• 创建一个网页版的模型转换工具，转换代码都放入到flask的后端服务中，前端主要用于进行转换路线选择和文件上传

• 前端采用分片方式上传大文件给后端，后端接收全部分片后，将其组合成一个文件
• 支持多用户同时上传，互不干扰
• 支持多种前端训练模型之间的转换，目前完善了pytorch2caffe的接口
• 对于用户上传的python文件，实现了动态加载和执行(很容易被用户的python文件下毒，需要注意)

• 获取相关容器（也可以用保存下的python_3.8.15.tar）

  docker pull python:3.8.15

• dockerfile构建部署镜像

  docker build -t flask_modeltrans:1.0 ./

• 开启容器

  docker run -it -p 4001:80 -p 4002:22 --privileged --net=bridge --ipc=host --pid=host flask_modeltrans:1.0 /bin/bash

  • 注意点：

  这时候已经进入了容器，需要注意：（1）设置root密码才能vscode远程；（2）关掉/etc/ssh/sshd_config中的密码设置方可vscode远程；（3）文件保存至worspace目录，即远程目录。
  

• 后端服务开启（直接跳到5）

1. 安装python相关依赖库

   pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements

2. 安装lsof端口查看工具（可选）

   yum install lsof

需要开启三个终端启动该服务,依次开启下面的相关命令(使用vscode即可)

• 终端一:

  chmod +x run-redis.sh
  ./run-redis.sh

• 终端二:

  celery -A server.celery worker --loglevel=debug --concurrency=8 -P threads -c 1000 -E

• 终端三:

  python3 server.py

• 情况一：该服务部署在主机上，那么服务的默认访问网址是http://主机ip:xxxx
• 情况二：该服务部署在主机的容器上，假设容器上的port映射为yyyy:80，那么服务的默认访问网址是http://主机ip:yyyy

详情请见模型转换工具开发.docx