FastAPIでサーブする
推論をRESTエンドポイントとして公開します
「FastAPIでサーブする」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
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. 🎉
AI チューターと学ぶ Python — 無料
ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。
- コース
- 30
- レッスン
- 120
よくある質問
「FastAPIでサーブする」レッスンは無料ですか？
はい。「FastAPIでサーブする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「FastAPIでサーブする」で何を学びますか？
推論をRESTエンドポイントとして公開します ブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「FastAPIでサーブする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。