ViT 图像分类模型 Web 应用开发：从模型部署到前端展示
1. 项目概述与价值
想象一下，你拍了一张桌上的物品照片，上传到一个网页，瞬间就能识别出杯子、手机、笔记本等所有物品——这就是我们要构建的 ViT 图像分类 Web 应用。这种技术现在已经广泛应用于电商平台的智能搜图、内容平台的自动打标、智能相册的物体识别等场景。
基于 ViT（Vision Transformer）的图像分类模型，特别是针对中文日常物品训练的版本，能够识别 1300 多种常见物体，覆盖日用品、动物、植物、家具、设备、食物等类别。通过 Web 应用的形式，我们可以让这个强大的 AI 能力变得触手可及。
2. 技术架构设计
2.1 整体架构
我们的 Web 应用采用前后端分离架构，这样既保证了系统的可扩展性，也便于团队协作开发。后端使用 FastAPI 提供 RESTful API 服务，前端采用 Vue.js 构建交互界面，模型服务基于 ModelScope 的 ViT 图像分类模型。
这种架构的好处很明显：前后端可以独立开发和部署，API 接口清晰明确，而且能够很好地支持未来的功能扩展。对于刚接触全栈开发的工程师来说，这种设计也相对容易理解和实现。
2.2 核心组件
后端服务主要负责处理图像分类请求，调用 AI 模型进行推理，并返回分类结果。前端界面则需要提供友好的图片上传体验，实时展示识别结果，并处理各种用户交互。
数据库方面，我们可以选择轻量级的 SQLite 来存储识别历史，如果后续用户量增大，再考虑迁移到 MySQL 或 PostgreSQL。这样的设计既满足了当前需求，又为未来留出了扩展空间。
3. 后端 API 开发
3.1 环境准备与依赖安装
首先创建项目目录并安装必要的依赖：
# 创建项目目录
mkdir vit-web-app
cd vit-web-app
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate # Windows
# 安装核心依赖
pip install fastapi uvicorn python-multipart
pip install modelscope pillow
3.2 核心 API 实现
接下来创建主要的 API 文件 main.py：
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
import uuid
import os
from datetime import datetime
app = FastAPI(title="ViT 图像分类 API", version="1.0.0")
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=[],
allow_credentials=,
allow_methods=[],
allow_headers=[],
)
image_classification = pipeline(
Tasks.image_classification,
model=
)
():
:
file_extension = file.filename.split()[-]
temp_filename =
(temp_filename, ) buffer:
content = file.read()
buffer.write(content)
result = image_classification(temp_filename)
os.remove(temp_filename)
{
: ,
: result,
: datetime.now().isoformat()
}
Exception e:
{
: ,
: (e)
}
():
{: , : datetime.now().isoformat()}
