Zacznij terazZacznij za darmo

Tworzenie endpointu predykcji

W tym ćwiczeniu stworzysz endpoint predykcji, który korzysta z wytrenowanego modelu do szacowania postępu cukrzycy.

Model został wytrenowany na zbiorze danych zawierającym trzy cechy: age, bmi i blood_pressure. Na ich podstawie przewiduje wynik postępu cukrzycy, który pomaga ocenić, jak choroba może rozwijać się w czasie.

Użyjesz FastAPI, aby utworzyć endpoint POST przyjmujący dane pacjenta i zwracający predykcję postępu cukrzycy.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wdrażanie AI na produkcję z FastAPI

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz instancję aplikacji FastAPI, aby rozpocząć budowanie API.
  • Utwórz endpoint POST pod ścieżką /predict, który przyjmuje cechy pacjenta (features) i zwraca predykcję.
  • Użyj wczytanego modelu, aby wygenerować predykcję na podstawie podanych cech wejściowych.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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])}
Edytuj i uruchom kod