Fournir un service avec FastAPI
Enveloppez l’inférence dans un point d’accès REST.
Fournir un service avec FastAPI est une leçon Deep Learning Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 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 Deep Learning Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
From Saved Model to Live API
A trained model only helps users when it is reachable. FastAPI wraps your model in a web endpoint they can call over HTTP. 🌍
Why FastAPI Fits Inference
FastAPI is fast, async-friendly, and auto-generates docs. That makes it a clean way to serve model predictions as a REST service.
Load the Model Once at Startup
Load your model a single time when the server boots, not on every request. Loading per call would make each prediction painfully slow.
model = torch.jit.load('model.pt')
model.eval()Create the App
You start by creating a FastAPI instance. This object holds your routes and becomes the server you run.
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()Validate Input with Pydantic
Define a Pydantic model for the request body so FastAPI checks the shape and types of incoming data automatically.
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
features: list[float]Define a Predict Route
A POST route receives the validated data, runs the model, and returns the result as JSON the client can read.
@app.post('/predict')
def predict(item: Item):
...Run Inference Without Gradients
Wrap the forward pass in torch.no_grad() so the server skips gradient tracking and saves time and memory on every call.
with torch.no_grad():
output = model(x)Return a Clean JSON Response
Convert the tensor output to plain Python numbers before returning, since raw tensors are not directly JSON serializable.
return {'prediction': output.argmax().item()}Serve It with Uvicorn
Uvicorn is the server that runs your FastAPI app. One command brings your prediction endpoint online. 🚀
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000Explore the Auto Docs
FastAPI builds interactive docs at the /docs path, so you and your clients can test the endpoint right in the browser.
Add a Health Check Route
A tiny health endpoint lets load balancers confirm the server is alive, a small touch that makes deployment far more reliable.
@app.get('/health')
def health():
return {'status': 'ok'}Quick Check
You want each request validated for correct fields and types automatically. What does that?
Recap: Your Model Is Live
You served a model with FastAPI: load once at startup, validate with Pydantic, predict under no_grad, and run it on Uvicorn. 🎉
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Fournir un service avec FastAPI » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Fournir un service avec FastAPI » 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 Deep Learning Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Fournir un service avec FastAPI » ?
Enveloppez l’inférence dans un point d’accès REST. Tu pratiques Deep Learning Academy 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 Deep Learning Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Deep Learning Academy 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 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Fournir un service avec FastAPI » ?
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 Deep Learning Academy ?
Oui. Chaque leçon Deep Learning Academy 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
- TorchScript et torch.compile
- Exporter vers ONNX
- Quantification pour des modèles plus petits et plus rapides
- Fournir un service avec FastAPI