इस गाइड में, आप सीखेंगे कि फास्टपी का उपयोग करके एपीआई के रूप में मशीन लर्निंग मॉडल को कैसे तैनात किया जाए। हम एक एपीआई बनाएंगे जो बिल की लंबाई और फ्लिपर लंबाई के आधार पर एक पेंगुइन की प्रजातियों की भविष्यवाणी करता है।
आवश्यक शर्तें
- पायथन का बुनियादी ज्ञान
- पायथन आपके सिस्टम पर स्थापित (अधिमानतः संस्करण 3.7 या उच्चतर)
- मशीन लर्निंग अवधारणाओं के साथ परिचित (वैकल्पिक)
चरण 1: अपना वातावरण सेट करें
- एक प्रोजेक्ट निर्देशिका बनाएं
अपना टर्मिनल खोलें और अपनी परियोजना के लिए एक नई निर्देशिका बनाएं: - एक आभासी वातावरण स्थापित करें
एक आभासी वातावरण बनाएं और सक्रिय करें: - विंडोज का उपयोग करें: venvscriptsactivate
- आवश्यक पैकेज स्थापित करें
Fastapi, uvicorn (ऐप की सेवा के लिए), और अन्य आवश्यक पुस्तकालयों को स्थापित करें:
चरण 2: अपना मशीन लर्निंग मॉडल तैयार करें
- डाउनलोड डेटासेट
इस उदाहरण के लिए, हम पामर पेंगुइन डेटासेट का उपयोग करेंगे। आप इसे यहां से डाउनलोड कर सकते हैं। - मॉडल के लिए एक पायथन स्क्रिप्ट बनाएं
अपने प्रोजेक्ट डायरेक्टरी में model.py नाम की एक फ़ाइल बनाएँ:
चरण 3: FASTAPI एप्लिकेशन बनाएं
- मुख्य एप्लिकेशन फ़ाइल बनाएं
Main.py नाम की एक फ़ाइल बनाएँ:
चरण 4: अपना Fastapi एप्लिकेशन चलाएं
- आवेदन चलाएं
अपने टर्मिनल में, निम्न कमांड चलाएं:
- एपीआई तक पहुँचें
अपना वेब ब्राउज़र खोलें और http://127.0.0.1:8000/docs पर नेविगेट करें। यह स्वैगर यूआई खोलेगा, जहां आप अपने एपीआई का परीक्षण कर सकते हैं।
चरण 5: अपने एपीआई का परीक्षण करें
- स्वैगर यूआई का उपयोग करें
स्वैगर यूआई में, एंडिक्ट एंडपॉइंट खोजें, उस पर क्लिक करें, और फिर “इसे आज़माएं” पर क्लिक करें। Bill_length और flipper_length के लिए मान दर्ज करें, फिर “निष्पादित करें” पर क्लिक करें। आपको अनुमानित पेंगुइन प्रजातियों के साथ एक प्रतिक्रिया देखना चाहिए!
निष्कर्ष
बधाई हो! आपने Fastapi का उपयोग करके एक मशीन लर्निंग एपीआई को सफलतापूर्वक तैनात किया है। यह गाइड कवर:
- अपना वातावरण स्थापित करना।
- मशीन लर्निंग मॉडल तैयार करना।
- एक FASTAPI एप्लिकेशन बनाना।
- अपने एपीआई को चलाना और परीक्षण करना।
अगले कदम
- प्रमाणीकरण और डेटाबेस एकीकरण जैसे FastAPI की अधिक उन्नत सुविधाओं का अन्वेषण करें।
- विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल और डेटासेट के साथ प्रयोग करें।
- आसान तैनाती के लिए डॉकर का उपयोग करके अपने एप्लिकेशन को कंटेनरी करने पर विचार करें।
यदि आपके पास कोई प्रश्न हैं या आगे सहायता की आवश्यकता है, तो बाहर तक पहुंचने के लिए स्वतंत्र महसूस करें!
निखिल मार्कटेकपोस्ट में एक प्रशिक्षु सलाहकार है। वह भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, खड़गपुर में सामग्रियों में एक एकीकृत दोहरी डिग्री का पीछा कर रहा है। निखिल एक एआई/एमएल उत्साही है जो हमेशा बायोमैटेरियल्स और बायोमेडिकल साइंस जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोगों पर शोध कर रहा है। भौतिक विज्ञान में एक मजबूत पृष्ठभूमि के साथ, वह नई प्रगति की खोज कर रहा है और योगदान करने के अवसर पैदा कर रहा है।
