Mulai sekarangMulai gratis

Buat endpoint prediksi

Dalam latihan ini, Anda akan membuat endpoint prediksi yang menggunakan model pra-latih untuk memperkirakan progresi diabetes.

Model telah dilatih pada himpunan data dengan tiga fitur age, bmi, dan blood_pressure. Model kemudian memprediksi skor progresi diabetes. Dengan menggunakan masukan tersebut, model memperkirakan skor progresi diabetes, yang membantu menilai bagaimana kondisi tersebut dapat berkembang seiring waktu.

Anda akan menggunakan FastAPI untuk membuat endpoint POST yang menerima data pasien dan mengembalikan prediksi progresi diabetes.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Menerapkan AI ke Produksi dengan FastAPI

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Buat instance aplikasi FastAPI untuk mulai mengembangkan API.
  • Buat endpoint POST di /predict yang menerima features pasien dan mengembalikan prediksi.
  • Gunakan model yang sudah dimuat untuk membuat prediksi berdasarkan fitur masukan.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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])}
Edit dan Jalankan Kode