Назад к вопросам
Иннотех
Middle+
4
Написать веб-сервис на FastAPI, который принимает POST-запрос с данными (доход, возраст, размер кредита) и возвращает предсказание ML-модели (одобрение кредита)
Компании, где спрашивали
ИннотехОтвет от нейросети
sobes.tech AI
python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import joblib
app = FastAPI()
Определяем модель данных для входящего запроса
class CreditRequest(BaseModel): income: float age: int loan_amount: float
Загружаем обученную ML-модель (предположим, что она сохранена в файле model.pkl)
model = joblib.load('model.pkl')
@app.post('/predict') def predict_credit(data: CreditRequest): # Формируем входные данные для модели features = [[data.income, data.age, data.loan_amount]] # Получаем предсказание (например, 0 - отказ, 1 - одобрение) prediction = model.predict(features)[0] # Возвращаем результат return {'approved': bool(prediction)}
Этот сервис принимает POST-запрос с JSON телом, содержащим доход, возраст и размер кредита, и возвращает JSON с результатом предсказания одобрения кредита.
Для запуска сервиса используйте:
```bash
uvicorn your_script_name:app --reload
Где your_script_name — имя файла с кодом без расширения .py.