AIのGETリクエストとPOSTリクエスト

FastAPI を使った AI のプロダクション環境へのデプロイ

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

インストラクター紹介

Matt Eckerle

ソフトウェア・データエンジニアリングリーダー
Inari社エンタープライズデータマネージャー
2019年よりFastAPIをML用途で活用

コース概要

FastAPIの基礎
リクエスト処理と統合
入力バリデーションとセキュリティ
本番対応APIの作成と保守

FastAPIのロゴ

始める前に

✓ Pythonの基礎：関数、クラス、モジュール、データ構造

Pythonのロゴ

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✓ Pythonの基礎：関数、クラス、モジュール、データ構造

✓ HTTPとREST APIの概念

PythonとHTTPのロゴ

始める前に

✓ Pythonの基礎：関数、クラス、モジュール、データ構造

✓ HTTPとREST APIの概念

✓ FastAPIフレームワークの使用

GETリクエストとPOSTリクエストの処理
Pydanticモデルの使用

✓ 機械学習の基礎

Python、HTTP、FastAPIのロゴ

GETリクエストの解説

データの取得に使用
パスパラメータ - URLに含まれる情報
サーバーの状態を変更しない

GET https://example.com/?item_id=1

GETリクエストを説明する図

パスパラメータを使ったGETの実装

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/item/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

`@app.get` デコレータでエンドポイントを定義。
{item_id} はパスパラメータ。
型ヒント（int）で自動バリデーション。

POSTリクエストの解説

サーバーへのデータ送信に使用
データはリクエストボディに含む（通常JSON）
サーバーの状態を変更できる

レストランの注文

POST https://example.com

POSTリクエストを説明する図

JSONデータを使ったPOSTの実装

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()
db = {}

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items", status_code=201)

def create_item(item: Item):
      db[item.name] = item.model_dump()
    return {"message": 
            f"Created {item.name}"}

Pydanticモデルでデータ構造を定義
@app.post でPOSTエンドポイントを定義
JSONの自動解析とバリデーション

HTTPステータスコード

200 OK: 成功時のデフォルト
404 Not Found: リソースが見つからない
201 Success: オブジェクト作成完了

リクエスト成功を示すHTTP 200ステータスコード

HTTP例外の発生

from fastapi import FastAPI, HTTPException
app = FastAPI()

@app.get("/item/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    if item_id == 4242: #An invalid order number
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    return {"item_id": item_id}

@app.post("/items")
async def create_item(item: Item):
    # Simulating item creation
    return {"message": f"Created {item.name}"}, 201

では、練習しましょう！

FastAPI を使った AI のプロダクション環境へのデプロイ