Notions fondamentales de FastAPI pour les ingénieurs en apprentissage automatique
Application FastAPI, points d’accès GET et POST, paramètres de chemin et de requête, et comparaison de async def et def pour l’inférence de modèles d’apprentissage automatique.
Notions fondamentales de FastAPI pour les ingénieurs en apprentissage automatique est une leçon Learn AI with Python gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Learn AI with Python, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Learn AI with Python comprend 4 leçons au total.
Pourquoi FastAPI pour l’apprentissage automatique ?
FastAPI est un framework web Python moderne, idéal pour servir des modèles : il est rapide, génère automatiquement une documentation interactive et valide les requêtes grâce aux annotations de type. Il est devenu la méthode par défaut pour placer un modèle derrière une API HTTP.
Créer l’application
Instanciez une application FastAPI ; cet objet app contient toutes vos routes.
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI(title="Model Serving API")Un point de terminaison GET /health
Une vérification de l’état permet aux répartiteurs de charge et aux orchestrateurs de confirmer que le service est actif. Elle renvoie un état simple sans effectuer de travail important.
@app.get("/health")
def health():
return {"status": "ok"}Un point de terminaison POST /predict
Les prédictions utilisent des données d’entrée ; elles utilisent donc POST avec un corps de requête. La fonction reçoit la charge utile analysée et renvoie la sortie du modèle.
@app.post("/predict")
def predict(features: list[float]):
result = model.predict([features])
return {"prediction": result[0]}GET ou POST
- GET : récupérer des données, sans corps de requête, utilisé pour les vérifications de l’état et les lectures simples.
- POST : envoyer des données dans le corps de la requête, utilisé pour les prédictions lorsque vous transmettez des caractéristiques.
Exécuter avec uvicorn
uvicorn est le serveur ASGI qui exécute FastAPI. Démarrez-le depuis le code ou la ligne de commande.
import uvicorn
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)Lancement en ligne de commande
Le plus souvent, vous le lancez via la CLI en indiquant le module et l’objet d’application à uvicorn. --reload redémarre automatiquement le serveur lorsque le code change pendant le développement.
# terminal
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reloadDocumentation interactive gratuite
FastAPI génère automatiquement Swagger UI à l’adresse /docs et ReDoc à l’adresse /redoc à partir de vos annotations de type. Vous pouvez ainsi tester les points de terminaison dans le navigateur, sans écrire de code supplémentaire.
async def pour les tâches liées aux entrées-sorties
Utilisez async def pour les points de terminaison qui attendent des entrées-sorties (base de données, API externes, lectures de fichiers). L’asynchronisme permet au serveur de traiter d’autres requêtes pendant l’attente, ce qui améliore le débit.
@app.get("/external")
async def fetch():
data = await call_remote_service()
return datasync def pour l’inférence liée au processeur
La prédiction du modèle predict dépend généralement du processeur. Définissez ces points de terminaison avec un simple sync def ; FastAPI les exécute dans un groupe de threads afin qu’ils ne bloquent pas la boucle d’événements. Utiliser l’asynchronisme pour un travail lourd côté processeur bloquerait en réalité le serveur.
@app.post("/predict")
def predict(features: list[float]):
# CPU-bound inference -> sync def
return {"prediction": model.predict([features])[0]}Choisir entre async et sync
- async def : tâches liées aux entrées-sorties, attend les opérations réseau ou disque.
- sync def : inférence de modèle liée au processeur, exécutée dans un groupe de threads.
Choisir la bonne option permet au serveur de rester réactif sous charge.
Vérification rapide
Testez vos connaissances fondamentales sur FastAPI.
Récapitulatif
Vous avez créé un service FastAPI : créé l’app, ajouté GET /health et POST /predict, exécuté le service avec uvicorn, et appris à utiliser async def pour l’inférence liée aux entrées-sorties et sync def pour l’inférence liée au processeur. Ensuite : les schémas de requête et de réponse Pydantic.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Notions fondamentales de FastAPI pour les ingénieurs en apprentissage automatique » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Notions fondamentales de FastAPI pour les ingénieurs en apprentissage automatique » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Learn AI with Python, passe à CoddyKit PRO. Le cours Learn AI with Python comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Notions fondamentales de FastAPI pour les ingénieurs en apprentissage automatique » ?
Application FastAPI, points d’accès GET et POST, paramètres de chemin et de requête, et comparaison de async def et def pour l’inférence de modèles d’apprentissage automatique. Tu pratiques Learn AI with Python avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Learn AI with Python ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Learn AI with Python sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Notions fondamentales de FastAPI pour les ingénieurs en apprentissage automatique » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Learn AI with Python ?
Oui. Chaque leçon Learn AI with Python inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Notions fondamentales de FastAPI pour les ingénieurs en apprentissage automatique
- Schémas Pydantic pour les requêtes et les réponses
- Charger et servir des modèles d’apprentissage automatique
- Conteneuriser l’API du modèle