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Crea el endpoint de predicción

En este ejercicio, vas a crear un endpoint de predicción que utiliza un modelo preentrenado para estimar la progresión de la diabetes.

El modelo se ha entrenado con un conjunto de datos que tiene tres características: age, bmi y blood_pressure. A partir de estas entradas, predice una puntuación de progresión de la diabetes, que ayuda a evaluar cómo puede evolucionar la enfermedad con el tiempo.

Usarás FastAPI para crear un endpoint POST que acepte datos de pacientes y devuelva una predicción de la progresión de la diabetes.

Este ejercicio forma parte del curso

Implementación de IA en producción con FastAPI

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea una instancia de aplicación de FastAPI para empezar a desarrollar la API.
  • Crea un endpoint POST en /predict que acepte las features del paciente y devuelva una predicción.
  • Usa el modelo cargado para hacer una predicción basada en las características de entrada.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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])}
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