如何正确（商业化）部署 AI 服务？

[Carry0317]

想请教两个问题： 1：比如当前用 python 实现了一个 OCR 的功能，该如何正确的封装这个功能，使其成为一个服务被调用？ flask+gunicorn 这套我理解有点简单了，是否还有更适合部署方式？ 2：服务构建好之后，用 docker 打包的话，若是 python 开发的，如何真正做到代码保护？

[LeoQ]

你是啥位置呀？ 怎么还要考虑代码保护？ 给人做私有部署吗？直接卖 API 不就保护起来了？

[GeekGao]

1.封装 OCR 功能为服务：使用 Flask 和 Gunicorn 是一个常见且有效的方式来封装 OCR 功能为一个可以被调用的服务。

2.代码保护：在使用 Docker 打包 Python 应用程序时，代码保护是一个重要的考虑因素。使用工具如 PyOxidizer 、PyArmor 对代码进行混淆，使得代码更难以被理解和修改。对关键代码或数据进行加密，只在运行时解密。

[StubbornHuang]

工业化部署 AI 模型一般都是 C 艹，不会直接使用 python+pytorch 这种形式

[Sayuri]

fastapi

[Carry0317]

@LeoQ 内网环境部署呢

[inkuku]

如果你的代码是 python 的，那么 flask+gunicorn 这个就能满足需求了，不需要特别复杂，你就是提供 API 就可以了
其次，如果要保护代码，最简单的就是先编译成.pyc ,只发布 pyc 就可以了

[CHchenkeyi]

我目前开发和部署下来的情况是编译打包，docker 方案很难，首先你要做成服务化，你的客户基本不懂技术，而且基本使用环境都是 WINDOWS ，docker 方案就很难实现

[Carry0317]

@CHchenkeyi 编译 python 代码么？服务用的是 flask 么？

[CHchenkeyi]

@Carry0317 cx_Freeze 可以看看这款工具