FastAPI
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我們在「【🔒 Python API框架篇 - FastAPI】Ep.1 啟航」有分享 FastAPI 這套API框架， 那麼當我們想要在應用程式剛執行時就註冊一些事件或者共享GPU運算模型、變數…等，當整個應用程式關閉時也進行釋放作業， 這樣的一個週期循環就是所謂的生命週期， 而在FastAPI這
當我們在開發一個AI應用服務時， 常常會需要載入大模型， But… 我們總不可能每一次的請求就載入一次模型吧！ 這樣太沒有效率了， 也非常的浪費資源， 因此我們通常會希望應用程式啟動時就能夠載入模型， 之後每一次的請求只要讓模型進行運算即可， 那麼在FastAPI的框架中究竟要如何使用呢？
首
關於FastAPI這個框架為什麼有什麼樣的優勢， 為什麼會這麼熱門？ 歡迎參考「【Python 技術選型】如何選出適合的API框架呢？」。
站在巨人的肩膀上
FastAPI主要基於以下兩個重要的元件組成， Starlette與Pydantic， 就讓我們來看看兩者的關係吧！
安裝
pip
當我們在撰寫一套系統的時候， 總是會提供一個介面讓使用者來觸發功能模組並回傳使用者所需的請求， 而傳統的安裝包模式總是太侷限， 需要個別主機獨立安裝， 相當繁瑣， 但隨著時代的演進與互聯網的崛起， 大部分的工作都可以藉由網頁端、裝置端來觸發， 而伺服端則是負責接收指令、運算與回傳結果， 雲端
