BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tahmin uç noktasını oluştur

Bu egzersizde, önceden eğitilmiş bir modeli kullanarak diyabet progresyonunu tahmin eden bir uç nokta oluşturacaksın.

Model, age, bmi ve blood_pressure olmak üzere üç özelliği içeren bir veri kümesi üzerinde eğitildi. Bu girdileri kullanarak bir diyabet progresyon skoru tahmin eder; bu skor, durumun zaman içinde nasıl ilerleyebileceğini değerlendirmeye yardımcı olur.

FastAPI kullanarak hasta verilerini kabul eden ve diyabet progresyonu için bir tahmin döndüren bir POST uç noktası oluşturacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

FastAPI ile Üretime AI Dağıtımı

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • API geliştirmeye başlamak için FastAPInin bir uygulama örneğini oluştur.
  • Hasta features verilerini kabul eden ve bir tahmin döndüren /predict konumunda bir POST uç noktası oluştur.
  • Girdi özelliklerine göre tahmin yapmak için yüklenmiş modeli kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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])}
Kodu Düzenle ve Çalıştır