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FastAPI で Scikit-learn モデルをトレーニング、提供、デプロイする

このガイドでは、Scikit-learn 分類器のトレーニング、FastAPI を使用した推論サーバーの構築、ローカルテスト、FastAPI Cloud へのデプロイまでを詳しく説明します。乳がんデータセットとランダムフォレストモデルを使用します。

ソースMachine Learning Mastery著者: Abid Ali Awan
FastAPI で Scikit-learn モデルをトレーニング、提供、デプロイする
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投資家上級

要点

  • プロジェクト構造のセットアップと依存関係のインストール
  • 乳がんデータセットでランダムフォレストをトレーニングし、joblib で保存
  • /health および /predict エンドポイントを持つ FastAPI サーバーの構築
  • 簡単な CLI コマンドで FastAPI Cloud にデプロイ

要点と分析は自動生成され、誤りを含む場合があります。原典をご確認ください。