`websocket`** 长连接通信- 前端使用一个简单的 `html5` 网页做演示
首次运行会下载模型文件，模型文件会被下载到当前电脑用户的**.cache/modelscope/hub/iic**文件夹中。当然，也可以手动下载模型并放到这个目录下，如果手动下载模型的话，就不需要执行这一步了。FunASR的部署可以使用Docker，有关Docker的部署教程就很多了，一搜就是一大堆，我就不写了。阿里新开源的FunASR仓库（语音转文字），识别速度快，精度高。修改代码中的要识别的w
FastAPI传输文件StreamingResponse速度优化
来看这条简单清晰的逻辑链：LLMs_chain.astream(langchain中chain的API:流式输出LLM的一个个回复块「原料chat_sew.stream_chat （生成器，转换chunk为初步的SSE格式字典「初步加工产品）stream_response_generator(生成器，转换SSE协议字符串丨打包成快递)StreamingResponse(FastAPI用于流式传输响
本文介绍一个基于现代Web技术栈的智能对话系统，前端采用响应式设计实现聊天界面，后端通过FastAPI框架构建高性能API服务，集成Moonshot AI大语言模型实现智能对话功能。系统具备完整的消息交互流程，支持参数定制化配置，适用于智能客服、在线咨询等多种场景。
说明：我计划用fastapi+angular实现毕业生就业管理系统，1.mysql写数据库表，创建表，插入数据，写查询语句2.fastapi写后端接口，在postman里面测试3.angular前端展示效果图：step1:sqlstep2:后端fastapi写接口 C:\Users\Administrator\PycharmProjects\FastAPIProject\main.pystep3:
开发大模型应用时，python后端框架的选择（django/flask/fastapi）
FastAPI主要用于构建Restful的Web API应用，对于一些自己开发的AI应用、大数据处理应用可以用FastAPI来提供性能优越的API接口。
fastapi提供了简洁的python API封装方法，可以快速的定义post和get等请求。但在使用中，api会内置一些计算或者查询方法，使得api请求时等待时间较长。算法与后端进行交互时，为了加快开发，往往会只请求一次，即后端发送数据给算法，算法计算完毕后将结果返回给后端，后端再给前端响应。这个过程使得前端一直在等待后端的响应，用户体验不佳。
在AI模型服务化部署的过程中，开发者常常面临一个共性难题：如何快速将业务逻辑封装成标准化的API接口？本文将介绍一款专为解决此类痛点而设计的轻量级框架——EasyMaaS，并演示如何用它快速构建生产级的AI服务。EasyMaaS通过创新的自动映射机制，显著降低了AI服务开发的门槛。实测表明，使用该框架可将接口开发时间缩短约70%，特别适合需要快速迭代的AI项目。通过简化重复劳动，EasyMaaS让
FastAPI 数据库配置最佳实践
CHFS数据区县码（2011-2019年）。仅在2013和2015年缺失96个观测值，其他年份均完整，数据真实可用。CHFS数据区县码（最全版本）
基于python的fastapi中操作Elasticsearch数据查询
该 GitHub 项目模板提供了一个基于 FastAPI 和 OpenAI 模型的基础框架，适合用于构建大模型（如 GPT-4）的 API 服务。项目结构清晰，包含应用入口、数据模型、OpenAI 交互逻辑、配置文件、测试文件以及 Docker 部署配置。主要文件包括 main.py（FastAPI 应用入口）、schemas.py（Pydantic 模型）、openai_service.py（O
FastAPI是一款现代高性能Python Web框架，具有以下核心优势：1）基于ASGI支持异步处理，性能接近Node.js/Go；2）自动生成交互式API文档；3）通过类型提示和Pydantic实现强类型校验；4）内置安全机制。开发流程包括：安装框架、创建FastAPI实例、定义路由（如@app.get）和处理函数、使用Pydantic模型校验请求体。可通过uvicorn启动服务，支持自动重载
本文介绍了FastAPI中的核心功能，包括路径参数、查询参数及其校验方法。首先，文章解释了HTTP请求的幂等性，并介绍了常见的HTTP请求方法。接着，文章详细说明了异步编程中async和await关键字的使用，以及如何在Jupyter Notebook中正确运行uvicorn.run()。此外，文章还探讨了0.0.0.0地址的含义及正确访问方式，并介绍了枚举类型（Enum）的基本概念和使用方法。最
大家有没有想过这样的问题：“已经有大模型了，为什么还要做Agent？大模型不是也能得到Agent中得到的结果吗？“Agent与大模型之间具体有什么区别呢？首先让我们先从定义上看看这两者有什么区别：大模型是基于深度学习、拥有数十亿至数千亿参数的人工智能模型，能通过海量数据学习复杂模式，具备文本生成、逻辑推理等多任务处理能力，是当前 AI 领域的核心突破方向。所以从上述来看，大模型只提供任务方法，具体
原 SQLite 自增配置（通常无需修改）# MySQL 同样支持 autoincrement，无需改动。
深入探讨了AI大模型技术如何助力企业实现智能化升级，并全面分析了其在实际应用中的现状、挑战与未来趋势。本白皮书由亿欧智库权威发布，详细剖析了AI大模型在客户服务、市场营销、供应链管理、产品研发等多个关键领域的应用实践，为企业决策者提供了宝贵的参考和启示。
基于Langchain框架构建含MCP功能的大模型应用简单案例。
作为一名开发者，你是否曾想过亲手搭建一个包含用户注册、登录认证和文件上传功能的完整 Web 系统？今天，我将带大家一步步拆解一个基于FastAPI（后端）和原生 JavaScript（前端）的前后端分离项目，从核心功能实现到关键技术点解析，让你快速掌握前后端协作的精髓。最后附超详细带解析的源码哦！
项目整理
fastapi
——fastapi
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
讯飞AI开发者社区
天启AI社区
DeepSeek技术社区
DAMO开发者矩阵
松山湖开发者村综合服务平台
