ML-Modell mit FastAPI bauen und in Echtzeit einsetzen

Viele Entwickler experimentieren zunächst mit Machine‑Learning‑Modellen in einer Forschungsumgebung. Das ist ideal, um neue Ideen zu testen und Modelle zu optimieren. Der wahre Nutzen zeigt sich jedoch erst, wenn das Modell in einer realen Anwendung eingesetzt wird.

FastAPI bietet dafür eine moderne, leistungsfähige Plattform. Mit wenigen Zeilen Code lässt sich ein REST‑API‑Endpunkt erstellen, der Vorhersagen in Echtzeit liefert. So kann eine Web‑Applikation sofort auf die Ergebnisse zugreifen oder ein Backend‑Service komplexe Entscheidungen treffen, ohne auf Batch‑Verarbeitung warten zu müssen.

Der Aufbau eines solchen Systems umfasst die Modell‑Serialisierung, das Einbinden in FastAPI, das Testen der Endpunkte und schließlich das Deployment auf einem Server oder in der Cloud. Durch diese Schritte wird das Modell nicht nur ein Experiment, sondern ein echter Mehrwert für Endnutzer.