ÎncepețiÎncepe gratuit

Creează endpointul de predicție

În acest exercițiu, vei crea un endpoint de predicție care folosește un model pre-antrenat pentru a estima progresia diabetului.

Modelul a fost antrenat pe un set de date cu trei caracteristici: age, bmi și blood_pressure. Pe baza acestora, el prezice scorul de progresie a diabetului, ajutând astfel la evaluarea modului în care starea pacientului poate evolua în timp.

Vei folosi FastAPI pentru a crea un endpoint POST care acceptă datele pacientului și returnează o predicție a progresiei diabetului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deployment AI în producție cu FastAPI

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează o instanță a aplicației FastAPI pentru a începe dezvoltarea API-ului.
  • Creează un endpoint POST la /predict care acceptă caracteristicile (features) pacientului și returnează o predicție.
  • Folosește modelul încărcat pentru a genera o predicție pe baza caracteristicilor de intrare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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])}
Editează și rulează codul