什么是 shootat？

shootat 是一个专为ai开发者设计的命令行工具，用于快速测试、部署和监控ai模型。它简化了复杂的ai工作流程，让开发者能够更专注于算法优化而非繁琐的部署过程。

核心特性

  • 🚀 一键部署ai模型到云端
  • 📊 实时性能监控与分析
  • 🔧 自动化测试套件
  • 🔄 版本控制与回滚
  • 🤖 支持主流ai框架

安装与配置

# 使用 npm 安装 npm install -g shootat-ai # 使用 pip 安装 pip install shootat-ai # 验证安装 shootat --version
提示：首次使用需要配置api密钥，使用 shootat config 命令进行设置。

基础用法

基本语法结构

shootat [命令] [选项] [目标]

常用命令

# 初始化项目 shootat init my-ai-project # 部署模型 shootat deploy --model model.pth --env production # 运行测试 shootat test --suite all # 监控性能 shootat monitor --interval 60

高级参数详解

性能优化参数

  • --batch-size: 设置批处理大小
  • --workers: 指定工作进程数
  • --gpu: 启用gpu加速
  • --cache: 启用模型缓存
# 高级部署示例 shootat deploy \ --model model.pth \ --batch-size 32 \ --workers 4 \ --gpu \ --cache \ --env production \ --endpoint /api/v1/predict

实战案例

案例1：图像分类模型部署

# 1. 准备模型 shootat prepare --type image-classification --data ./data # 2. 训练模型 shootat train --epochs 100 --lr 0.001 # 3. 部署到生产环境 shootat deploy --model best_model.pth --scale auto

案例2：nlp模型api服务

# 创建nlp服务 shootat create-service \ --type nlp \ --model bert-base \ --port 8080 \ --auth-key your-api-key

ai框架集成

shootat 支持与主流ai框架无缝集成：

支持的框架

  • tensorflow & keras
  • pytorch
  • scikit-learn
  • xgboost
  • transformers

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常见问题解答

q: shootat 支持哪些操作系统？

a: 支持 windows、macos 和 linux 系统。

q: 如何优化部署性能？

a: 建议使用 gpu 加速、合理设置批处理大小、启用模型缓存。

q: 是否支持自定义插件？

a: 支持，可以通过 shootat plugin 命令管理和开发自定义插件。