प्री-ट्रेंड मॉडल के साथ FastAPI प्रेडिक्शन

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

पर्यावरण सेटअप

जरूरी लाइब्रेरी:

FastAPI: Python से API बनाने का फ्रेमवर्क
uvicorn: तेज ASGI सर्वर जो Python वेब ऐप चलाता है
joblib: मॉडल लोड करने के लिए

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

प्री-ट्रेंड पेंगुइन क्लासिफायर लोड करना

Palmer Penguins डेटासेट पर ट्रेन किया गया
4 फीचर के आधार पर पेंगुइन प्रजाति प्रेडिक्ट करता है: culmen length, culmen depth, flipper length, और body mass
आउटपुट: Adelie, Chinstrap, या 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) सर्वर
Python द्वारा और Python के लिए बनाया गया

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

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

Uvicorn लोगो

प्रेडिक्शन एंडपॉइंट बनाना

# 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}

एप्लिकेशन चलाना

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

सारा कोड एक Python फाइल में सेव करें - your_api_script.py

$ python3 your_api_script.py

Uvicorn स्टार्टअप लॉग

API का परीक्षण

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
}

अभ्यास करते हैं!

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