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在10分钟内通过REST API提供机器学习模型
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过FastAPI将机器学习模型快速部署为API，包括模型训练、数据验证、请求日志记录和错误处理，最终实现高效响应。
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关键要点
- 将机器学习模型通过API服务给世界，使用REST API。
- 使用FastAPI快速将机器学习模型部署为生产就绪的API。
- 项目结构包括模型训练脚本、训练后的模型文件、FastAPI应用和输入数据模式。
- 安装所需的Python包，包括FastAPI、Scikit-learn等。
- 使用著名的鸢尾花数据集训练随机森林分类器。
- 使用Pydantic定义API输入数据的格式和验证规则。
- 构建API以加载模型、接受JSON输入、进行预测并记录请求。
- 使用uvicorn启动API服务器，并通过Swagger UI测试API。
- 可选择将API部署到Render.com、Railway.app或Heroku等平台。
- 构建的API自动验证输入数据，返回有意义的响应，记录请求并优雅地处理错误。
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