機械学習モデルの推論web APIサーバーの構成 [FastAPIの実装例あり] - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事の目的 機械学習の推論web APIの典型的な構成を紹介します。必ずしもWEBの知識や機械学習の知識はなくても読める内容だと思います。（実装例は除く） 紹介する構成は、業務でいくつかの機械学習モデルの推論web APIをたてた経験からきていますが、あくまでも個人的見解なので、こっちのほうがいいよーってのがあればコメントで教えていただけると幸いです。 実装例ではweb frameworkは非同期処理の扱いやすさ、実装のシンプルさの観点からFastAPIを使います。 目次 機械学習の推論web APIの構成 実装例 1. 機械学習の推

[Pahud]

“Jupyter Notebook”

[misshiki]

“機械学習の推論web APIの典型的な構成であるオンライン予測とバッチ予測の2つを紹介し...、FastAPIを使ってシンプルに構築する実装例も紹介しました。”