【源码】基于PythonFlask的Web Profile工具

项目简介

本项目开发了一个用户友好的web profile工具，涵盖前端、Server端和Worker端。前端负责模型收集、任务管理、结果可视化等；Server端负责请求处理和数据库管理；Worker端负责实际运行模型。

项目的主要特性和功能

1. 具备友好的Web前端界面，方便用户进行模型和任务管理、结果可视化操作。
2. 前端、Server端和Worker端协同工作，实现模型运行、任务管理和性能分析等功能。
3. 拥有强大的性能分析能力，可对深度学习模型的计算时间、内存使用等性能指标进行分析，助力模型优化。
4. 配备可视化工具，可通过TensorBoard等工具对模型运行过程进行可视化展示，便于用户了解模型特点。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，可按以下步骤操作：

1. 获取代码

从gitlab复制前端和后端代码： shell $ git clone https://gitlab.summer-ospp.ac.cn/summer2021/210040021.git frontend $ git clone https://gitlab.summer-ospp.ac.cn/summer2021/210040021-2.git backend 此时当前目录下代码结构如下： . ├── frontend/ - 前端 ├── backend/ ├── deploy/ - 部署文件 ├── server/ - Server端 ├── worker/ - Worker端

2. 构建Docker镜像

```shell $ docker build frontend/ -t webprofile_web:latest

$ docker build frontend/nginx/ -t webprofile_nginx:latest

$ docker build backend/server/ -t webprofile_backend:latest ```

3. 编辑容器配置文件

shell $ cp backend/deploy/config.example.env config.env $ vim config.env

4. 启动容器

shell $ cd backend/deploy/ $ docker-compose up

5. 运行任务

通过前端界面上传模型、创建任务、查看任务状态并获取性能分析结果。

6. 分析和优化

使用Server端提供的性能分析工具对模型进行分析和优化，提升模型运行效率。

由于代码涉及多个组件和复杂的运行环境配置，建议按上述步骤进行安装和配置，确保项目正常运行。具体的环境配置、代码调试和性能优化等高级操作，请参考项目具体文档和代码注释。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】