Définir un service et son API
Exposez les exécuteurs via un point de terminaison de service typé.
Définir un service et son API est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 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 MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
What a Service Is
In BentoML a Service is the unit you deploy. It wraps your model and exposes one or more API endpoints clients can call. 🛎️
Runners Run the Model
A runner is BentoML's optimized wrapper around a saved model. It handles inference in its own worker so the API stays responsive.
runner = bentoml.sklearn.get("iris_clf:latest").to_runner()Create the Service
You build a service by naming it and passing its runners. The Service object is what BentoML serves and scales.
svc = bentoml.Service("iris_classifier", runners=[runner])Add an Endpoint
You expose a function as an API with the @svc.api decorator. That function becomes a callable HTTP route.
@svc.api(input=..., output=...)
def classify(data):
...Declare Input and Output
You set typed IO descriptors so BentoML can validate and serialize. NumpyNdarray tells it to expect and return arrays.
from bentoml.io import NumpyNdarrayCall the Runner Inside
Within the API function you invoke the model through the runner. Using run sends the input to the model worker and returns the result.
result = runner.predict.run(data)
return resultPut It in service.py
BentoML looks for your code in a file by convention. You place the service in service.py at your project root.
Serve It Locally
One command starts a dev server. bentoml serve points at the file and the svc object, then watches for changes.
bentoml serve service:svc --reloadUse JSON for Dicts
Not every API speaks arrays. Swap the descriptor to JSON when your clients send and expect dictionaries instead.
from bentoml.io import JSONBuilt-In Swagger Docs
Once it runs, BentoML serves interactive Swagger docs at the root URL so you can test each endpoint in the browser. 🎉
Test with a curl Call
You can hit the live endpoint from your terminal. A quick curl POST sends sample input and shows the prediction it returns.
curl -X POST localhost:3000/classify -d "[[5.1,3.5,1.4,0.2]]"Quick Check
You want to call your model from inside an API function. What is the right wrapper to use?
Recap
You turned a runner into a Service, exposed an @svc.api endpoint with typed IO, dropped it in service.py, and served it with built-in docs. Live API done! 🙌
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Définir un service et son API » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Définir un service et son API » 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 MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Définir un service et son API » ?
Exposez les exécuteurs via un point de terminaison de service typé. Tu pratiques MLOps 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 MLOps Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps 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 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Définir un service et son API » ?
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 MLOps Academy ?
Oui. Chaque leçon MLOps 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
- Enregistrer un modèle dans le magasin Bento
- Définir un service et son API
- Activer le microtraitement adaptatif par lots
- Construire un Bento et le conteneuriser