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Crea l'endpoint di previsione

In questo esercizio creerai un endpoint di previsione che usa un modello pre-addestrato per stimare la progressione del diabete.

Il modello è stato addestrato su un insieme di dati con tre feature: age, bmi e blood_pressure. In base a questi input, predice un punteggio di progressione del diabete, utile per valutare come la condizione potrebbe evolvere nel tempo.

Userai FastAPI per creare un endpoint POST che accetta i dati del paziente e restituisce una previsione della progressione del diabete.

Questo esercizio fa parte del corso

Deployment di AI in produzione con FastAPI

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Istruzioni dell'esercizio

  • Crea un'istanza dell'applicazione FastAPI per iniziare a sviluppare l'API.
  • Crea un endpoint POST su /predict che accetti le features del paziente e restituisca una previsione.
  • Usa il modello caricato per generare una previsione in base alle feature di input.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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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