Add onnx serving #123
Add onnx serving #123
Conversation
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| EXPOSE 8000 | ||
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| CMD ["sh", "-c", "PYTHONPATH=/app/src uvicorn onnx_server:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000"] |
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| CMD ["sh", "-c", "PYTHONPATH=/app/src uvicorn onnx_server:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000"] | |
| ENV PYTHONPATH=/app/src | |
| ENTRYPOINT ["uvicorn"] | |
| CMD ["onnx_server:app", "--reload", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"] |
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Tu peux virer ce fichier si on a un pyproject.toml
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| import logging | ||
| from typing import Any, AnyStr, Dict, List, Union | ||
| import numpy as np | ||
| from fastapi import APIRouter, HTTPException, Request | ||
| import onnxruntime as ort | ||
| import time | ||
| import os | ||
| from PIL import Image | ||
| from pathlib import Path | ||
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| from utils.yolo11n_postprocessing import ( | ||
| compute_severities, | ||
| non_max_suppression, | ||
| yolo_extract_boxes_information, | ||
| compute_iou, | ||
| ) |
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exécute le linter pour respecter la pep8 stp
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| # Lister les modèles ONNX chargés | ||
| @api_router.get("/models") | ||
| async def get_models(request: Request): |
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tu peux ajouter du type hint pour le retour stp
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| # Récupérer les métadonnées d’un modèle | ||
| @api_router.get("/models/{model_name}/versions/{model_version}/resolution") | ||
| async def get_model_metadata(model_name: str, model_version: str, request: Request): |
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pareil le type hint de retour stp
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faudrait que tu appliques un linter pour éviter toutes ces lignes inutiles -> regarde là
| os.environ["MODELS_PATH"] = "../models" | ||
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| # sys.path.append() ajoute src/ aux chemins où Python cherche les modules. | ||
| sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../src"))) |
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pourquoi on a besoin de faire ça ?
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ligne 11 : Car ce code configure une variable d'environnement qui indique où trouver les modèles ONNX
Le serveur utilise cette variable pour savoir où chercher les modèles à charger
ligne 14 : car elle ajoute le dossier src au PYTHONPATH, c'est nécessaire car le fichier de test est dans le dossier tests et a besoin d'importer des modules du dossier src.
Sans cette ligne, Python ne pourrait pas trouver le module onnx_server car il n'est pas dans le chemin de recherche par défaut. C'est pourquoi cet ajout doit être fait avant l'import from onnx_server import app
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| # Créer un client de test | ||
| client = TestClient(app) |
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à mettre dans une fixture aussi stp
| def test_homepage(self): | ||
| """Test de la page d'accueil""" | ||
| response = client.get("/") | ||
| assert response.status_code == 200 | ||
| assert "Welcome to the onnx-server" in response.text | ||
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pour les tests tu peux respecter la structure suivante stp :
# Given# When# Then
| image = Image.open(image_path).convert("RGB") | ||
| image = image.resize((640, 640)) | ||
| image_array = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0 | ||
| image_array = np.transpose(image_array, (2, 0, 1)) | ||
| image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0) |
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pourquoi a-t-on besoin de faire tout ça ?
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Car ces traitement sur l'image sont nécessaires pour la préparer au format attendu par le modèle YOLO, sinon le modèle ne pourra pas lire l'image
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