Создание эндпоинта для предсказаний
В этом упражнении вы создадите эндпоинт для предсказаний, который использует предобученную модель для оценки прогрессирования диабета.
Модель обучена на наборе данных с тремя признаками: age, bmi и blood_pressure. На их основе она предсказывает показатель прогрессирования диабета, что позволяет оценить, как может развиваться заболевание со временем.
Вы воспользуетесь FastAPI, чтобы создать POST-эндпоинт, который принимает данные пациента и возвращает прогноз прогрессирования диабета.
Это упражнение является частью курса
Развёртывание ИИ в производственной среде с помощью FastAPI
Инструкции к упражнению
- Создайте экземпляр приложения
FastAPI, чтобы приступить к разработке API. - Создайте POST-эндпоинт по маршруту
/predict, который принимает признаки пациента (features) и возвращает предсказание. - Используйте загруженную модель, чтобы получить предсказание на основе входных признаков.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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])}