FastAPI ML 骨架应用：快速构建生产就绪的机器学习模型服务

FastAPI ML 骨架应用：快速构建生产就绪的机器学习模型服务

fastapi-ml-skeleton FastAPI Skeleton App to serve machine learning models production-ready. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi-ml-skeleton

FastAPI ML 骨架应用是一个开源项目，旨在帮助开发者快速搭建生产级别的机器学习模型服务。该项目基于 Python 编程语言，利用了 FastAPI 框架的强大功能。

1. 项目基础介绍

该项目提供了一个预配置的骨架应用，使得开发者能够迅速启动一个新的机器学习项目。代码已经过全面测试，并提供了预配置的 tox，方便开发者扩展示例代码。此外，项目中还包含了一个用于房价预测的回归模型示例，帮助开发者理解和上手。

主要编程语言：Python 3.11+

2. 核心功能

• 模型服务：通过 FastAPI 框架，项目能够将机器学习模型部署为一个 RESTful API，便于在各种应用中调用。
• 安全性：API 需要通过 API_KEY 进行认证，确保了模型服务的安全性。
• 易于扩展：项目提供了一个灵活的架构，开发者可以轻松地添加新的模型或功能。
• 代码质量保证：使用了 isort、mypy、flake、black 和 bandit 等工具进行代码格式化、静态分析和安全检查。

3. 最近更新的功能

最近更新的版本中，项目进行了以下改进：

• 升级 Python 版本：更新至 Python 3.11，以支持最新的语言特性和库。
• 更新 FastAPI 版本：升级至 FastAPI 0.108.0，确保了框架的稳定性和新特性支持。
• 增加代码风格和安全性检查：引入了 poetry 作为包管理工具，并添加了新的代码质量检查脚本。
• 更新 pydantic 版本：升级至 pydantic 2.x，为数据验证和序列化提供了更多功能和改进。

通过这些更新，项目不仅保持了其易用性和功能性，还提高了性能和稳定性，使得开发者能够更加高效地构建生产就绪的机器学习模型服务。

fastapi-ml-skeleton FastAPI Skeleton App to serve machine learning models production-ready. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi-ml-skeleton