FastAPIを使って 機械学習モテ?ルをapi化してみた
- 2. 自己紹介 名前：tsho (twitter: tshowis) 大手販促メディア/人材メディアにてデータ分析者 /データエンジニア としてレコメンドエンジン等の開発 /実装/運用を担当。 データに関わらずウェブアプリケーションの開発からサーバーサイ ド、インフラ構築ど幅広く従事。 - MLOps勉強会 事務局 本発表は所属する組織とは関係なく、 個人の見解と調べたことを発表いたします。
- 3. 本発表のターゲット - データサイエンティスト：初心者?上級者 - ビジネスユーザー：初心者?上級者 - エンジニア：未経験から初心者 - エンジニア中級者などは退屈かもしれません。
- 4. 作った機械学習モデルはどうしていますか？ - 要因分析等で使ったからその場で終わり？ - データサイエンティストが予測するタイミングで随時予測？ - リアルタイムなどの即時予測に利用？ リアルタイムなど即時に使うための手法の一つとして API化があります。
- 5. 人手を介するのに非効率な場合に向いている 1時間に1回データ取得 作成済みモデルを使い 予測を実行 予測結果をDBなどに格納 都度人手を介していたら大変なので自動化のため API化を行うと便利です 例
- 6. APIとは？ API = Application Programming Interface APIを使用するとその製品やサービスなどの実装内容を把握しなくても使うことができます。 詳しい人向け：本発表での APIとはREST APIのことを指します。 - SOAP APIなどは扱いません。 参考：https://www.redhat.com/ja/topics/api/what-are-application-programming-interfaces