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Erstell den Endpunkt für die Vorhersage

In dieser Übung erstellst du einen Vorhersage-Endpunkt, der ein vortrainiertes Modell nutzt, um das Fortschreiten von Diabetes abzuschätzen.

Das Modell wurde mit einem Datensatz trainiert, der drei Merkmale hat: „ age “, „ bmi “ und „ blood_pressure “. Dann sagt es den Diabetes-Fortschrittswert voraus. Mit diesen Infos sagt es einen Diabetes-Progressionswert voraus, der dabei hilft, zu sehen, wie sich die Krankheit mit der Zeit entwickeln könnte.

Du wirst „ FastAPI “ verwenden, um einen Endpunkt „ POST “ zu erstellen, der Patientendaten annimmt und eine Vorhersage zum Fortschreiten der Diabeteserkrankung zurückgibt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

KI mit FastAPI in die Produktion bringen

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Anleitung zur Übung

  • Erstell eine Anwendungsinstanz von „ FastAPI “, um mit der Entwicklung der API loszulegen.
  • Erstell einen Endpunkt „ POST ” unter „ /predict ”, der Patienten features en annimmt und eine Prognose zurückgibt.
  • Verwende das geladene Modell, um anhand der Eingabemerkmale eine Vorhersage zu treffen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create FastAPI instance
app = ____()

# Create a POST request endpoint at the route "/predict"
@app.____("____")
async def predict_progression(features: DiabetesFeatures):
    input_data = [[
        features.age,
        features.bmi,
        features.blood_pressure
    ]]
    
    # Use the predict method to make a prediction
    prediction = model.____(input_data)
    return {"predicted_progression": float(prediction[0])}
Code bearbeiten und ausführen