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CP-SAT Primer部署教程:FastAPI+Docker将优化求解器打包成生产级Optimization API

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CP-SAT Primer部署教程:FastAPI+Docker将优化求解器打包成生产级Optimization API

发布时间:2026/8/23 11:45:14
CP-SAT Primer部署教程:FastAPI+Docker将优化求解器打包成生产级Optimization API CP-SAT Primer部署教程FastAPIDocker将优化求解器打包成生产级Optimization API【免费下载链接】cpsat-primerThe CP-SAT Primer: Using and Understanding Google OR-Tools CP-SAT Solver项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cpsat-primer你是否想过只需一条命令就能把 Google OR-Tools 的 CP-SAT 约束求解器变成一个可对外提供服务的 Optimization API开源项目cpsat-primerCP-SAT Primer不仅教你如何使用和理解 CP-SAT 求解器还自带一个完整的部署示例用FastAPI Redis Docker将 CP-SAT 求解器打包成生产级服务提交任务、查询状态、获取 TSP 最优解一气呵成。本文是面向新手的完整部署指南无需深度学习优化理论照着做即可上手。️ 先搞懂架构为什么这样设计TSP旅行商问题是 NP-hard 问题CP-SAT 求解一个中等规模的实例可能需要数分钟。因此不能做成发请求→等响应的同步 API而应采用异步任务队列架构组件作用FastAPI提供 REST 接口自动生成交互式 Swagger 文档Redis兼做数据库存任务/解与消息队列RQRedis QueueWorkers后台并行执行 CP-SAT 求解支持水平扩展Docker Compose一键编排全部容器完整示例代码位于examples/optimization_api/核心文件分工清晰app/main.py—— FastAPI 路由入口app/solver.py—— CP-SAT 求解器实现add_circuit约束建 TSP 模型app/tasks.py—— Worker 后台任务与 Webhook 回调app/db.py/app/config.py—— Redis 数据访问层与配置Dockerfiledocker-compose.yml—— 容器化部署配置 最快部署步骤Docker 一键启动git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cpsat-primer cd cpsat-primer/examples/optimization_api docker-compose up -d --build就这一条命令docker-compose.yml会自动拉起三个服务optimization_api_fastapiAPI 服务映射到本机 80 端口optimization_api_redisRedis 数据库与任务队列optimization_api_worker2 个 RQ 求解 Workerreplicas: 2改大即可扩容Dockerfile 基于python:3.12-slim依赖仅四样fastapi、ortools、redis、rq镜像轻量、构建飞快。⚠️安全提示官方章节明确说明此示例面向内网使用暴露到公网前请自行补充认证与限流详见chapters/building_an_optimization_api.md。 Swagger UI在线提交第一个求解任务启动后访问http://localhost/docsFastAPI 自带的 Swagger UI 立即可用无需写一行测试代码点击POST /jobs的 Try it out粘贴一个 TSP 实例 JSON 即可提交任务API 会立即返回task_id随后通过GET /jobs/{task_id}轮询状态GET /jobs/{task_id}/solution拿到结果——包含节点顺序node_order、目标值cost与下界lower_bound可精确判断解的优劣。 Webhook 回调不用轮询也能收到结果提交任务时可选填webhook_url字段Worker 求解完成后会主动 POST 通知你的服务。这对 CI/CD 或上游业务系统集成非常友好实现见app/tasks.py中的send_webhook。 走向生产几个关键建议算法与 API 解耦solver.py的文件注释建议把复杂算法抽成独立模块/项目便于单独测试与基准评测也方便算法团队与 API 团队并行开发。接口版本化所有路由挂在/tsp_solver/v1前缀下未来加knapsack_solver/v1等求解器可复用同一套队列与 Worker 集群成本更低。水平扩展Worker 理论上可部署到不同机器只需改replicas或外置部署 RQ worker。数据模型项目用 Pydantic 严格定义输入输出含默认值序列化天然支持回归测试与向后兼容。总结cpsat-primer 的 Optimization API 示例展示了 CP-SAT 求解器从命令行工具到生产级 API的最短路径FastAPI 接请求 → Redis 存状态 → RQ Worker 跑求解 → Webhook 回调结果。读懂examples/optimization_api/不到 400 行代码你就能把它改造成排产、装箱、调度等任意优化问题的在线服务。动手试试吧【免费下载链接】cpsat-primerThe CP-SAT Primer: Using and Understanding Google OR-Tools CP-SAT Solver项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cpsat-primer创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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