Voorspellen met FastAPI en een voorgetraind model

AI in productie brengen met FastAPI

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

De omgeving instellen

Vereiste libraries:

FastAPI: framework om API's te bouwen met Python
uvicorn: snelle ASGI-server voor Python-webapps
joblib: om het model te laden

from fastapi import FastAPI
import uvicorn
import joblib
# Maak de FastAPI-app
app = FastAPI()

De voorgetrainde pinguïn-classifier laden

Getraind op de Palmer Penguins-gegevensset
Voorspelt pinguïnsoort op basis van 4 features: culmenlengte, culmendiepte, flipperlengte en lichaamsmassa
Output: Adelie, Chinstrap of Gentoo

import joblib

# Laad het voorgetrainde model
model = joblib.load('penguin_classifier.pkl')
# Controleer het datatype van het model om het laden te verifiëren
print(type(model))

<class 'sklearn.pipeline.Pipeline'>

¹ https://huggingface.co/SIH/penguin-classifier-sklearn

Uvicorn

ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface)-server
Gemaakt door en voor Python

uvicorn main:app \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 8080

import uvicorn
uvicorn.run(app, 
            host="0.0.0.0", 
            port=8080)

Uvicorn-logo

Het voorspellingsendpoint maken

# FastAPI-voorspellingsendpoint
@app.post("/predict")
def predict(culmen_length_mm, culmen_depth_mm, 
            flipper_length_mm, body_mass_g):

    features = [[culmen_length_mm, culmen_depth_mm,
                 flipper_length_mm, body_mass_g]]

    prediction = model.predict(features)[0]
    return {"predicted_species": prediction}

De applicatie uitvoeren

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(
      app, 
      host="0.0.0.0", 
      port=8080)

Sla alle code op in één Python-bestand — your_api_script.py

$ python3 your_api_script.py

Uvicorn-opstartlogs

De API testen

curl \

  -X POST "http://localhost:8080/predict" \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -d '{"culmen_length_mm": 39.1,
       "culmen_depth_mm": 18.7,
       "flipper_length_mm": 181,
       "body_mass_g": 3750}'

{
    "prediction": "Adelie",
    "confidence": 0.87
}

Laten we oefenen!

AI in productie brengen met FastAPI