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Déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec FastAPI

FastAPI for ML FastAPI is perfect for serving ML models with high performance. Basic Setup from fastapi import FastAPI import joblib app = FastAPI() model = joblib.load('model.pkl')…

Général
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belhachemi_admin

8 janvier 2026 · 5 min read

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Déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec FastAPI

Table of contents

  1. FastAPI for ML
  2. Basic Setup
  3. Docker Deployment

FastAPI for ML

FastAPI is perfect for serving ML models with high performance.

Basic Setup

from fastapi import FastAPI
import joblib

app = FastAPI()
model = joblib.load('model.pkl')

@app.post("/predict")
async def predict(data: dict):
    prediction = model.predict([data['features']])
    return {"prediction": prediction.tolist()}

Docker Deployment

FROM python:3.9
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"]
−…

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