На вебинаре вы узнаете как подготовить вашу модель для общения с внешним миром. Мы познакомимся с понятием API, рассмотрим один из самых популярных фреймворков для его создания FastAPI и напишем API для нашей модели. Рассмотрим три варианта передачи параметров в модель.
На практической части занятия мы:
- перенесем модель из Jupyter notebook в отдельную модель Python;
- создадим API для нашей ML модели;
- подготовим эндпоинты и напишем валидатор передаваемых параметров;
- протестируем работу нашей модели как отдельного сервиса.
Занятие будет полезно ML инженерам, которые хотят научится готовить свои модели к выходу в продакшн и разработчикам, которые имеют дело с ML кодом и хотят лучше понимать связь между ML моделью и готовым сервисом.
«Machine Learning. Advanced» - https://otus.pw/rdtZ/
Преподаватель: Игорь Стурейко - FinTech
Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/kZx8/
Дополнительные материалы:
https://otus.pw/MrqX/
https://otus.pw/7889/
Следите за новостями проекта:
- Telegram: https://t.me/Otusjava
- ВКонтакте: https://otus.pw/850t
- LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
- Хабр: https://otus.pw/S0nM/