YOLOv8 FastAPI 项目启动与配置教程
2025-05-01 13:36:41作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目目录结构及介绍
YOLOv8 FastAPI 项目的目录结构如下所示:
yolov8-fastapi/
│
├── app/ # 应用程序主目录
│ ├── main.py # FastAPI 应用启动文件
│ ├── models.py # 数据模型定义
│ ├── schemas.py # Pydantic 模式定义
│ └── utils.py # 工具函数
│
├── tests/ # 测试目录
│ ├── test_main.py # 主程序测试文件
│ └── conftest.py # 测试配置文件
│
├── requirements.txt # 项目依赖文件
├── setup.py # 项目设置文件
└── README.md # 项目说明文件
app/:存放FastAPI应用程序的主要代码。main.py:FastAPI应用程序的入口文件,包含了FastAPI应用的创建和路由的注册。models.py:定义了用于数据库交互的数据模型。schemas.py:定义了用于序列化和反序列化数据的Pydantic模式。utils.py:包含了项目通用的工具函数。
tests/:包含了所有测试代码。test_main.py:对main.py中的逻辑进行单元测试。conftest.py:提供了测试时的配置和固件。
requirements.txt:列出了项目运行所依赖的Python包。setup.py:项目设置文件,可以用来打包和分发项目。README.md:项目说明文件,介绍了项目的相关信息。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 app/main.py。以下是该文件的主要内容:
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "Hello World"}
在这个文件中,我们首先从fastapi模块导入了FastAPI类。然后创建了一个FastAPI实例,命名为app。之后定义了一个路由处理函数root,它使用@app.get()装饰器来注册一个GET请求的路由,当访问根路径"/"时,会返回一个简单的JSON响应。
要启动这个FastAPI应用,你可以在项目根目录下运行以下命令:
uvicorn app.main:app --reload
这条命令使用uvicorn这个ASGI服务器来运行app.main模块中的app应用,--reload参数确保了代码更改后应用能够热重载。
3. 项目的配置文件介绍
在这个项目中,并没有一个单独的配置文件,但是通常配置信息可以存放在环境变量或者一个专门的配置文件中。如果要为这个项目添加配置文件,可以创建一个config.py文件,并定义一些配置变量,如下所示:
# config.py
class Settings:
def __init__(self):
self.app_name = "YOLOv8 FastAPI"
self.database_url = "sqlite:///./test.db"
# 可以添加更多配置项
settings = Settings()
在main.py或者其他需要使用配置信息的地方,你可以导入这个settings实例来获取配置值:
# main.py
from config import settings
@app.get("/config")
async def config():
return {"app_name": settings.app_name, "database_url": settings.database_url}
这样,你就可以通过访问/config路由来查看当前应用的一些配置信息了。这只是一个简单的示例,实际项目中可能需要更复杂的配置管理系统,例如使用python-decouple库来从环境变量中提取配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92