ModelWrapper()：让你更轻松地为Python模型提供API接口

ModelWrapper是一个用于为Python模型提供API接口的工具，它可以帮助你更轻松地将你的模型封装为可供其他开发人员或系统使用的形式。

ModelWrapper的设计目标是提供一个简单而强大的方式来将模型封装为API接口，并提供一些基本的功能，例如输入数据验证、结果格式化等。它可以让你专注于你的模型本身，而不必担心实现API接口的细节。

使用ModelWrapper非常简单。首先，你需要导入ModelWrapper类，并创建一个ModelWrapper的实例。你可以选择提供一个已经训练好的模型作为参数，或者在之后使用set_model方法设置模型。

from modelwrapper import ModelWrapper

model_wrapper = ModelWrapper()

接下来，你需要定义一个处理请求的函数，并使用@model_wrapper.wrap装饰它。这个函数会被用作API接口的处理函数，并接收一个包含请求数据的字典作为参数。

@model_wrapper.wrap
def predict(data):
    # 在这里对输入数据进行验证和预处理
    # 调用模型进行预测
    # 返回预测结果
    pass

在这个处理函数中，你可以对传入的数据进行验证和预处理的步骤，然后调用你的模型进行预测，并将结果返回。ModelWrapper会负责处理验证错误和将预测结果格式化为API接口的响应。

你可以选择使用ModelWrapper的默认参数，或者在创建实例时提供自定义的参数来配置模型的行为。例如，你可以为模型设置一个默认的输入和输出格式，或者定义自己的验证和结果格式化函数。

最后，你可以使用model_wrapper.run()方法来启动API接口，它会监听一个指定的端口，并将请求转发给处理函数。

model_wrapper.run(port=5000)

在启动API接口后，其他开发人员或系统就可以使用你的模型。他们只需向你的API接口发送一个包含请求数据的HTTP请求，然后接收到包含预测结果的HTTP响应。

使用ModelWrapper可以帮助你更轻松地将你的模型封装为API接口，从而使其更易于使用和集成到其他系统中。它提供了一个简单而强大的方式来定义处理函数，并处理验证错误和结果格式化等常见的任务。通过使用ModelWrapper，你可以更专注于模型的开发和优化，而不必花费过多的精力在API接口的实现上。