0Pricing
MLOps Academy · Lektion

Das Production-Modell bereitstellen

Laden Sie das bereitgestellte Modell in Ihren FastAPI-Dienst.

Das Production-Modell bereitstellen ist eine kostenlose MLOps Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des MLOps Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der MLOps Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

From Registry to API

The promoted model is sitting in the registry. Now you load it into a FastAPI service so real requests can get predictions. 🌐

Reference It by Alias

Build a model URI that points at the champion alias. Your code never hardcodes a version, so promotions just work.

MODEL_URI = "models:/churn-classifier@champion"

Load the Model

Use mlflow.pyfunc.load_model to pull the production model down into memory as a callable Python object.

import mlflow.pyfunc

model = mlflow.pyfunc.load_model(MODEL_URI)

Load Once at Startup

Loading is slow, so do it once when the app boots, not per request. Use a FastAPI lifespan handler to load before traffic arrives.

from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def lifespan(app):
    app.state.model = mlflow.pyfunc.load_model(MODEL_URI)
    yield

Create the App

Wire the lifespan into your FastAPI instance. From here on, the loaded model lives on app.state and is shared by every request.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

Validate the Input

Define a Pydantic model for the request body so malformed input is rejected before it ever reaches the model.

from pydantic import BaseModel

class Features(BaseModel):
    tenure: int
    monthly_charges: float

Write the Predict Endpoint

Turn the validated input into a row and call the model. The predict method returns the prediction you send back as JSON.

@app.post("/predict")
def predict(f: Features):
    pred = app.state.model.predict([[f.tenure, f.monthly_charges]])
    return {"prediction": int(pred[0])}

Add a Health Check

A tiny /health route lets orchestrators know the service is up and the model finished loading before they route traffic.

@app.get("/health")
def health():
    return {"status": "ok"}

Run the Server

Launch with uvicorn and your model is live on HTTP. Any client that can POST JSON can now get predictions.

uvicorn serve:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Quick Check

Why load the model in a lifespan handler instead of inside the predict function?

Updating the Live Model

To ship a new model, re-point the champion alias and restart the service. It loads the new version at startup automatically.

Same Model Everywhere

Because the service pulls from the registry, dev, staging, and prod can all load the exact same artifact by alias. No copy-paste of weights.

Recap: Serving the Production Model

You loaded the champion at startup, validated input, exposed /predict and /health, and ran it with uvicorn. Your model is now a live service. ✅

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Das Production-Modell bereitstellen“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Das Production-Modell bereitstellen“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des MLOps Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der MLOps Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Das Production-Modell bereitstellen“?

Laden Sie das bereitgestellte Modell in Ihren FastAPI-Dienst. Du übst MLOps Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um MLOps Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. MLOps Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Das Production-Modell bereitstellen“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser MLOps Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede MLOps Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Trainieren und in der Registry protokollieren
  2. Das beste Modell in Production überführen
  3. Das Production-Modell bereitstellen
  4. Eine Prediction-Round-Trip nachverfolgen
← Zurück zu MLOps Academy