Предсказание с помощью FastAPI и предобученной модели

Развёртывание ИИ в производственной среде с помощью FastAPI

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

Настройка среды

Необходимые библиотеки:

FastAPI: фреймворк для создания API на Python
uvicorn: быстрый ASGI-сервер для запуска Python-приложений
joblib: для загрузки модели

from fastapi import FastAPI
import uvicorn
import joblib
# Create the FastAPI app instance
app = FastAPI()

Загрузка предобученного классификатора пингвинов

Обучена на наборе данных Palmer Penguins
Предсказывает вид пингвина по 4 признакам: длина клюва, глубина клюва, длина ласта и масса тела
Результат: Adelie, Chinstrap или Gentoo

import joblib

# Load the pre-trained model
model = joblib.load('penguin_classifier.pkl')
# Check data type of model to verify model loading
print(type(model))

<class 'sklearn.pipeline.Pipeline'>

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

Uvicorn

ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) — асинхронный сервер
Создан для Python и на Python

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

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

Логотип Uvicorn

Создание эндпоинта для предсказания

# FastAPI prediction endpoint
@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}

Запуск приложения

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

Сохраните весь код в файл Python — your_api_script.py

$ python3 your_api_script.py

Логи запуска Uvicorn

Тестирование API

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
}

Давайте потренируемся!

Развёртывание ИИ в производственной среде с помощью FastAPI