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在FastAPI中使用机器学习模型进行数据预测_fastapi管理服务和预测服务,管理服务根据根据模型的名字创建对应的文件夹,预测服

fastapi管理服务和预测服务,管理服务根据根据模型的名字创建对应的文件夹,预测服

FastAPI是一个快速(高性能)的Web框架,用于构建API。结合机器学习模型,我们可以使用FastAPI来创建一个可以进行数据预测的API。本文将详细介绍如何在FastAPI中使用机器学习模型进行数据预测,并附上相应的源代码。

步骤1:安装依赖项
首先,我们需要安装FastAPI和相关的依赖项。可以使用以下命令在Python环境中安装FastAPI:

pip install fastapi
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除了FastAPI之外,我们还需要安装一些其他常用的Python包,例如Pydantic和uvicorn:

pip install pydantic uvicorn
  • 1

步骤2:创建FastAPI应用程序
接下来,我们将创建一个FastAPI应用程序。在项目文件夹中创建一个名为main.py的文件,并在文件中添加以下代码:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class 
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