Details

Предметом работы являются технологии и инструменты, которые используют для создания масштабируемых веб-сервисов, а также архитектурные подходы, применяемые для разработки систем на базе моделей глубокого обучения. Цель выпускной квалификационной работы заключается в разработке масштабируемого веб-сервиса для работы с моделями Stable Diffusion. В ходе работы были рассмотрены различные технологии, использующиеся для разработки веб-сервисов. Обоснован выбор облачного провайдера для реализации проекта. Спроектирована структура веб-сервиса, определены функциональные требования и разработаны сценарии использования. Реализованы компоненты системы, такие как API, рабочая очередь. Создана система аутентификации и авторизации. Произведены функциональное и нагрузочное тестирование и апробация сервиса. Созданы анкеты для обратной связи, развернут публичный API. На основе собранных результатов сделаны выводы о работоспособности и эффективности предложенного решения. Материалы данной работы могут быть использованы для построения различных высокопроизводительных веб-сервисов с использованием бессерверной архитектуры, а также для оптимизации существующих систем с целью повышения их производительности и гибкости.

The subject of this work is the technologies and tools used for creating scalable web services, as well as architectural approaches applied in the development of systems based on deep learning models. The aim of the thesis is to develop a scalable web service for working with Stable Diffusion models. Various technologies used for web service development were considered during the project. The choice of a cloud provider for the implementation of the project was justified. The structure of the web service was designed, functional requirements were defined, and usage scenarios were developed. System components such as the API and work queue were implemented. An authentication and authorization system was created. Functional and load testing, as well as service testing, were performed. Feedback forms were created, and a public API was deployed. Based on the collected results, conclusions were made about the operability and effectiveness of the proposed solution. The materials of this work can be used for building various high-performance web services using serverless architecture, as well as for optimizing existing systems to improve their performance and flexibility.