Інтеграція модулів компʼютерного зору в мікросервісну архітектуру. Використання DOCKER та FASTAPI для розгортання моделей розпізнавання обʼєктів

Abstract

This paper explores the integration of computer vision models into modern software systems using a microservice architecture. It proposes a scalable solution leveraging Docker for containerization and FastAPI for building high-performance web APIs. This approach ensures seamless scaling, environment consistency, and significant improvements in deployment speed. Furthermore, the conversion of models into optimized formats like ONNX is discussed to ensure maximum GPU utilization. This guarantees that the system can meet the strict latency requirements of real-time video processing. Ultimately, this enhances overall system maintainability. У цій статті досліджується інтеграція моделей комп'ютерного зору в сучасні програмні системи з використанням мікросервісної архітектури. Запропоновано масштабоване рішення, що використовує Docker для контейнеризації та FastAPI для створення високопродуктивних веб-API. Такий підхід забезпечує безперебійне масштабування, узгодженість середовища та значне покращення швидкості розгортання. Крім того, обговорюється перетворення моделей в оптимізовані формати, такі як ONNX, для забезпечення максимального використання графічного процесора. Це гарантує, що система зможе відповідати суворим вимогам до затримки обробки відео в реальному часі. Зрештою, це підвищує загальну ремонтопридатність системи.