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Crie o endpoint de previsão

Neste exercício, você vai criar um endpoint de previsão que usa um modelo pré-treinado para estimar a progressão do diabetes.

O modelo foi treinado em um conjunto de dados com três features: age, bmi e blood_pressure. A partir delas, ele prevê o score de progressão do diabetes. Usando essas entradas, o modelo gera um score de progressão do diabetes, o que ajuda a avaliar como a condição pode evoluir ao longo do tempo.

Você usará FastAPI para criar um endpoint POST que aceita dados do paciente e retorna uma previsão da progressão do diabetes.

Este exercício faz parte do curso

Colocando IA em Produção com FastAPI

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Instruções do exercício

  • Crie uma instância de aplicação do FastAPI para começar a desenvolver a API.
  • Crie um endpoint POST em /predict que aceite as features do paciente e retorne uma previsão.
  • Use o modelo carregado para fazer uma previsão com base nas features de entrada.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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])}
Editar e executar o código